스피커 | 성적 증명서 |
| 카를로스 오르테가 | 응. 안녕하세요. JMP Discovery Summit의 프레젠테이션에 오신 것을 환영합니다. |
| 물론 이 프레젠테이션을 직접 진행하고 싶었지만 현재 상황에서는 이것이 우리가 사용하고 있는 방법을 공유할 수 있는 가장 좋은 방법입니다. |
| 일상 업무에서 JMP를 사용하는 방법과 더 많은 일상 업무에서 JMP가 실제로 어떻게 도움이 되는지, 데이터를 재작업하는 방법은 무엇입니까? 하지만, |
| 비디오와 함께 이러한 방식의 프레젠테이션은 또한 시청자로서 이점이 있습니다. 예, 지금 바로 커피를 마시고 싶다면 일시 중지를 누르고 커피가 준비되었을 때 계속할 수 있기 때문입니다. |
| 하지만 시간을 보면 정상회담이 지금 잘 진행되고 있는 것 같습니다. 그리고 아마도 당신은 이미 꽤 흥미로운 프레젠테이션을 들었을 것입니다. |
| JMP가 데이터를 더 잘 이해하고 문제를 해결하는 데 도움이 되는 방법 더 깊은 통찰을 얻고 깊이 파고들 수 있는 통계 도구 |
| 데이터의 더 많은 부분. 그러나 오늘 우리가 하고자 하는 것(그리고 이것은 데이터 품질 보증에 대한 제목 아래에도 숨겨져 있습니다), |
| 스크립팅 엔진. |
| JSL 스크립팅과 관련된 모든 것은 우리가 도움을 주기 때문에... 이것은 데이터를 준비하는 일상적인 작업에서 많은 도움이 되며, 그런 다음 데이터 분석에 사용할 준비가 됩니다. |
| Carlos Ortega, Daria Otyuskaya, 그리고 저를 소개하고 싶습니다. 하지만 물론 평소와 같이 몇 가지가 있습니다. |
| 이에 대한 몇 가지 규칙은 |
| 우리가 사용하는 데이터에 대한 면책 조항. 그리고 이제 당신이 확실히 변호사라면 이것을 자세히 연구하기 위해 잠시 멈춤을 누를 것입니다. 그러나 지금 바로 다른 모든 사람들을 위해 프레젠테이션에 뛰어들어 봅시다. |
| 그리고 물론 당신이 보는 사람들의 짧은 소개로 시작하는 것보다 더 좋은 것은 없습니다. 당신은 이미 그 위치를 보고 있습니다. 네덜란드의 암스테르담이라는 공통점이 있고 Avantium에서 일한다는 공통점이 있습니다. |
| 지속 가능한 기술을 제공하는 회사입니다. 그러나 우리가 오는 다른 위치는 전 세계에 있습니다. |
| 한편 왼쪽에는 베네수엘라 출신의 화학 엔지니어인 Carlos Ortega가 있습니다. 그는 약 6년 동안 네덜란드에 거주하며 Avantium에서 프로젝트 리더 및 서비스로 약 2년 동안 근무했습니다. |
| 오른쪽에는 러시아의 Daria Otyuskaya도 이곳에서 약 2년 동안 일하고 지난 5년은 베네룩스에서 보냈습니다. |
| 그녀가 화학 공학 박사 학위를 취득한 지역. 그리고 나 자신. 유일한 장점은 독일 출신이기 때문에 자동차로 집까지 갈 수 있다는 것입니다. 저는 약 10년 전부터 네덜란드에 살고 있으며 약 3년 전에 Avantium에 합류했습니다. |
| 그러나 지금, |
| Avantium에 대해 좀 더 이야기합시다. 우리가 하고 있는 일들을 간략하게 소개하고자 합니다. |
| 앞서 언급한 Avantium은 지속 가능한 기술을 제공하는 업체로 3개의 사업부를 보유하고 있습니다. 하나는 Avantium Renewable Polymers로, 실제로 PEF라는 생분해성 폴리머를 개발하고 있습니다. PEF는 100% 식물 기반이며 재활용 가능합니다. |
| 둘째, MEG와 같은 화학 물질을 생산하는 재생 기술을 제공하는 Avantium Renewable Chemistries라는 사업부가 있습니다. |
