理解原料特性
综合原料来源、水分、形态与供应条件，评估适合的材料开发方向。
适合原料的
发酵与加工技术
我们根据原料特性和目标用途，评估微生物、发酵条件与加工工艺，并通过成分分析和样品评价，明确产品应用所需的条件。
发酵与加工工艺
我们根据材料用途评估预处理、发酵、粉碎、筛分与包装工艺，并结合加工及干燥成本、制造条件，研究将研发结果应用于生产工艺的方法。
复合微生物发酵
依据原料与目标用途，研究微生物组合及发酵条件。
加工与干燥工艺设计
我们依据材料特性与制造条件设计加工、干燥工艺，并评估提高效率的方法。
成分分析与应用评价
我们根据成分与样品资料评估是否符合配方目标，并整理各用途的评价项目。
技术评估项目
- 核心技术
- 复合微生物发酵
- 工艺范围
- 预处理、发酵、粉碎、筛分与包装
- 设计依据
- 原料特性、目标用途与制造条件
- 评估资料
- 样品、成分分析与品项规格
- 应用研究
- 蛋白原料、饲料、食品及功能性材料
AI & FIELD DATA
准备将AI条件推荐与质量预测
应用于现场。
我们正在整理原料、工艺及质量记录，并设计通过实际试验评估AI推荐条件与预测结果的方法。
AI应用准备流程
准备数据字段与结构
原料与工艺记录
我们正在整理记录字段，以比较原料成分与特性、工艺条件、生产后的质量及试验结果，同时准备数据分类与关联标准，便于研究生产批次之间的差异。
- 原料数据
- 成分、水分与原料质量特性
- 工艺数据
- 发酵与加工过程的条件及制造记录
- 试验与质量数据
- 成分分析、质量评价与不同用途的试验结果
评估条件推荐与质量预测
分析与条件评估
我们正在设计分析方法，比较原料与工艺条件如何影响材料成分和质量，并评估能否利用AI推荐目标材料所需条件、预测其质量。
- 拟分析的数据
- 原料成分、制造条件与目标质量指标
- 分析方向
- 成分组成与性能评价之间的关系
- 拟评估的结果
- 候选试验条件与质量预测结果
设计确认流程与评价项目
试验与现场验证
我们正在设计由研究及现场人员评估AI建议条件、再通过实际试验进行确认的流程，计划比较预测值与试验结果，评估材料的用途适合性及制造过程的再现性。
- 材料验证
- 成分、质量与目标用途的适用性
- 模型验证
- 预测结果与实际试验结果的差异
- 工艺验证
- 制造条件及批次差异对结果的影响
设计试验与质量记录
结果与反馈积累
我们正在设计记录方法，将试验条件与结果、生产批次间的质量偏差用于后续条件评估，并准备相应结构，以积累的数据验证和完善模型，同时比较原料与制造条件的变化。
- 持续记录
- 试验条件与结果、各类材料的质量指标
- 比较记录
- 不同生产批次的成分与性能差异
- 反馈应用
- 比较预测值与试验结果，用于模型验证和完善
当前准备中
准备数据与
验证流程。
我们正在准备数据结构，将原料、工艺及质量记录整理为AI可分析的形式，并设计验证流程，由研究及现场人员评估AI建议条件，再通过实际试验确认。我们的目标是保留判断依据与试验结果，用于后续条件评估。
原料、工艺与质量数据
我们正在研究数据字段与关联方式，以统一标准比较原料成分及水分、制造条件、质量分析和试验结果。
条件与质量评价标准
我们根据原料与目标材料，整理拟比较的条件和拟预测的质量指标，并设计通过实际试验核对AI建议的评价项目与顺序。
设施记录与业务工具
我们以实测资料完善第三工厂空间模型，并在实际业务中使用文档、日程及文件管理工具。对于传感器与制造数据，正在研究采集方法和对接范围。
规划豆粕培养基及发酵材料开发的
联合试验验证。
