Altoparlante | Trascrizione |
| Carlos Ortega | Sì. Salve e benvenuti alla nostra presentazione al JMP Discovery Summit. |
| Certo, ci sarebbe piaciuto fare questa presentazione di persona, ma nelle circostanze attuali, questo è il modo migliore per condividere ancora il modo in cui stiamo utilizzando |
| JMP nel nostro lavoro quotidiano e come ci aiuta effettivamente nel lavoro più quotidiano, come rielaborare i nostri dati. Tuttavia, |
| la presentazione in questo modo con il video ha anche un vantaggio per te come spettatore perché sì, se vuoi prendere un caffè in questo momento puoi semplicemente mettere in pausa e continuare quando il caffè è pronto. |
| Ma guardando l'ora, immagino che il vertice sia in questo momento a buon punto. E molto probabilmente, hai già sentito alcune presentazioni entusiasmanti. |
| In che modo JMP può aiutarti a dare più senso ai dati per risolverli uno strumento statistico per ottenere informazioni più approfondite e approfondire |
| più parti dei tuoi dati. Tuttavia, ciò che vogliamo fare oggi (e anche questo è nascosto sotto il titolo sulla garanzia della qualità dei dati), |
| il motore di scripting. |
| Tutto ciò che ha a che fare con lo scripting JSL perché aiutiamo... questo ci aiuta molto nel nostro lavoro quotidiano per preparare i dati, che sono poi pronti per essere utilizzati per l'analisi dei dati e con noi intendo |
| Carlos Ortega, Daria Otyuskaya e me stesso, che ora voglio presentare un po 'perché, sì, è così per avere un'idea un po' migliore di chi sta facendo questo. Ma ovviamente, come al solito, ce ne sono alcuni |
| alcune regole a questo, che sono |
| la dichiarazione di non responsabilità sui dati che stiamo utilizzando. E ora, se sei un avvocato di sicuro, farai una pausa per studiarlo in dettaglio. Tuttavia, per tutte le altre persone in questo momento, tuffiamoci nella presentazione. |
| E ovviamente niente di meglio che iniziare con una breve introduzione delle persone che vedi, vedi già il luogo. Abbiamo tutti in comune, che è Amsterdam nei Paesi Bassi, e tutti abbiamo in comune il fatto di lavorare in Avantium. |
| azienda fornitrice di tecnologie sostenibili. Tuttavia, le diverse località da cui proveniamo sono in tutto il mondo. |
| Abbiamo, da un lato sul lato sinistro, Carlos Ortega, un ingegnere chimico venezuelano, che vive in Olanda da circa sei anni e lavora ad Avantium da circa due anni come project leader e servizi. |
| Poi abbiamo sul lato destro Daria Otyuskaya dalla Russia che lavora qui da circa due anni e ha trascorso gli ultimi cinque anni nel Benelux |
| area in cui ha conseguito il dottorato di ricerca in ingegneria chimica. E me stesso. Ho l'unico vantaggio di poter tornare a casa in macchina dato che vengo dalla Germania. Vivo in Olanda da circa 10 anni e sono entrato in Avantium circa tre anni fa. |
| Ma ora, |
| parliamo un po' di più di Avantium. Voglio solo esporre brevemente un po' delle cose che stiamo facendo. |
| Avantium, come ho detto prima, fornitore di tecnologie sostenibili e ha tre business unit. Uno è Avantium Renewable Polymers, dove sviluppiamo effettivamente un polimero biodegradabile chiamato PEF, che è al cento per cento a base vegetale e riciclabile. |
| In secondo luogo, abbiamo un'unità aziendale chiamata Avantium Renewable Chemistries, che offre tecnologie rinnovabili per produrre sostanze chimiche come il MEG |
| o zuccheri industriali da biomasse non alimentari. E, ultimo ma non meno importante, una tecnologia molto eccitante, in cui trasformiamo la CO2 dall'aria in sostanze chimiche tramite l'elettrochimica. |
