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| カルロス・オルテガ | うん。 こんにちは。JMP Discovery Summit でのプレゼンテーションへようこそ。 |
| もちろん、このプレゼンテーションを直接行いたかったのですが、現在の状況では、これが私たちが使用している方法を共有できる最善の方法です。 |
| 日常業務における JMP の活用と、JMP が実際に日常業務やデータの再加工にどのように役立つか。 しかし、 |
| このようにビデオを使ったプレゼンテーションは、視聴者にとっても利点があります。そう、今すぐコーヒーを飲みたい場合は、一時停止を押して、コーヒーの準備ができたら続行できるからです。 |
| しかし、時間を見ると、サミットは今まさに進行中だと思います。 そしておそらく、あなたはすでにいくつかの興味深いプレゼンテーションを聞いたことでしょう。 |
| JMP を使用してデータをより理解して問題を解決し、より深い洞察を得て詳細を調べるための統計ツールをどのように支援できるか |
| データのより多くの部分。 しかし、今日私たちがやりたいこと（これはデータ品質保証に関するタイトルの下にも隠されています）、 |
| スクリプトエンジン。 |
| JSL スクリプトに関係するすべてのことは、私たちがお手伝いするためです...これは、データを準備する日常の作業に非常に役立ちます。データは、データ分析に使用する準備が整います。 |
| カルロス・オルテガ、ダリア・オテュスカヤ、そして私。ここで少し紹介したいと思います。なぜなら、誰がこれをやっているのかをもう少しよく理解するためだからです。 もちろん、いつものように、いくつかのことはありますが、 |
| これにはいくつかのルールがあります。 |
| 当社が使用しているデータに関する免責事項。 そして、あなたが弁護士なら、このことを詳しく調べるために一時停止を押すでしょう。 ただし、今は他のすべての人のために、プレゼンテーションの内容を見ていきましょう。 |
| そしてもちろん、会う人々の短い紹介から始めることより良いことはありません、あなたはすでに場所を知っています。 私たち全員に共通しているのは、オランダのアムステルダムであり、Avantium で働いているという共通点です。 |
| 持続可能なテクノロジーを提供する企業です。 ただし、私たちが来ている場所は世界中にあります。 |
| 左側には、ベネズエラ出身の化学エンジニア、カルロス オルテガがいます。彼はオランダに約 6 年間住んでおり、Avantium でプロジェクト リーダーおよびサービスとして約 2 年間働いています。 |
| 次に、右側にはロシア出身のダリア・オテュスカヤもここで約2年間働き、最後の5年間をベネルクス三国で過ごしました。 |
| 彼女が化学工学の博士号を取得した分野。 そして私自身。 私の唯一の利点は、ドイツ出身なので車で帰国できることです。 私は約 10 年前からオランダに住んでおり、約 3 年前に Avantium に入社しました。 |
| でも今、 |
| Avantium についてもう少し詳しく話しましょう。 私たちが行っていることについて簡単に説明したいと思います。 |
| 前に述べたように、Avantium は持続可能なテクノロジーのプロバイダーであり、3 つのビジネス ユニットを持っています。 1 つは、Avantium Renewable Polymers です。ここでは、100% 植物由来でリサイクル可能な PEF と呼ばれる生分解性ポリマーを実際に開発しています。 |
| 2 番目に、当社には Avantium Renewable Chemistries という事業部門があり、MEG のような化学物質を生産するための再生可能技術を提供しています。 |
| または非食品バイオマスからの工業用砂糖。 そして最後に重要なことですが、電気化学によって空気中の CO2 を化学物質に変える、非常にエキサイティングな技術です。 |
| しかし、カルロス、私、ダリアは皆、20 年前に設立され、今でも Avantiums 技術革新の基礎である Avantium Catalysis で働いているため、これら 2 つの事業部門についてはあまり話す必要はありません。 実際に提供しているのは、 |
| 私たちは、お客様の研究を加速するサービスプロバイダーです。 |
| より具体的に言うと、触媒研究の会社です。 そして、右側にあるように、システムサービスと製油所触媒試験と呼ばれるサービスをそこで提供しています。 そして、この一番下にあるように、私たちが企業の研究開発を実際に支援していること。 |
