Scale‑up Suite

เพิ่มประสิทธิภาพการทำปฏิกิริยาได้เร็วยิ่งขึ้นโดยใช้การทดลองน้อยลง

• ใช้แบบจำลองทางกลไกเพื่อทำนายสภาวะที่ให้ผลผลิตสูงสุดและลดสิ่งเจือปนให้เหลือน้อยที่สุดในกระบวนการอินทรีย์สังเคราะห์
• เปลี่ยนกระบวนการที่รวบรวมเป็นประจำ, PAT, และข้อมูลเชิงวิเคราะห์แบบออฟไลน์อย่างรวดเร็วให้เป็นแบบจำลองทางจลนศาสตร์ที่ช่วยเพิ่มเข้าใจในปฏิกิริยาได้ดีขึ้นด้วยเวลาและวัสดุที่มีอย่างจำกัด
• ดึงคุณค่าจากข้อมูลอย่างครบถ้วนเพื่อให้คำแนะนำที่สำคัญและเร่งความเร็วในการพัฒนา
• สร้างความมั่นใจในการขยายปริมาณโดยใช้วิธีการที่อิงตามการคาดการณ์และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
• พัฒนาสารเคมีที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมและมีประสิทธิภาพสูงขึ้นเพื่อนำไปสู่เป้าหมายด้านความยั่งยืน

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Reaction Lab

คาดการณ์ประสิทธิภาพของทุกหน่วยปฏิบัติการก่อนเริ่มการทดลองแต่ละครั้ง เพื่อรับประกันความสำเร็จในการขยายปริมาณจากห้องปฏิบัติการสู่โรงงาน

• คาดการณ์ผลกระทบจากการผสมที่มีต่อปฏิกิริยาและการตกผลึกในกระบวนการแต่ละระดับและภาชนะแต่ละประเภท
• ลดความซับซ้อนและเร่งการถ่ายโอนเทคโนโลยี และเพิ่มความร่วมมือกับ CDMO และพันธมิตรด้านการผลิต
• ออกแบบกระบวนการที่ปลอดภัยโดยคาดการณ์พารามิเตอร์สำคัญ เช่น เวลาถึงอัตราสูงสุด (TMR) และอุณหภูมิสูงสุดของปฏิกิริยาการสังเคราะห์ (MTSR)
• พัฒนาความเข้าใจเกี่ยวกับจลนศาสตร์และพารามิเตอร์ทางวิศวกรรมอื่นๆ เพื่อให้สามารถแปลงกระบวนการจาก Batch สู่กระบวนการต่อเนื่องทางเคมีได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• คลังเครื่องมือจำลองแบบพร้อมใช้งานที่กว้างขวางซึ่งพัฒนาขึ้นโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม พร้อมให้ผู้ใช้ทุกคนใช้งานได้ทันที

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Dynochem