| Ma non troppo per parlare di queste due unità aziendali perché Carlos, io e Daria lavoriamo tutti nella Avantium Catalysis, che è stata fondata 20 anni fa ed è ancora la fondazione... la base delle innovazioni tecnologiche di Avantium. In realtà stiamo fornendo loro |
| Siamo un fornitore di servizi per accelerare la ricerca nel tuo |
| società nella ricerca sui catalizzatori, per essere più precisi. E lì offriamo, come puoi vedere sul lato destro, servizi di sistema e un servizio chiamato test del catalizzatore di raffineria. E ciò che aiutiamo davvero le aziende a sviluppare la ricerca e lo sviluppo, come vedi in fondo per questo. |
| Ma questo è abbastanza per Avantium. Parliamo un po' di come stiamo sviluppando il modo in cui lavoriamo ai progetti e di come JMP possa effettivamente aiutarci ad accelerare le cose e ricavarne dati migliori, cosa che Carlos ha poi mostrato in seguito in una demo per noi. |
| Come accennato in precedenza, siamo un fornitore di servizi e come fornitore di servizi otteniamo |
| molte richieste da parte dei clienti per sviluppare effettivamente catalizzatori migliori o processi migliori. E ora potresti chiederti, qual è il catalizzatore. |
| Un catalizzatore è in realtà un materiale che partecipa a una reazione quando trasformi A in A, ma non viene consumato in una reazione. |
| L'esempio più comune di persone che puoi vedere nella tua vita quotidiana è, ad esempio, il catalizzatore dei gas di scarico installato nella tua auto, che gira |
| dai gas della tua...dalla tua auto in CO2 e acqua come scarico. |
| E queste sono cose che riceviamo come richieste. Le persone vengono da noi e dicono: "Oh, mi piacerebbe sviluppare un nuovo materiale" o cose come "Ho questo processo e voglio venire con... accelerare la mia ricerca e |
| Sviluppare un nuovo processo per questo." E quello che usano lì è quando abbiamo un esperimento nel nostro team, stiamo progettando esperimenti di... |
| progettare esperimenti. Stiamo cercando di ottimizzare i test per questo ed è tutto ciò che utilizziamo JMP, ma non è di questo che vogliamo parlare oggi. |
| Perché come ho detto prima, stiamo usando JMP anche per unire effettivamente i nostri dati, elaborarli e renderli pronti per le cose, che sono le due parti, che vedete in fondo alla presentazione. |
| Stiamo eseguendo progetti di ricerca per il cliente nel nostro strumento proprietario chiamato Flowrence, dove il trucco è che non sperimentiamo...non eseguiamo test, uno dopo l'altro, ma eseguiamo in parallelo. |
| Tradizionalmente, voglio dire, ricordo me stesso nel mio dottorato di ricerca, esegui un test un reattore dopo l'altro, dopo l'altro, dopo l'altro. |
| Ma stiamo applicando fino a 64 reattori in parallelo, il che rende l'esecuzione più impegnativa ma consente una decisione basata sui dati. |
| Permette infatti di rendere più attendibili i dati e di renderli statisticamente significativi. |
| E poi stiamo segnalando questi dati ai nostri clienti, che possono quindi continuare nei loro strumenti con le loro ulteriori intuizioni o affidarsi completamente a noi |
| per l'esecuzione di questi dati e l'estrazione della conoscenza. Ma sì, basta parlare della compagnia. E ora lasciatemi passare la parola a Carlos, che spiegherà come JMP e lo script JMP ci aiutino effettivamente a semplificarci notevolmente la vita. |
| Grazie, Hendrik, per la bella introduzione. E grazie anche agli organizzatori per questa bella opportunità di partecipare al vertice della scoperta di JMP. |
| Quindi, come diceva Hendrik, sviluppiamo ed eseguiamo progetti di ricerca per conto terzi. E se ci pensiamo bene, |
| dobbiamo passare dalla progettazione degli esperimenti (e questa è ovviamente una caratteristica molto potente di JMP), |