| しかし、Avantium についてはこれで十分です。 プロジェクトでの作業方法をどのように開発しているのか、そして実際に JMP がどのように作業を加速し、そこからより良いデータを取得するのに役立つのかについて少し話しましょう。それについては、カルロスが後でショーで私たちのためにデモを行いました。 |
| 前に述べたように、私たちはサービスプロバイダーであり、サービスプロバイダーとして、 |
| 実際に、より良い触媒やより良いプロセスを開発してほしいという顧客からの多くのリクエスト。 そして、その触媒は何なのかと自問するかもしれません。 |
| 触媒とは、実際には、A を A に変換するときに反応に参加しますが、反応では消費されない物質です。 |
| 日常生活で目にする最も一般的な人間の例は、たとえば、車に取り付けられている排気ガス触媒です。 |
| 車から排出されるガスは、排気ガスとして CO2 と水に排出されます。 |
| そして、これは私たちがリクエストとして受け取るものです。 人々は私たちのところに来て、「ああ、新しい材料を開発したいのですが」とか、「私にはこのプロセスがあるので、それに取り組みたいのですが…研究を加速して、 |
| このための新しいプロセスを開発してください。」 そして、彼らがそこで使用するのは、私たちのチームで実験を行うとき、つまり、私たちが実験を設計しているときです... |
| 実験をデザインすること。 私たちはこのためにテストを最適化しようとしていますが、私たちが使用しているのは JMP だけですが、これは今日話したいことではありません。 |
| 前に述べたように、実際にデータをマージし、処理し、準備を整えるためにも JMP を使用しているためです。プレゼンテーションの下部にある 2 つの部分です。 |
| 当社は、Flowrence と呼ばれる当社独自のツールを使用して顧客向けの研究プロジェクトを実行しています。その秘訣は、実験を行わず、テストを次々と実行するのではなく、並行して実行することです。 |
| 伝統的に、つまり、私自身が博士課程にいた頃のことを覚えていますが、原子炉ごとに、次から次へとテストを実行していました。 |
| ただし、最大 64 基のリアクターを並行して適用しているため、実行はより困難になりますが、データに基づいた決定が可能になります。 |
| 実際に、より信頼性の高いデータを作成し、統計的に有意なものにすることができます。 |
| そして、私たちはこのデータを顧客に報告し、顧客は引き続きツールを使用してさらなる洞察を得ることができるか、実際に完全に私たちに依存することができます。 |
| このデータを実行して知識を抽出します。 でも、会社についてはもう十分です。 ここでカルロスに話を譲り、JMP と JMP スクリプトが実際に私たちの生活を大幅に楽にするのにどのように役立つかを説明します。 |
| ヘンドリック、素晴らしい紹介をありがとう。 そして、JMP ディスカバリーサミットに参加するこの素晴らしい機会をくださった主催者の皆様にも感謝いたします。 |
| そのため、ヘンドリックが言及したように、私たちはサードパーティ向けの研究プロジェクトを開発し、実行しています。 そして考えてみると、 |
| 実験計画法から始める必要があります (もちろん、これは JMP の非常に強力な機能の 1 つです)。 |
| しかし、情報を管理する必要もあります。この場合、Hendrik が言及していたように、情報を簡単に処理し、プロセス ワークフローのシームレスな統合を作成できる JSL スクリプトに焦点を当てたいと考えています。 |
| 私は研究開発部門のプロジェクト リーダーなので、ここでの日常生活の 1 日は次のようになります。 そしてとても単純な見方です。 あなたはそうするでしょう |
| 興味があり、研究上の質問があるクライアントと私が実験を設計し、Flowrence と呼ばれる独自のテクノロジーで実験を実行します。 |
| したがって、単純に考えると、Flowrence ユニットで生成されたデータは、いくつかのチェックを経て私を経由し、解釈がクライアントに返されます。 しかし、現実はもう少し複雑で、一方では社内顧客もいます。 |
| それは...たとえば開発チーム...ビジネス開発チームの一部です。 そしてその一方で、実際にユニットと直接やり取りする独自のスタッフもいます。 したがって、彼らはユニットの動作方法を制御し、すべてが計画どおりに進んでいるかを監視します。 |
| データは、ここで破線で示されているように、ユニットから直接データを取得することはできません。 データは実際にデータ ウェアハウスに送信され、その後、一連のツールが必要になります。 |
| これにより、最初に情報を取得し、さまざまなソースから得た情報を統合し、 |