| 또는 비 식품 바이오 매스의 산업용 설탕. 마지막으로 매우 흥미로운 기술입니다. 전기 화학을 통해 공기 중의 CO2를 화학 물질로 바꾸는 것입니다. |
| 하지만 Carlos, 저, Daria는 모두 20년 전에 설립된 Avantium Catalysis에서 일하고 있기 때문에 이 두 사업부에 대해 많이 이야기할 필요는 없습니다. 이 회사는 여전히 Avantiums 기술 혁신의 기초입니다. 우리는 실제로 그들의 |
| 우리는 귀하의 연구를 가속화하는 서비스 제공 업체입니다. |
| 좀 더 구체적으로 말하면 촉매 연구 회사입니다. 오른쪽에서 볼 수 있듯이 시스템 서비스와 정제소 촉매 테스트라는 서비스를 제공합니다. 그리고 우리가 기업이 R&D를 개발하는 데 실제로 도움이 되는 것은 맨 아래에서 볼 수 있습니다. |
| 그러나 이것은 Avantium에 대해 충분합니다. 우리가 프로젝트에서 작업하는 방식을 어떻게 개발하고 있는지, JMP가 실제로 작업을 가속화하고 데이터에서 더 나은 데이터를 얻는 데 실제로 어떤 도움을 줄 수 있는지에 대해 조금 이야기해 보겠습니다. Carlos는 나중에 데모에서 이를 보여줍니다. |
| 앞에서 언급했듯이 우리는 서비스 제공자이며 서비스 제공자로서 |
| 더 나은 촉매나 더 나은 공정을 실제로 개발해 달라는 고객의 요청이 많습니다. 그리고 이제 촉매제가 무엇인지 스스로에게 물을 수 있습니다. |
| 촉매는 실제로 A를 A로 변환할 때 반응에 참여하지만 반응에서 소모되지 않는 물질입니다. |
| 일상생활에서 흔히 볼 수 있는 사람의 예는 예를 들어 자동차에 장착된 배기가스 촉매를 들 수 있습니다. |
| 자동차에서 배출되는 가스는 CO2로, 물은 배기 가스로 배출됩니다. |
| 그리고 이것은 우리가 요청으로 받은 것들입니다. 사람들이 우리에게 와서 "아, 새로운 재료를 개발하고 싶습니다." 또는 "저는 이 과정을 가지고 있고 함께 가고 싶습니다. 연구를 가속화하고 |
| 이를 위한 새로운 프로세스를 개발하십시오." 그리고 그들이 사용하는 것은 우리 팀에서 실험을 할 때입니다. 우리는 ... |
| 실험을 설계합니다. 우리는 이를 위해 테스트를 최적화하려고 노력하고 있으며 JMP만 사용하지만 오늘 이야기하고 싶은 것은 이것에 관한 것이 아닙니다. |
| 이전에 말했듯이 우리는 JMP를 사용하여 데이터를 실제로 병합하고 처리하고 준비합니다. 이 두 부분은 프레젠테이션 하단에 표시되어 있습니다. |
| 우리는 Flowrence라는 독점 도구를 사용하여 고객을 위한 연구 프로젝트를 실행하고 있습니다. 여기서 비결은 우리가 실험하지 않고...테스트를 차례로 실행하지 않고 병렬로 실행한다는 것입니다. |
| 전통적으로 제 말은 제가 박사 과정에 있을 때 저를 기억하고 있습니다. 여러분은 원자로를 차례로 테스트하고 또 다른 원자로를 차례로 실행합니다. |
| 그러나 우리는 최대 64개의 리액터를 병렬로 적용하고 있으므로 실행이 더 어려워지지만 데이터 기반 결정이 가능합니다. |
| 실제로 더 신뢰할 수 있는 데이터를 만들고 통계적으로 유의미하게 만들 수 있습니다. |
| 그런 다음 우리는 이 데이터를 고객에게 보고하고 있으며 고객은 추가 통찰력으로 도구를 계속 사용하거나 실제로 우리에게 완전히 의존할 수 있습니다. |
| 이 데이터를 실행하고 지식을 추출하기 위해. 하지만 네, 회사에 대해서는 충분합니다. 이제 JMP와 JMP 스크립트가 실제로 어떻게 우리 삶을 훨씬 쉽게 만드는 데 도움이 되는지 Carlos에게 넘겨보겠습니다. |
| 좋은 소개 감사합니다, Hendrik. 그리고 JMP 발견 서밋에 참가할 수 있는 좋은 기회를 주신 주최자에게도 감사드립니다. |
