실험하기 전에,
가상에서 먼저 시험
제조기업 연구소의 반복 실험을 줄이기 위해, 물리 법칙과 AI로 다양한 공정 조건을 먼저 탐색합니다. Raypann Sim이 다음에 시험할 유력 후보와 판단 근거를 제시합니다.
PROCESS WINDOW
공정 조건 범위 탐색
THE PROBLEM
소재·공정 개발의 병목은
반복되는 실제 실험입니다.
데이터만으로 배우는 AI도, 전문가가 매번 다루는 시뮬레이션도 한계가 있습니다. Raypann Sim은 실제 실험 전 조건 탐색을 돕습니다.
끝없이 늘어나는 조건
공정 변수와 조합은 많지만 모든 조건을 실제로 시험할 수는 없습니다.
적은 초기 데이터
새 소재와 새 설비는 학습에 쓸 측정 데이터부터 부족합니다.
검증이 필요한 추천
현장에서 쓰려면 추천 조건의 근거와 실제 실험을 통한 확인이 필요합니다.
HOW RAYPANN SIM WORKS
가상시험에서 실측 검증까지
복잡한 공정 개발을 세 단계의 반복 가능한 흐름으로 정리합니다.
가상으로 먼저 시험
공정의 물리 법칙과 조건 정보를 바탕으로 다양한 후보를 컴퓨터에서 탐색합니다.
소량의 실측으로 보정
확보한 실험·측정 결과를 반영해 모델을 고객의 소재와 설비 조건에 맞춥니다.
다음 실험과 근거 제시
목표 품질에 맞는 유력 후보를 제안하고 판단 근거와 검증 결과를 함께 확인합니다.
실제 실험 결과는 다시 모델에 반영됩니다. 성능과 적용 범위는 고객 공정 및 확보 데이터로 별도 검증합니다.
APPLICATIONS
공정에 맞춰 확장되는 하나의 엔진
공급 중인 제품과 실증 중인 적용 분야를 구분해 소개합니다.
반도체 노광 공정
노광 조건에 따른 회로 선폭을 예측하고, 목표 품질을 위한 공정 조건 범위를 탐색합니다.
이차전지 분리막
제조 조건과 품질의 관계를 예측하고, 목표 물성에 맞는 조건을 찾도록 돕습니다.
고무 배합
배합비와 혼합 공정을 바꿨을 때의 품질 변화를 먼저 확인합니다.
신소재 · CNT 섬유
논문·특허·전문가 지식을 실험 계획에 연결해 신소재 개발을 지원합니다.
WHY SPILAB
실험 데이터가 부족해도,
검증 가능한 의사결정에 가까워지도록
데이터가 적어도 시작
물리 지식으로 초기 탐색을 시작하고, 실제 측정값이 쌓이면 모델을 보정합니다.
추천의 근거를 함께
조건 추천만으로 끝내지 않고 제약과 판단 근거, 검증 기록을 함께 살펴봅니다.
공정별로 확장하는 구조
공통 엔진 위에 공정별 지식과 데이터를 추가해 다양한 산업에 적용합니다.
고객사 안에서 운영
고객사 설치형 구성을 지원해 핵심 연구·공정 데이터를 외부로 보내지 않고 운용합니다.
ABOUT SPILAB
데이터 분석에서 출발해
물리·AI 가상실험으로
2017년 설립 이후 산업 데이터 분석과 설비 예측 기술을 축적했습니다. 이제 그 경험을 소재·공정 개발 현장의 실험 의사결정을 돕는 Raypann Sim에 집중합니다.
스피랩 소개 →회사 설립
특허 등록
축적된 기업 기술 인증. GS인증은 기존 레이판 ESS 제품에 대한 인증이며 Raypann Sim 인증을 의미하지 않습니다.
다음 실험을 바꾸는 방법, 함께 살펴보세요.
현재 연구 중인 소재·공정과 확보한 데이터 수준을 알려주시면 적용 가능성을 함께 검토하겠습니다.