| 情報のクリーニング、処理、視覚化に至る一連のタスクを実行し、最終的にそのデータをクライアントにエクスポートして、クライアントが実際に必要で最も関連性の高い情報を取得できるようにします。 |
| これらのさまざまなタスクに 1 秒間集中させていただければ、マージの取得中に最初に観察したことは次のとおりです。 |
| データは実際にはさまざまなソースから取得される可能性があります。 データ ウェアハウスでは、実際にフローレンス ユニットからデータを収集します。 |
| ただし、アナライザーからのデータも収集します。 したがって、研究室でテストを実行している場合は、たとえば質量分析法やガスクロマトグラフィーに精通しているかもしれませんが、私たちはユニットの性能に関するデータも収集します。 したがって、ユニットが |
| 期待どおりに動作しています。 |
| 他の研究室と同様に、手動入力も必要です。 これらは、たとえば、テストしている触媒や分析装置の校正に関する情報である可能性があります。 |
| もちろん、これらの手入力は常に実験ノートに保存されますが、その情報も Excel ファイルに含めます。 ここがJMPの実際の場所です |
| 情報のワークフローを次のレベルに引き上げるのに役立ちます。 そこで私たちが開発したのは、使いやすく広く知られている Excel ファイルと、 |
| JSL スクリプトの強力な機能。 また、実験ノートで利用できるマニュアル データも含めるだけでなく、この Excel ファイルにも含めます。 |
| 式は、JSL スクリプトによって解釈されて実行されます。 これにより、次のような主要なパフォーマンス パラメーターを計算できるようになります。 |
| さまざまなクライアントに合わせて調整または特別に適したものを提供します。 |
| 見てみると |
| JSL スクリプトについてさらに詳しく説明します。すぐにデモに入りますが、JSL スクリプトには 3 つの主要なセクションがあることがわかります。 |
| 1 つのセクションではローカル環境を準備します。 したがって、一方では、すべてのシンボルをクリアしてテーブルを閉じたいと言うでしょうが、おそらく最も重要な機能は、いつ |
| 「名前のデフォルトはここ」を定義します。 これにより、異なるスクリプトで同じ名前が付けられた変数間で干渉することなく、実際に並列スクレイピングを実行できるようになります。 |
| 次に、この例では折りたたまれたセクションがあり、グラフィカル ユーザー インターフェイスを作成するセクションを実際に表示できます。 そして、ユーザーはスクリプト自体を操作するのではなく、実際には、説明的なボタンを備えたシンプルなグラフィカル ユーザー インターフェイスを通じて作業します。 |
| ボタンの名前。 |
| そして、次のセットがあります |
| スクリプト内にすでにコーディングされているタスク。 この場合、それらは式の形式になります。 |
| なぜなら、それには主に 2 つの利点があるからです。 1 つは、後からグラフィカル ユーザー インターフェイスに簡単に実装できることです。 次に、式がある場合、コード内でこの式を複数回使用できます。 |
| それでは、デモ シミュレーションに進みます。 したがって、さまざまなデータソースがあると先ほど述べました。 と |
| 一方では、次のようなデータがあります。 |
| 実際には... |
| それは実際にデータベースに保存されています。 そして、このデータベースには次のものが含まれます |
| おそらく、ユニットやアナライザーなど、情報源が異なる可能性があります。 この場合、Excel テーブルの例が表示されます。 |
| これは説明のみを目的としています。 したがって、このデータは実際には、JSL スクリプトを使用してデータ ウェアハウスから直接取得されます。 したがって、この Excel テーブルは検索としては見られません。 |
| ソフトウェアにデータ ウェアハウスから情報を収集させます。 そしておそらく最も重要なことは、このデータが、ここに見られるように、 |
| 異なるアナライザーから再び取得される可能性があり、最初の列に分割された名前が含まれるように何らかの方法で構造化しています。 この場合、 |
| いくつかのドメイン名を作りました。 したがって、機密保持の理由から、すべての観察結果が 1 列に並んでいることがわかります。 したがって、すべての行が観測値になります。 |
| テストの種類と使用するユニットにもよりますが、合計すると 1 日で最大 50 万件を収集できると考えられます。 |