| 그래서 Hendrik이 언급한 것처럼 우리는 제3자를 위한 연구 프로젝트를 개발하고 실행합니다. 그리고 우리가 그것에 대해 생각한다면, |
| 우리는 실험계획법에서 벗어나야 합니다(물론 JMP의 매우 강력한 기능 중 하나입니다). |
| 뿐만 아니라 정보를 관리해야 하며 이 경우 Hendrik이 언급한 것처럼 정보를 쉽게 처리하고 프로세스 워크플로의 원활한 통합을 생성할 수 있는 JSL 스크립트에 집중하고자 합니다. |
| 저는 R&D 부서의 프로젝트 리더입니다. 그래서 하루... 이곳에서의 일상적인 하루는 이와 같을 것입니다. 그리고 매우 단순한 관점입니다. 너도 아마 |
| 관심이 있고 연구 질문이 있는 고객과 저는 실험을 설계하고 Flowrence라는 자체 독점 기술로 이를 실행합니다. |
| 따라서 간단한 보기에서 Flowrence 장치에서 생성된 데이터는 몇 가지 확인 후 나를 통과하고 해석은 클라이언트에게 다시 전달됩니다. 그러나 현실은 다소 복잡하고 한편으로는 내부 고객도 있습니다. |
| 예를 들어 개발팀...비즈니스 개발팀의 일부입니다. 그리고 다른 한편으로는 실제로 단위와 직접 상호 작용하는 자체 직원도 있습니다. 따라서 그들은 장치가 작동하는 방식을 제어하고 모든 것이 계획에 따라 진행되는지 모니터링합니다. |
| 그리고 여기 파선으로 표시된 데이터는 장치에서 직접 타격할 수 없습니다. 데이터는 실제로 데이터 웨어하우스로 전송된 다음 일련의 도구가 필요합니다. |
| 먼저 정보를 검색하고, 서로 다른 출처에서 가져온 정보를 병합하고, |
| 정리, 처리, 정보 시각화에서 일련의 작업을 실행하고 결국 해당 데이터를 클라이언트로 내보내 클라이언트가 실제로 필요하고 가장 관련성이 높은 정보를 얻을 수 있도록 합니다. |
| 이러한 다양한 작업에 1초 동안 집중할 수 있도록 허용한다면 병합 검색에서 처음에 관찰한 내용은 다음과 같습니다. |
| 그 데이터는 실제로 다양한 출처에서 나올 수 있습니다. 그래서 데이터 웨어하우스에서 우리는 실제로 플로렌스 유닛에서 데이터를 수집합니다. |
| 그러나 우리는 또한 분석기에서 데이터를 수집합니다. 따라서 실험실에서 테스트를 수행하는 사람들은 예를 들어 질량 분석법이나 가스 크로마토그래피에 익숙할 수 있으며 단위 성능에 대한 데이터도 수집합니다. 그래서 우리는 또한 단위가 |
| 예상대로 작동하고 있습니다. |
| 다른 실험실과 마찬가지로 수동 입력도 가능합니다. 예를 들어 테스트 중인 촉매에 대한 정보 또는 분석 장비의 보정이 될 수 있습니다. |
| 이러한 수동 입력은 물론 항상 실험실 노트북에 저장되지만 해당 정보를 Excel 파일에도 포함합니다. JMP가 실제로 있는 곳입니다. |
| 정보의 작업 흐름을 다음 단계로 끌어올리도록 도와줍니다. 그래서 우리가 개발한 것은 널리 알려진 Excel 파일을 사용하기 쉽고 |
| JSL 스크립트의 강력한 기능. 실험실 노트북에서 사용할 수 있는 수동 데이터를 포함할 뿐만 아니라 이 Excel 파일에도 포함합니다. |
| 그런 다음 JSL 스크립트에 의해 해석되고 실행되는 수식입니다. 이를 통해 다음과 같은 주요 성능 매개변수를 계산할 수 있습니다. |
| 다른 고객에게 맞춤화되거나 특별히 적합합니다. |
| 우리가 본다면 |
| JSL 스크립트에 대해 자세히 살펴보고 잠시 후에 데모를 살펴보겠습니다. JSL 스크립트에 세 개의 주요 섹션이 있음을 알 수 있습니다. |
| 한 섹션은 로컬 환경을 준비합니다. 따라서 한쪽에서는 모든 기호를 지우고 테이블을 닫고 싶다고 말할 수 있지만 아마도 가장 중요한 기능은 |
