社員教育にも使えるゴムの素材加工の流れが一目でわかるフローマップ

PR初心者にも分かりやすく、実際の機械の製品情報にリンクした、ゴム精練を一…

当資料では、ゴムの素材加工の流れをイラストでご紹介。 イラストは、イプロス上で紹介している当社製品情報にアクセスする「フローマップ」として利用できます。 資料内のリンクをクリックすると、製品の詳細情報をすぐに入手可能です。 鈴鹿エンヂニヤリングでは、ゴム精練工程で必要とされる様々な装置を、設計・製作・据付から試運転まで一貫して自社で施工し、ご提供しています。 鈴鹿エンヂニヤリングは...

メーカー・取り扱い企業： 鈴鹿エンヂニヤリング株式会社

TAITOH プラチェーンコンベア・フリーフローチェーンコンベア

PR～搬送コンベアを活用し、省人化と作業効率UP～

≪提案するフリーフローチェーンコンベアの特長≫ ・お客様のニーズに沿ってコンベアの機長・ピッチの長さを調整可能です。 ・倍速チェーン・モーター変更による速度調整可能です。 ・使い勝手を考慮した自社規格アルミフレームを採用しております。 ...※現地据付も承っておりますので、お問合せください。 ※納期は、別途ご相談ください。 ...

メーカー・取り扱い企業： 株式会社タイトウトレーディング 草津本社工場

【資料】材料科学反応ワークフロー

見落とされがちなコンフォマーをカバーすることができ、ワークフローが簡素…

シュレーディンガーの材料科学反応ワークフローでは、コンフォメーション空間の自動調査により、見落とされがちなコンフォマーをカバーすることができます。 さらに、量子化学計算の自動化により、何百ものファイルやプロパティの綿密なメンテナンスや、専...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【事例】アクティブラーニングで有機EL材料の設計を高速化

高効率・高コスパ! 物理ベースのシミュレーションと機械学習の相乗効果を…

ュレーションのツールは、材料探索に有効であることが証明されており、産業界の研究開発においてますます導入が進んでいます。 デジタルシミュレーションは、従来の実験的アプローチと比較して研究開発ワークフローに多大な時間短縮をもたらしますが、課題も残されています。 シュレーディンガーは、これらの課題を容易に扱えるようにしました。近年、シュレーディンガーは、物理ベースのシミュレーションと機械学習の相乗...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【事例集】材料研究のための機械学習

無機個体やポリマーなどにおけるケーススタディ！コストと時間効率の良い方…

高品質の物理ベースのシミュレーションと機械学習アプローチは、 新規材料の研究を加速し、市場投入までの時間を短縮します。 ワークフローによって、代表的な機械学習の手法(部分的最小二乗回帰(PLS)法、重回帰分析(MLR)、主成分回帰(PCR)、カーネルPLS法)と、記述子とフィンガープリントの組み合わせで数百以上の予測モデルを自...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【事例集】前駆体のボラティリティの正確な予測を可能にする機械学習

蒸発または昇華温度を平均±9℃の精度で予測、1秒間に数百の錯体を計算*

スクが少なく、より革新的な 実験的合成・試験のための候補前駆体を生み出すことができるようになります。 この揮発性モデルと、 シュレーディンガーの量子力学に基づく反応性と 分解の計算ワークフローにより、 気相堆積やエッチングのための完全な 設計キットが提供され、新技術のための材料やプロセスの研究を加速させます。 *一般的な50種類の金属および半金属の錯体について、与えられた蒸気圧...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【資料】新規薬材の迅速かつ効率的な開発を促進するソフトウェア

物理ベースのモデリング&シミュレーションと自動化されたワークフローソリ…

創薬のスピードが加速する中、新薬のプレフォーミュレーションとフォーミュレーションを迅速かつ効率的に行うことは、医薬品開発において非常に重要な要素となっています。原子スケールでのモデリングとシミュレーション技術の進歩により、完全な物理ベースのモデルに基づいて、多数の候補材料と製剤によるインシリコスクリーニングが可能になりました。 【掲載事例】 ■化学的分解に対する薬剤の安定性 ■医薬品成分...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社