Processen att välja bland tusentals tillgängliga polymerer, blandningar och kompositer innebär att man balanserar en mängd faktorer, inklusive mekanisk hållfasthet, värmebeständighet, kemisk kompatibilitet, kostnad, tillverkningsbarhet (t.ex. lämplighet för formsprutning) och i allt högre grad miljöpåverkan.
Ett felaktigt val kan leda till produktfel, kostsamma omkonstruktioner och produktionsförseningar.
Genom att mata in viktiga designparametrar – såsom driftstemperatur, förväntad belastning, exponering för kemikalier, målkostnad och önskade hållbarhetscertifieringar – får ingenjörerna en kuraterad lista över optimala material rangordnade efter prestanda och lönsamhet.
”I årtionden har materialval varit mer en konst än en vetenskap, starkt beroende av individuell erfarenhet”, säger Dr. Evelyn Reed, VD för MateriSynth. ”Vår plattform demokratiserar den expertisen. AI:n jämför en egenutvecklad databas med över 10 000 material med verkliga data.”
prestandadata och regulatoriska riktlinjer, som förutsäger hur ett material kommer att bete sig innan detver går in i prototyputveckling.”
Lanseringen tillgodoser ett växande behov inom branscher som medicintekniska produkter, fordonsindustrin och konsumentelektronik, där innovationscyklerna accelererar och hållbarhetskraven skärps. Plattformen inkluderar en dedikerad modul för att utvärdera biobaserat, återvunnet innehåll och lättillgängligt material.
återvinningsbara polymerer, vilket hjälper företag att uppnå sina ESG-mål (miljömässiga, sociala och styrningsmässiga aspekter).
”Möjligheten att snabbt jämföra koldioxidavtrycket hos traditionell nylon med ett nytt bioalternativ, samtidigt som man ser avvägningarna i slaghållfasthet, är banbrytande”, säger Mark Chen, chefsingenjör på en stor vitvarutillverkare som för närvarande betatestar programvaran. ”Det handlar inte bara om
att hitta ett material som fungerar; det handlar om att hitta det bästa för produkten, planeten och slutresultatet.”
Branschanalytiker ser en betydande förskjutning mot sådana digitala verktyg. ”Komplexiteten hos moderna plaster och trycket att förnya sig hållbart gör gamla urvalsmetoder föråldrade”, säger Claudia Rossi, materialanalytiker på TechVision. ”AI-drivna lösningar som integrerar materialvetenskap
med dataanalys blir en avgörande konkurrensfördel, vilket potentiellt sparar företag miljoner i utvecklingskostnader och time-to-market.”