我们正与SEMPIO共同规划试验验证，将豆粕副产物开发为细胞培养基及精密发酵材料。计划通过原料特性分析、发酵加工和质量验证，确认其是否适合目标用途。
我们计划分别按所需成分与质量标准评价培养基营养材料和发酵功能性材料。SIGNALCARE以发酵、干燥、粉末化工艺及原料、工艺、成分数据为基础，准备应用AI条件推荐、质量预测与质量再现性验证。
豆粕原料特性
计划分析豆粕的成分与质量特性，整理目标材料所需的原料标准及确认项目。
按用途评价材料
我们区分细胞培养用蛋白胨、肽类材料与发酵功能性材料的评价标准，研究在各用途中确认成分、质量及应用性能的方法。
AI条件推荐与质量预测
我们正在准备用原料、工艺及成分数据开展条件推荐和质量预测，并设计将预测结果与实际试验进行比较的流程。
生产批次间的再现性
计划比较重复制造中成分、质量及性能的变化，积累资料，以研究原料和工艺条件变化与结果之间的关系。
设施、研究与业务中的
数字化应用现状。
现场建模建设与完善中
我们将实测资料反映到第三工厂空间模型中，用于评估设施、工艺及作业动线，并完善相关资料和应用范围，以便将模型与照片、实测记录及工艺信息共同使用。
研究与制造数据应用评估中
我们正在研究可共同对比原料成分、制造条件、质量分析和性能评价记录的数据结构，目标是按生产批次整理研究与生产记录，作为条件评估和材料评价的依据。
智慧农场与试验验证设施对接准备中
我们正在研究仪表板配置，以采集和查看温湿度及设备状态，并观察随时间的变化。同时梳理传感器数据自动保存与历史记录管理的方法，为查看设施及试验验证课题状态准备数据对接。
业务自动化建设与应用
我们利用工具自动处理文档处理、出具及保管等重复性任务，并应用于实际业务，同时整理电子文档、日程、文件及处理记录，帮助现场和支持部门查看所需信息。
未来构想
共同利用研究、制造与设施记录的
平台构想。
SIGNALCARE构想建设共同利用研究、制造、设施及业务记录的材料开发平台。我们正在设计将原料特性、AI条件评估、现场试验验证和运营记录关联起来的结构，使积累的结果成为后续材料开发的判断依据。
原料、制造与试验数据对接
我们正在研究按用途和生产批次比较原料特性、制造条件、试验及质量评价结果的结构，目标是将分散在各项资料中的记录用于后续材料开发与条件评估。
以试验结果评估AI模型
我们构想建立比较AI预测值与实际试验结果、并利用新数据验证和完善模型的流程，按各类材料的目标和评价标准，逐步评估AI能够支持哪些判断。
评估设施与业务记录整合
我们正在研究可共同查看空间模型、设备与环境记录、文档及业务历史的运营环境，并评估拟对接的数据和应用范围，使研究、现场及支持部门能够依据同一资料作出判断。
共同评估
AI应用课题。
请告诉我们您现有的原料、工艺数据和拟研究的试验课题。我们将协商所需数据及AI应用、验证的范围。
发酵与材料开发相关专利
常见问题
咨询发酵与加工需要提供哪些原料信息？
请整理原料来源、当前形态、水分等已知特性、可供应条件及目标用途。现有成分资料或样品信息有助于明确发酵与加工的评估范围。
可以只讨论发酵环节的合作吗？
可围绕现有原料和目标规格探讨发酵或加工课题，同时明确是否需要评估前处理、发酵后的粉碎、筛分或包装等衔接环节。
仅凭试验结果就能决定是否量产吗？
需要分别评估样品分析与应用结果，以及实际制造条件。在确认目标质量、原料供应、加工与包装条件及评价范围后，再协商制造和供应安排。
如何评价加工效率或干燥成本的改善？
先对齐现有工艺与拟议工艺的原料状态、质量目标及制造条件，再确定比较范围和评价数据。不同原料不能统一套用同一降低比例。