Proteus® Now Quantify
자주 묻는 질문
귀하의 질문. 명쾌한 답변.
Proteus® Now Quantify 사이트를 처음 사용하거나 워크플로에 어떻게 적용할지 고민하는 분들을 위해 자주 묻는 질문에 대한 심층적인 답변을 제공하는 FAQ 허브가 마련되어 있습니다. 주제별로 검색하여 필요한 정보를 찾아보세요.
Technical Questions and Functionality
Hardware, software, and compatibility – everything you need to run Quantify smoothly.
Understanding Quantify
Machine Learning (ML) is a subfield of artificial intelligence where algorithms learn from data to detect patterns and make predictions—without being explicitly programmed for each task. In our software, we use a combination of traditional ML models, like decision trees, and deep learning models such as neural networks to uncover complex interactions that would be difficult or impossible to detect using conventional methods.
Quantify is a cloud-based application and cannot be installed on a local PC.
Near real-time, thanks to optimized cloud algorithms.
If polymers outside the trained dataset are present, unexpected peaks will appear and are marked in the result. Quantification is not possible, but identification via Proteus®® Identify is recommended.
Yes, but only if the samples are homogeneous and show low variation. We recommend uploading individual curves for best results.
Model Training & Updates
Our model is trained on thousands of expert-curated datasets containing well-defined mixtures of representative polymers. This allows the model to detect subtle differences and even challenging compositions accurately.
No, only virgin polymer blends with defined mixing ratios typical for recycling streams are used. While recyclates behave slightly differently, the variance within a polymer class is greater than between virgin and recycled materials—so the model remains valid for recyclates.
No. Your data are never used to train or improve the model. All training data come from internal, expert-validated measurements.
Regularly. New polymer types are added continuously to expand functionality.
Measurement & Sample Requirements
10 K/min is a common standard in DSC analysis. While lower rates improve peak separation, this heating rate offers a balance of resolution and measurement speed and is optimized for Quantify’s performance.
Such components are not fully integrated into the model and may reduce accuracy. For best results, determine the inorganic content separately using TGA or muffle furnace ash analysis and adjust the sample weight accordingly.
Use homogenized pellets instead of flakes or ground material. Pellets are processed and homogeneous, while flakes or powders may vary locally.
- 가열/냉각 속도: 10 K/min
- 시료 무게: 10 ± 1 mg
- 유효한 교정(감도, 온도)
자세한 지침은 "분석을 정량화하기 위해 DSC 측정을 실행하는 방법" 튜토리얼을 참조하세요.
Results, Accuracy & Validation
Yes. We use standard validation techniques like cross-validation and provide RMSE values to indicate confidence in the prediction. The model is rigorously tested using separate training and test sets before deployment.
RMSE (Root Mean Square Error) gives an indication of model accuracy and is affected by the amount and quality of training data for each polymer class.
The model can detect contamination levels down to 1%. However, detection depends on the polymers and their compatibility. For example, 1% LLDPE in HDPE is usually not detectable due to co-crystallization.
재료 호환성
지원 폴리머 및 향후 재료 확장 예정
초기 릴리스에서 Quantify는 다음과 같은 일반적인 열가소성 포장 폴리머를 지원합니다:
- 고밀도 폴리에틸렌(HDPE)
- 저밀도 폴리에틸렌(LDPE, LLDPE)
- 폴리프로필렌(PP)
- 반결정 폴리에틸렌 테레프탈레이트(PET)
더 많은 소재(예: 엔지니어링 플라스틱, 비정질 열가소성 플라스틱)가 개발 중이며 요청 시 우선적으로 제공될 수 있습니다.
? 현재 지원되는 모든 폴리머에 대한 자세한 개요와 개발 로드맵은 다음 페이지에서 확인할 수 있습니다 지원되는 소재 및 로드맵.
Quantify는 일반적인 재활용 흐름을 반영하는 정의된 혼합 비율의 버진 폴리머 혼합물에 대해 학습됩니다. 버진 재료는 깨끗하고 재현 가능한 열 지문을 제공하며, 정확한 혼합 비율은 신뢰할 수 있는 모델을 구축하는 데 필수적입니다. 재활용품은 점도와 같은 여러 가지 특성이 다르지만, 대부분의 폴리머는 열 지문에 큰 영향을 받지 않습니다. 또한 폴리머 등급 내에서의 변화는 버진 등급과 재활용 등급 간의 차이보다 크기 때문에 데이터베이스의 일관성과 견고성을 유지하면서 모델이 재활용에 대해 유효성을 유지할 수 있습니다.