| "여기에 기본 이름"을 정의합니다. 따라서 다른 스크립트에서 이름이 같은 변수 간에 간섭 없이 실제로 병렬 스크랩을 실행할 수 있습니다. |
| 그런 다음 이 경우 축소된 섹션이 있으므로 실제로 그래픽 사용자 인터페이스를 생성하는 것을 표시할 수 있습니다. 그런 다음 사용자는 스크립트 자체와 상호 작용하지 않지만 설명이 있는 버튼이 있는 간단한 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 실제로 작업합니다. |
| 버튼 이름. |
| 그리고 우리는 |
| 스크립트에 이미 코딩된 작업. 이 경우 표현의 형태입니다. |
| 두 가지 주요 이점이 있기 때문입니다. 하나는 나중에 그래픽 사용자 인터페이스에서 쉽게 구현할 수 있다는 것입니다. 둘째, 표현식이 있을 때 코드에서 이 표현식을 여러 번 사용할 수 있습니다. |
| 좋습니다. 이제 데모 시뮬레이션으로 이동합니다. 그래서 앞서 우리가 데이터 소스가 다르다고 언급했습니다. 그리고 |
| 한쪽에는 다음과 같은 데이터가 있습니다. |
| 사실은... |
| 실제로 우리 데이터베이스에 저장됩니다. 그리고 이 데이터베이스에는 |
| 장치 또는 다른 분석기와 같은 다른 정보 소스일 수 있습니다. 이 경우 예제 Excel 테이블을 보거나 볼 수 있습니다. |
| 이것은 단지 설명을 위한 것입니다. 따라서 이 데이터는 실제로 JSL 스크립트를 사용하여 데이터 웨어하우스에서 직접 가져옵니다. 따라서 이 Excel 테이블을 검색으로 보지 않습니다. |
| 우리는 소프트웨어가 데이터 웨어하우스에서 정보를 수집하도록 합니다. 아마도 가장 중요한 것은 여기에서 볼 수 있듯이 이 데이터가 |
| 다른 분석기에서 다시 올 수 있으며 첫 번째 열에 분할된 이름이 포함되도록 어떻게든 구조화하고 있습니다. 이 경우, 우리는 |
| 일부 도메인 이름을 만들었습니다. 따라서 기밀 유지를 위해 모든 관찰이 행으로 정렬되어 있음을 알 수 있습니다. 따라서 모든 단일 행은 관찰입니다. |
| 그리고 우리가 사용하는 테스트 유형과 단위에 따라 하루에 전체적으로 최대 50만 개를 수집할 수 있다고 생각할 수 있습니다. |
| 하루 만에 데이터 포인트. 물론 분석기에 따라 다르지만 처리해야 하는 데이터의 양과 정보를 처리하는 데 도움이 되는 JSL 스크립트가 이 활동에 어떻게 도움이 되는지 즉시 알게 됩니다. |
| 그런 다음 다른 Excel 파일도 사용합니다. 그리고 이것은 또한 매우 중요한 입력 테이블 파일입니다. |
| 특히 JSL 스크립트가 포함된 이 파일은 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 시너지 효과를 생성하는 파일입니다. 예를 들어, 이 경우에 보이는 것은 반응기 로딩 테이블이고 우리는 다른 촉매를 가진 다른 반응기를 봅니다. 그리고 보이는 이 정보는... |
| 양적인 것이 아니라 질적인 가치가 중요합니다. 그런 다음 두 번째 탭으로 이동하면 이 단계가 모두 프로젝트에 미리 정의되어 있습니다. |
| 분석기의 반응 요인을 봅니다. 분석기마다 반응 계수가 다르며 정량적 결과를 얻으려면 계산을 통해 이 정보를 사용하도록 기록하는 것이 중요합니다. |
| 이 경우 응답 요인이 조건에 의해 대상이 되는 조건을 대신 관찰했습니다. |
| 그런 다음 수식 탭이 있습니다. 그리고 이것은 아마도 우리 스크립트의 핵심 탭일 것입니다. 이 Excel 파일에 수식을 입력할 수 있습니다. 변수 이름이 대괄호로 묶여 있는지 확인합니다. |
