TBM、Enthoughtのマテリアルズ・インフォマティクス推進プログラムを採用-製造の最適化と製品品質の向上へ

継続的なパートナーシップを通じてTBMのイノベーションを活性化、事業の拡大を可能に

2023年1月4日、テキサス州オースティン-科学分野のデジタル変革を推進するEnthought は本日、環境配慮型素材の開発・提供と資源循環に特化した日本のサステナビリティ企業、TBMがEnthoughtの MI(マテリアルズ・インフォマティクス)推進プログラムを採用したことを発表いたします。これにより同社は、LIMEXおよびCirculeX製品の性能強化を図ります。この契約は2022年11月1日に締結され、12月1日より正式に開始されました。

世界40か国以上で特許を取得しているLIMEXは石灰石を主原料とした新素材で、石油化学製品と水の使用を最小限に抑えています。再生プラスチックを配合したCirculeXは、天然資源の使用をさらに抑えた製品です。これらの製品は複合素材であり、その理解にはポリマー製造の科学知識と粉砕した石灰石の添加による特性変化についての科学知識が求められます。TBMの製品を理解する上で必要なマテリアル・サイエンスとケミカル・サイエンスに関する深い知識、そして知見を有用なプロセス改善に落とし込む上で必要な科学コンピューティングの専門知識およびソフトウェア技術、そのどちらも備えた包括的なアプローチは提供できる企業が限られていますが、Enthoughtは数少ないその内の1社です。

TBMの経営企画本部マネージャーである坂井宏成氏は、次のように述べています。「TBMは『進みたい未来へ、橋を架ける』をミッションに掲げ、それを核にした経営理念と気候変動への取り組みを通じて社会に貢献しています。このミッションを支える上で必要なのは、科学に根ざしたデジタル能力を強化して、新しい形でイノベーションを起こし、進みたい未来へと徐々に近づいていくことです。Enthoughtの包括的なアプローチは、当社のビジョンを実現するための最適な橋渡し役になってくれます。」

Enthoughtをパートナーに迎えるまで、TBMは従来型のデータ管理ツールを利用していましたが、科学データの複雑性に追い付かなくなっている状態でした。Enthoughtが導くパートナーシップにより、TBMでは次のことが可能になります。

  • 社内のMI能力を構築する。
  • 製造工程を改善するMIソリューションを作り上げる。
  • Enthought Edgeを活用して、データの管理と分析を行い、カスタムアプリケーションを展開する。
  • 今後のデジタル研究開発を主導する人材を発掘し、養成する。
  • Enthoughtの優秀なサイエンティスト&エンジニアチームと継続的に連携し、全社的なデジタル文化変革を推進する。

Enthought 材料科学ソリューション担当バイスプレジデントのクリス・ファローは次のように話します。「マテリアルズ・インフォマティクスを活用すると、製造効率を飛躍的に向上させ、新製品を迅速に上市することができます。TBM社と共にデジタルジャーニーへと乗り出し、LIMEXおよびCirculeX製品の有用性、品質、環境貢献度を高めるだけでなく、継続的なイノベーションの推進に必要なデジタル研究開発能力の強化も図っていきたいと考えています。」

Enthought独自のマテリアルズインフォマティクス推進プログラムの詳細については、MIについてのページをご覧ください。Enthought Edgeによるデータ管理の詳細については、紹介のページをご覧ください。

Enthoughtについて

Enthought, Inc.は、科学分野のデジタル変革を推進しています。Enthoughtの技術と科学分野の深い専門知識は、ディスカバリーの迅速化と継続的なイノベーションを実現します。デジタルを駆使する人材を育て、解析に使える科学データを授けることは、科学分野と事業上の価値創出の推進力となります。組織変革の分野でEnthoughtが専門とするのは、電子、半導体、材料設計、製造、製薬、バイオテクノロジー、エネルギー、消費財の各市場です。Enthought社は、テキサス州オースティンに本社を置き、テキサス州ヒューストン、イギリスのケンブリッジ、スイスのチューリッヒ、そして日本の東京にもオフィスを構えています。詳しくは www.enthought.com をご覧ください。また、LinkedIn と Twitter も随時更新しています。

Media Contact

PAN Communications
Lauren Force, + 1 (617) 502-4366
Enthought@pancomm.com

 

###

Share this article:

Related Content

Enthoughtが定義する、製薬会社の研究開発ラボにおける真のDX

Enthought GKチームは、東京で開催されたライフサイエンスカンファレンス「ファーマIT&デジタルヘルスエキスポ2022」に出展し、技術的な見識と市場成長の活性化を求めて集まる製薬業界のリーダーたちと会談しました。三日間の会期中に200社が出展し、6700人以上の参加者が集まりました。 デジタルトランスフォーメーションが主要テーマである本展示会は、当社のターゲットとする企業に、製薬業界の新薬開発を加速させる当社のサービスを

Read More

科学における大規模言語モデルの重要性

OpenAIのChatGPTやGoogleのBardなど、大規模言語モデル(LLM)は自然言語で人と対話する能力において著しい進歩を遂げました。 ユーザーが言葉で要望を入力すれば、LLMは「理解」し、適切な回答を返してくれます。

Read More

ライフサイエンス分野におけるデジタル化拡大の課題

研究開発におけるイノベーションの規模拡大は、ラボか…

Read More

Top 5 Takeaways from the American Chemical Society (ACS) 2023 Fall Meeting: R&D Data, Generative AI and More

By Mike Heiber, Ph.D., Di…

Read More

Life Sciences Labs Optimize with New Digital Technologies and Upskilling

Labs are resetting the tr…

Read More

Real Scientists Make Their Own Tools

There’s a long history of…

Read More

From Data to Discovery: Exploring the Potential of Generative Models in Materials Informatics Solutions

Generative models can be used in many more areas than just language generation, with one particularly promising area: molecule generation for chemical product development.

Read More

7 Pro-Tips for Scientists: Using LLMs to Write Code

Scientists gain superpowe…

Read More

The Importance of Large Language Models in Science Even If You Don’t Work With Language

OpenAI's ChatGPT, Google's Bard, and other similar Large Language Models (LLMs) have made dramatic strides in their ability to interact with people using natural language....

Read More

4 Reasons to Learn Xarray and Awkward Array—for NumPy and Pandas Users

You know it. We know it. …

Read More