Quantify는 여전히 측정값을 분석하여 사용 가능한 훈련 데이터와 가장 잘 일치하는 결과를 제공할 수 있습니다. 반결정성 오염물질의 경우, Quantify에서 강조 표시되지 않는 추가 피크가 DSC 곡선에 나타날 수 있습니다. 이는 정량화 없이 식별하기 위해 NETZSCH Identify 소프트웨어를 사용하여 결과를 교차 확인해야 한다는 분명한 지표입니다. 비정질 폴리머 오염물질의 경우 유리 전이가 명확하게 보이지 않을 수 있으므로 검출이 더 까다롭습니다. 이러한 경우 오염물질이 시료의 엔탈피 값을 효과적으로 감소시켜 잘못된 예측을 초래할 수 있습니다. 충전 시스템에 대한 완전한 지원은 장기 로드맵의 일부입니다.
현재 충전 폴리머는 Quantify 모델에 완전히 통합되지 않아 정확도가 떨어질 수 있습니다. 충전제는 DSC 열 지문을 생성하지 않기 때문에 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 무기 분획을 별도로 측정(예: TGA 또는 머플로 재 분석)하고 시료 무게에서 빼야 합니다. 그러면 Quantify가 폴리머 분획을 정확하게 분석할 수 있습니다. 충전 시스템에 대한 완전한 지원은 장기 로드맵의 일부이며, 향후 업데이트를 통해 확장된 기능이 도입될 예정입니다.
구독 및 가격
요금제, 결제 및 액세스 관리하기
현재 구독 기간이 종료되기 3개월 전까지 사용자 관리 섹션을 통해 언제든지 취소할 수 있습니다. 취소는 청구 기간이 끝나는 시점에 적용됩니다. 과거 결제에 대한 환불은 불가능합니다.
데이터에 대한 읽기 전용 액세스 권한은 3개월 동안 유지됩니다. 그 이후에는 구독을 갱신하지 않는 한 데이터가 영구적으로 삭제됩니다.
일시정지는 불가능합니다. 기간이 끝나면 취소하고 나중에 다시 구독할 수 있습니다. 저장된 데이터는 구독 종료 후 3개월이 지나면 삭제된다는 점에 유의하세요.
구독은 취소하지 않는 한 매년 자동으로 갱신됩니다. 만료 3개월 전에 알림 이메일을 받게 됩니다.
가격은 연간 DSC 업로드 횟수를 기준으로 책정됩니다. 패키지는 사용자 관리 섹션에서 언제든지 업그레이드할 수 있으며 결제 후 즉시 활성화됩니다. 다운그레이드는 NETZSCH 영업 담당자를 통해 요청해야 합니다.
은행 송금, SEPA 자동 이체, 송장 발행이 포함된 구매 주문서를 받습니다.
Quantify용 파일을 내보내려면 버전 9.8 이상이 필요합니다. 업그레이드 옵션은 현지 NETZSCH 담당자에게 문의하세요.
예, 활성 구독 중에 분석을 PDF 또는 CSV로 내보낼 수 있습니다.
현재로서는 불가능합니다. 각 구독에 대해 각자의 계정을 가진 여러 사용자를 보유할 수 있습니다. 향후에는 하나의 계정에 사용자와 액세스 권한을 추가할 수 있게 될 예정입니다.
예, 모든 데이터는 EU의 인증된 GDPR 준수 서버에 저장됩니다. 통신은 암호화됩니다.
Proteus® Analysis 9.8 이상에서 내보낸 .ngb-quant 파일만 지원됩니다. .csv와 같은 다른 형식은 허용되지 않습니다.
예. 6개월 무료 평가판이 제공되며 최대 25개의 DSC 업로드가 가능합니다. 평가판은 자동으로 종료되므로 취소할 필요가 없습니다.
아니요, Quantify를 사용하려면 인터넷 연결이 필요합니다. 오프라인 환경에서는 Proteus® 데스크톱 소프트웨어를 사용하는 것이 좋습니다.
퀀티파이를 실제로 살펴볼 준비가 되셨나요?
FAQ를 살펴보고 Quantify가 폴리머 분석을 어떻게 혁신하는지 알아보세요.
소프트웨어의 주요 기능, AI 기반 평가, 재활용 생산자, 구매자, 실험실 모두를 지원하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. 기본 제품 페이지에서 전체 개요, 사용 사례 예시, 무료 평가판에 액세스할 수 있습니다.