| 그리고 수식은 엑셀의 모든 수식을 사용할 수 있습니다. 누구나 Excel을 사용할 수 있습니다. 우리는 그것에 매우 익숙합니다. 따라서 여기에 수식을 입력하면 |
| 다음은 ??? Excel의 구문은 JSL 스크립트에 의해 실행됩니다. 그런 다음 조건문이 있는 것이 흥미롭다고 생각되는 추가 기능도 포함했습니다. |
| 그리고 JSL 스크립트가 이 조건을 읽기 위한 유일한 요구 사항은 조건이 중괄호로 묶여 있다는 것입니다. |
| 관련성이 높은 탭이 두 개 더 있습니다. 하나는 내보내기 테이블 탭이며 이 테이블이 있는 이유는 |
| 우리는 내 장치에서 많은 열 또는 많은 변수, 아마도 500개의 변수를 생성합니다. 그러나 실제로 클라이언트는 그중 10, 20 또는 50개에만 관심이 있습니다. 그것들은 그들의 연구에 정말로 가치를 더하는 것들입니다. 따라서 여기에 해당 변수를 입력하고 |
| 클라이언트에게 보냅니다. 그리고 마지막으로 중요한 것은 우리 중 많은 사람들이 잘못된 주소로 이메일을 보내는 상황에 처해 있다고 생각합니다. |
| 기밀 정보에 대해 이야기합니다. 그래서 우리는 항상 이메일 주소를 두 번, 세 번 확인합니다. 하지만 그게 정말 필요한가요? |
| 여기서 우리가 하는 일은 클라이언트의 이메일 주소를 포함하여 모든 수동 입력을 포함하는 하나의 Excel 파일을 만드는 것입니다. |
| 그리고 이러한 이메일 주소는 수정되어 오류의 여지가 없습니다. JSL 스크립트를 실행할 때마다 올바른 이메일 주소를 읽고 이메일이 생성되며 1분 안에 볼 수 있습니다. |
| 이제 JSL 스크립트로 이동합니다. |
| 다음을 강조하고 싶습니다. 따라서 JSL 스크립트는 처음에 단일 폴더의 단일 파일에 있으며 JSL 스크립트는 이전 슬라이드에서 방금 본 여러 탭이 포함된 하나의 Excel 파일만 작성하면 됩니다. |
| JSL 스크립트를 열면 |
| 스크립트 실행 버튼을 클릭하면 |
| 오른쪽에 표시되는 그래픽 사용자 인터페이스. 여기에는 다른 옵션이 있습니다. 이 경우 주어진 기간 동안 프로젝트에서 데이터를 검색하는 옵션을 강조하고 싶습니다. |
| 특히 올해는 여기에서 하루만 선택했는데 예를 들어 업데이트를 만들 수 있는 다른 버튼이 표시됩니다. |
| 이 버튼을 클릭하면 폴더 왼쪽에 두 개의 디렉토리가 생성된 것을 볼 수 있습니다. 이러한 디렉토리를 자동으로 생성한다는 사실은 조화를 이루거나 프로젝트 전체에서 폴더 구조를 표준화하는 데 도움이 됩니다. |
| 원시 데이터베이스 데이터를 살펴보면 두 개의 파일이 생성된 것을 볼 수 있습니다. 하나는 데이터 웨어하우스에서 직접 가져온 원시 데이터를 포함합니다. |
| 둘째, 데이터 테이블에는 데이터 웨어하우스에서 사용할 수 있는 Excel 파일과 다른 테이블의 모든 병합 정보가 포함됩니다. |
| 내보낸 파일 폴더에는 현재 아무 것도 포함되어 있지 않습니다. 단위에서 생성한 데이터가 실제로 관련이 있고 |
| 클라이언트에게 가치가 있습니다. 우리는 이것을합니다, 우리는 ??? 여기서 원자로 온도와 현지 시간의 플롯을 생성한 것을 볼 수 있습니다. |
| 그리고 서로 다른 원자로가 계획되어 우리 장치 중 하나에 최대 64개가 있습니다. 이 경우 장치의 위치에 따라 원자로의 색상을 지정합니다. |
| 예를 들어 여기에 있는 또 다른 탭은 압력에 관한 것입니다. 또한 최대 목표값과 최소값을 스크립팅하고 예를 들어 값이 표류하는지 확인하기 위해 경고를 정의할 수도 있습니다. |
| 보여주고 싶은 마지막 표는 전환율이며 여기에서 촉매제에 의해 축소된 다양한 전환율을 볼 수 있습니다. |
| 따라서 내보내기 버튼을 클릭하면 파일이 이메일에 첨부되고 이메일에 이미 |