| 1 日のデータ ポイント。 もちろんそれはアナライザーによって異なりますが、すぐに処理しなければならないデータの量と、情報の処理を支援する JSL スクリプトがこのアクティビティにどのように役立つかという問題に直面します。 |
| 次に、別の Excel ファイルも使用します。 これも非常に重要で、入力テーブル ファイルです。 |
| このファイル、特に JSL スクリプトは、データを簡単に処理できるようにする相乗効果を生み出すファイルです。 たとえば、この場合に表示されるのは反応器装填テーブルであり、異なる触媒を備えた異なる反応器が表示されます。 そしてこんな情報も… |
| 定量的なものではなく、定性的な値が重要です。 次に、2 番目のタブに移動し、これらのステップがプロジェクト全体ですべて事前定義されている場合、 |
| アナライザーの応答係数が表示されます。 分析装置が異なれば応答係数も異なるため、定量的な結果を得るには、計算を通じてこの情報を記録して使用することが重要です。 |
| この場合、応答因子が条件によってターゲット化されるという条件が観察されました。 |
| 次に、数式タブがあります。 そして、これはおそらくスクリプトにとって重要なタブです。 このExcelファイルに数式を入力することができます。 変数名が角括弧で囲まれていることを確認してください。 |
| 数式は、Excel では任意の数式を使用できます。 Excel は誰でも使用できます。私たちはそれにとても慣れています。 ここに数式を入力すると、 |
| それは続きますか？ Excel の構文を使用すると、JSL スクリプトによって実行されます。 次に、条件分岐があると面白いと考えた追加機能も組み込みました。 |
| JSL スクリプトがこの条件文を読み取るための唯一の要件は、条件文が中かっこで囲まれていることです。 |
| 関連性の高いタブが他に 2 つありますので、ご紹介します。 1 つはエクスポート テーブル タブです。このテーブルがある理由は次のとおりです。 |
| 私のユニットから多くの列または多くの変数 (おそらく 500 個の変数) を生成します。 しかし実際には、クライアントはそのうちの 10、20、または 50 個にしか興味がありません。 それらは彼らの研究に本当に価値を加えるものです。 したがって、これらの変数をここに入力して、 |
| それをクライアントに送信します。 最後になりましたが、私たちの多くは、間違ったアドレスにメールを送信してしまうという状況に陥ったことがあると思います。これは、実際に恐ろしいことになる可能性があります。 |
| 機密情報について話しています。 そのため、私たちは常に電子メール アドレスを 2 重、3 重にチェックしていますが、それは本当に必要なのでしょうか? |
| ここで行っていることは、クライアントの電子メール アドレスを含むすべての手動入力を含む 1 つの Excel ファイルを作成することです。 |
| これらの電子メール アドレスは固定されているため、エラーが発生する余地はありません。 JSL スクリプトを実行すると、正しい電子メール アドレスが読み取られて電子メールが作成されます。これらは 1 分以内に表示されます。 |
| それでは、JSL スクリプトに移ります。 |
| 以下の点を強調したいと思います。 そのため、JSL スクリプトは最初は 1 つのフォルダー内の 1 つのファイルに配置されており、JSL スクリプトを作成するために必要なのは、前のスライドで見たさまざまなタブを含む 1 つの Excel ファイルだけです。 |
| JSL スクリプトを開いたら、 |
| [スクリプトの実行] ボタンをクリックすると、 |
| 右側に表示されるグラフィカル ユーザー インターフェイス。 ここにはさまざまなオプションがあります。 この場合、指定された期間のプロジェクトからデータを取得するオプションを強調表示したいと思います。 |
| ここで、特に今年は 1 日だけを選択すると、たとえば更新を作成できるさまざまなボタンが表示されます。 |
| このボタンをクリックすると、フォルダーの左側に 2 つのディレクトリが作成されたことがわかります。 これらのディレクトリが自動的に作成されるという事実は、プロジェクト間でもフォルダの構造を調和させたり標準化したりするのに役立ちます。 |
| 生のデータベース データを調べると、2 つのファイルが作成されたことがわかります。 1 つは、データ ウェアハウスから直接得られる生データを含みます。 |
| 2 番目のデータ テーブルには、Excel ファイルとデータ ウェアハウスで使用可能なさまざまなテーブルからのすべてのマージ情報が含まれています。 |
