화학 및 재료 연구 개발용 가상 시뮬레이션 및 모델링 기술 성장 기회(2024-2029년)
Growth Opportunities in Virtual Simulation and Modeling Technologies for Chemicals and Materials R&D, 2024-2029
상품코드:1660645
리서치사:Frost & Sullivan
발행일:2025년 02월
페이지 정보:영문 63 Pages
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한글목차
가상 시뮬레이션 및 모델링 기술은 설계 강화, 프로세스 최적화 및 지속가능성 추진을 통해 화학 및 재료 연구 개발에 변화를 가져옵니다.
가상 시뮬레이션 및 모델링 기술은 재료 및 공정의 정밀한 설계, 테스트 및 최적화를 가능하게 함으로써 화학 및 재료의 연구 개발(R&D)에 변화를 가져옵니다. 이러한 기술은 복잡한 화학 반응의 모델링을 용이하게 하고, 재료 특성의 정확한 예측을 가능하게 하고, 생산 공정을 보다 효율화하고, 비용과 시간이 많이 걸리는 물리적 실험의 필요성을 억제합니다.
Frost & Sullivan의 본 보고서는 지속가능성, 효율성, 비용 효율성을 가능하게 하는 기술 혁신에 특히 초점을 맞추어 이러한 기술의 변화 가능성을 검증합니다. 이 보고서는 가상 시뮬레이션 및 모델링 기술을 통해 완화 할 수있는 화학 및 재료 연구 개발에 직면하는 중요한 문제를 종합적으로 분석합니다. 이 보고서는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)과 같은 시뮬레이션 모델링의 최신 진보를 조사했습니다. 또한 자동차, 항공우주, 의약품, 건설 등 다양한 분야에서 이러한 기술의 응용을 검증하고 있습니다. 이 보고서는 보다 광범위한 생태계 개요를 제공하고 개발 및 채용을 추진하는 주요 기업, 학술적 공헌, 특허 상황, 투자 활동에 중점을 둡니다. 또한 업계의 촉진요인과 억제요인, 시장 관계자와 이해관계자가 활용할 수 있는 잠재적인 성장 기회도 밝히고 있습니다.
목차
전략적 과제
왜 성장이 어려워지고 있는가?
8가지 전략적 핵심 요소
화학 및 재료 연구 개발용 가상 시뮬레이션 및 모델링 기술 업계에 있어서 상위 3개 전략적 과제의 영향
사례 연구 1: Dotmatics가 BASF Agricultural Solutions와 'Data to Value' 이니셔티브를 전개
사례 연구 2 : Kebotix, AI 구동 구조 - 기능 관계 모델링으로 윤활제 개발 가속
사례 연구 3: 슈레딩거와 에보닉, MD 시뮬레이션으로 재활용 가능한 타이어 재료 개발 강화
케이스 스터디 4: BosonQ Psi와 materialsIN, 양자 ML로 콘크리트의 표면 균열 검출을 최적화
자금 조달 및 투자
주요 투자
분석가의 견해와 미래 전망
향후의 동향
영향 분석
애널리스트의 견해
성장 기회 영역
성장 기회 1: MD 시뮬레이션을 위한 양자 영감 알고리즘
성장 기회 2: AI를 활용한 재료 연구 개발을 위한 지속가능성 평가 툴
성장 기회 3: 예측적 재료 탐색을 위한 로보틱스 강화형 오토메이션
성장 기회 4: 화학 및 재료 제조 공정 최적화를 위한 디지털 트윈
부록
기술 성숙도(TRL) : 설명
다음 단계
성장 기회의 장점과 영향
다음 단계
면책사항
SHW
영문 목차
영문목차
Virtual simulation and modeling technologies are revolutionizing chemicals and materials R&D by enhancing design, optimizing processes, and driving sustainability
Virtual simulation and modeling technologies are transforming chemicals and materials research and development (R&D) by enabling precise design, testing, and optimization of materials and processes. These technologies facilitate the modeling of complex chemical reactions, allow for accurate predictions of material properties, and make production processes more efficient while curtailing the need for costly and time-consuming physical experiments.
This Frost & Sullivan report examines the transformative potential of these technologies, focusing particularly on innovations that enable sustainability, efficiency, and cost-effectiveness. The report provides a comprehensive analysis of the critical challenges faced in chemicals and materials R&D that can be mitigated through virtual simulation and modeling technologies. It explores the latest advancements in simulation and modeling, including artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). Additionally, it examines the application of these technologies across various sectors, such as automotive, aerospace, pharmaceuticals, and construction. The report provides an overview of the broader ecosystem, highlighting the key players, academic contributions, patent landscapes, and investment activities driving development and adoption. It identifies the factors boosting and restraining the industry and the potential growth opportunities arising from this space for market players and stakeholders to leverage.
Table of Contents
Strategic Imperatives
Why Is It Increasingly Difficult to Grow?
The Strategic Imperative 8™
The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on Virtual Simulation and Modeling Technologies in the Chemicals and Materials R&D Industry
Growth Opportunities Fuel the Growth Pipeline Engine™
Research Methodology
Growth Opportunity Analysis
Scope of Analysis
Research Segmentation
Growth Generator
Key Challenges
Growth Drivers
Growth Restraints
Technology Analysis
Technology Advances
Patent and Research Publications
Overview of Patents
Overview of Research Publications
Stakeholder Analysis
Key Companies
Important Research Contributions and Breakthroughs from Academic Institutions
Notable Collaborations Between Key Stakeholders
Case Studies
Case Study 1: Dotmatics Deploys 'Data to Value' Initiative with BASF Agricultural Solutions
Case Study 2: Kebotix Accelerates Lubricant Development with AI-driven Structure-Function Relationship Modeling
Case Study 3: Schrodinger and Evonik Enhance Recyclable Tire Materials Development with MD Simulations
Case Study 4: BosonQ Psi and materialsIN Optimize Surface Crack Detection in Concrete with Quantum ML
Funding and Investments
Key Investments
Analyst Perspective and Future Outlook
Future-looking Trends
Impact Analysis
Analyst Perspective
Growth Opportunity Universe
Growth Opportunity 1: Quantum-inspired Algorithms for MD Simulations
Growth Opportunity 2: AI-powered Sustainability Assessment Tools for Materials R&D
Growth Opportunity 3: Robotics-enhanced Automation for Predictive Materials Discovery
Growth Opportunity 4: Digital Twins for Process Optimization in Chemicals and Materials Manufacturing