| 주소...사용하려는 이메일 주소. 그리고 다시 한 번 올바른 사람에게 정보를 보내는 것이 얼마나 중요한지 강조하고 싶습니다. |
| 이제 이 데이터 세트는 이전에는 없었던 내보낸 파일 폴더에 실제로 위치합니다. 그리고 우리는 어떤 정보를 내보냈고 고객에게 보냈는지 항상 추적할 수 있습니다. |
| 이 이메일을 사용하면 정보를 입력하기만 하면 됩니다. 따라서 이 경우에는 매우 간단한 테스트입니다. 따라서 이것은 귀하의 데이터 세트이지만 물론 우리는 테스트를 계속하는 방법에 대해 클라이언트에게 약간의 해석을 제공하거나 조언을 제공할 것입니다. |
| 물론 이러한 모든 단계를 수행하면 그래픽 사용자 인터페이스를 닫게 되며 열려 있는 모든 테이블과 JSL 스크립트도 닫힙니다. |
| 이 시점에서 강조하고 싶은 것은 JSL 스크립트를 사용하는 이러한 워크플로가 다소 빠르다는 것입니다. 그래서 이 순간 당신이 본 것은, |
| 물론 데모일 뿐이므로 속도가 약간 빨라지지만 데이터와 다양한 소스를 찾고 올바른 열과 병합하려고 시도하는 데 시간을 소비하지 않습니다. 이러한 모든 프로세스는 단일 스크립트로 통합되며 이를 통해 다음을 수행할 수 있습니다. |
| 매일 고객에게 보고 |
| 그렇지 않으면 불가능할 데이터의 양. 그리고 고객은 실제로 매우 빠른 속도로 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 그게 아마 핵심일거야 |
| 지금 보고 있는 이 대본으로 전하고 싶은 메시지. |
| 이제 몇 가지 결론 및 몇 가지 결론으로 프레젠테이션을 마무리하고 싶습니다. |
| 그래서 한편으로는 데이터 처리 및 처리를 위한 독특한 접근 방식을 개발했습니다. 그리고 우리가 독특하다고 말할 때 그것은 Microsoft Office와 JSL 스크립트에 매우 익숙하기 때문에 대부분의 사람들이 사용할 수 있는 Excel 파일 사이에 시너지 효과를 만들었기 때문입니다. |
| 실행하는 데 어떤 노력도 필요하지 않습니다. 실행을 클릭하면 그래픽 사용자 인터페이스와 작업을 실행할 수 있는 몇 개의 버튼이 나타납니다. |
| 그런 다음 표준화된 작업 흐름이 있습니다. 또한 이는 여러 클라이언트와 작업할 때 매우 관련성이 높으며 |
| 실용적인 측면에서도요. 예를 들어 동료 중 한 명이 휴가를 간다면 다른 프로젝트 리더가 프로젝트를 이어받기가 쉬울 것입니다. |
| 모든 폴더 구조가 동일하고 모든 스크립트가 동일하며 버튼이 동일한 작업을 실행한다는 것을 알고 있습니다. |
| 마지막으로, 우리는 또한...우리는 데이터의 원활한 통합과 이러한 빠른 정보 업데이트를 다음과 같이 보장할 수 있습니다. |
| 하루에 수천 또는 50만 개의 데이터 포인트를 고객에게 신속하게 보낼 수 있으며 이를 통해 고객은 거의 온라인 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. |
| 결국 우리의 목적은 일관되고 안정적이며 견고한 프로세스를 통해 고객 만족을 극대화하는 것입니다. |
| 자, 이것으로 저는 이 발견 서밋의 주최자들에게 다시 한 번 감사를 드리고 싶습니다. |
| 물론 이를 가능하게 한 Avantium의 모든 동료, 특히 이러한 스크립트 개발에 집중적으로 작업한 사람들에게 감사드립니다. 우리 회사나 Catalysis에서 우리가 하는 일에 대해 궁금한 점이 있으면 여기에서 볼 수 있는 링크 중 하나를 방문하십시오. |
| 그리고 이것으로 결론을 내리고 싶습니다. 관심을 가져 주셔서 대단히 감사합니다. 네, 여러분의 질문을 기다리겠습니다. |