| エクスポートされたファイル フォルダーには、現時点では何も含まれていません。これは、ユニットで作成したデータが実際に関連性があり、評価されていないためです。 |
| クライアントにとって価値のあるもの。 私たちはこれをします、私たちは、私たちは???ここでは、原子炉温度と現地時間のプロットを作成したことがわかります。 |
| また、さまざまな原子炉がプロットされるため、1 つのユニットに最大 64 個の原子炉が存在します。 この場合、ユニット上の位置に応じてリアクターに色を付けます。 |
| 例として、ここにある別のタブは圧力に関するものです。 また、ターゲットの最大値と最小値をスクリプト化して、値が逸脱していないかどうかを確認するアラートなどを定義することもできることがわかります。 |
| 私が示したい最後の表は変換率であり、ここでは触媒ごとに異なる変換率が示されています。 |
| したがって、エクスポート ボタンをクリックすると、ファイルが電子メールに添付され、その電子メールには既に |
| アドレス...使用する電子メール アドレス。 そしてもう一度、適切な人に情報を送ることがいかに重要であるかを強調したいと思います。 |
| このデータ セットは、実際には、以前は存在しなかったエクスポート ファイル フォルダーに配置されるようになりました。 また、どのような情報がエクスポートされ、クライアントに送信されたかを常に追跡できます。 |
| このメールであれば、情報を入力するだけです。 したがって、この場合、それは非常に簡単なテストです。 これはあなたのデータセットですが、もちろん、私たちは何らかの解釈をしたり、テストを続行する方法についてクライアントにアドバイスをしたりするでしょう。 |
| そしてもちろん、これらの手順をすべて完了したら、グラフィカル ユーザー インターフェイスを閉じます。これにより、開いているすべてのテーブルと JSL スクリプトも閉じられます。 |
| この時点で強調したいのは、JSL スクリプトを使用したこれらのワークフローはかなり高速であるということです。 つまり、この瞬間に見たものは、 |
| もちろん、これは単なるデモンストレーションなので少し高速化されますが、データやさまざまなソースを探したり、それらを適切な列に結合したりするのに時間を費やす必要はありません。 これらすべてのプロセスが 1 つのスクリプトに統合されているため、次のことが可能になります。 |
| クライアントに毎日報告する |
| そうでなければ不可能だったはずのデータ量。 そしてクライアントは実際に非常に速いペースでデータ主導の意思決定を下すことができます。 おそらくそれが鍵です |
| 現時点でこのスクリプトで伝えたいメッセージ。 |
| それでは、いくつかの結論と閉会の挨拶でプレゼンテーションを終えたいと思います。 |
| その一方で、私たちはデータの処理と処理に対する独特のアプローチを開発しました。 特徴的だと言うのは、Microsoft Office に精通しているほとんどの人が使用できる Excel ファイルと JSL スクリプトの間に相乗効果を生み出したからです。 |
| 実行するのに何の努力も必要ありません。 そこで [実行] をクリックすると、グラフィカル ユーザー インターフェイスとタスクを実行するためのいくつかのボタンが表示されます。 |
| そして、標準化されたワークフローが完成します。 これは、複数のクライアントと仕事をする場合にも非常に重要です。 |
| 実用的な観点からも。 たとえば、同僚の 1 人が休暇に入った場合、たとえば自分の別のプロジェクト リーダーがプロジェクトを引き継ぐことは簡単です。 |
| すべてのフォルダー構造が同じであり、すべてのスクリプトが同じで、ボタンが同じアクションを実行することがわかります。 |
| 最後に、データのシームレスな統合と、情報の迅速な更新を保証することもできます。 |
| 1 日あたり数千、さらには 50 万のデータ ポイントをクライアントに迅速に送信できるため、クライアントはほぼオンラインでデータに基づいた意思決定を行うことができます。 |
| 最終的に、私たちの目的は、一貫した信頼性の高い堅牢なプロセスを通じて顧客満足度を最大化することです。 |
| さて、これで、ディスカバリーサミットの主催者に改めて感謝したいと思います。 |
| もちろん、これを可能にしてくれた Avantium の同僚全員、特にこれらのスクリプトの開発に集中的に取り組んでくれた同僚に感謝します。 当社または Catalys での取り組みについてご興味がございましたら、ここに表示されるリンクのいずれかにアクセスしてください。 |
| これで終わりたいと思います。ご静聴いただきまして誠にありがとうございました。 はい、ご質問をお待ちしております。 |