| ma dobbiamo anche gestire le informazioni e in questo caso, come diceva Hendrik, vogliamo concentrarci sullo script JSL che ci consente di gestire facilmente le informazioni e creare una perfetta integrazione dei flussi di lavoro di un processo. |
| Sono un capo progetto nel dipartimento di ricerca e sviluppo e quindi un giorno... un giorno normale della mia vita qui sarebbe simile a questo. E quindi una visione molto semplicistica. Avresti |
| clienti che sono interessati e hanno una domanda di ricerca e io progetto esperimenti e li eseguiamo nella nostra tecnologia proprietaria chiamata Flowrence. |
| Quindi, in una semplice visualizzazione, i dati generati nell'unità Flowrence passeranno attraverso di me dopo alcuni controlli e l'interpretazione tornerà al cliente. Ma la realtà è un po' più complessa e da un lato abbiamo anche clienti interni. |
| Questo fa parte... per esempio del nostro team di sviluppo... team di sviluppo aziendale. E d'altra parte, abbiamo anche il nostro personale che interagisce direttamente con l'unità. Quindi controllano il funzionamento dell'unità e controllano che tutto vada secondo il piano. |
| E i dati, come vedete qui con linee tratteggiate, i dati non possono essere colpiti direttamente dall'unità. I dati vengono effettivamente inviati a un data warehouse e quindi abbiamo bisogno di una serie di strumenti |
| che ci consente di recuperare prima le informazioni, unire le informazioni che provengono da diverse fonti, |
| eseguire una serie di attività che vanno dalla pulizia, elaborazione, visualizzazione delle informazioni e alla fine esportiamo tali dati al cliente in modo che il cliente possa ottenere le informazioni di cui ha effettivamente bisogno e che è più rilevante per lui. |
| Se mi permetti di concentrarmi per un secondo su queste diverse attività, ciò che abbiamo osservato inizialmente nel recupero di un'unione è |
| quei dati possono effettivamente provenire da varie fonti. Quindi nel data warehouse, in realtà raccogliamo i dati dall'unità di Firenze, |
| ma raccogliamo anche dati dall'analizzatore. Quindi, per coloro che eseguono test in laboratorio, potresti avere familiarità con la spettrometria di massa o la gascromatografia, ad esempio, e raccogliamo anche dati sulle prestazioni dell'unità. Quindi verifichiamo anche che l'unità sia |
| si sta comportando come previsto. |
| In... come in ogni laboratorio, avremmo anche input manuali. E queste potrebbero essere, ad esempio, informazioni sui catalizzatori che stiamo testando o sulla calibrazione delle apparecchiature analitiche. |
| Questi input manuali sono sempre naturalmente memorizzati in un quaderno di laboratorio, ma includiamo anche tali informazioni in un file Excel. Ed è qui che si trova effettivamente JMP |
| aiutandoci a guidare il flusso di lavoro delle informazioni al livello successivo. Quindi quello che abbiamo sviluppato è una combinazione di un file Excel molto conosciuto e facile da usare con |
| potenti funzionalità da uno script JSL. E non solo includiamo i dati manuali disponibili nei quaderni di laboratorio, ma li includiamo anche in questo file Excel |
| formule che vengono poi interpretate dallo script JSL ed eseguite. Ciò ci consente di calcolare i parametri chiave delle prestazioni che sono |
| su misura o su misura per clienti diversi. |
| Se guardiamo |
| più in dettaglio nello script JSL, e tra un momento entrerò in una demo, osserverai che lo script JSL ha tre sezioni principali. |
| Una sezione preparerà l'ambiente locale. Quindi da un lato diremmo che vogliamo cancellare tutti i simboli e chiudere i tavoli, ma probabilmente la caratteristica più importante è quando noi |
| define "nomi predefiniti qui". Ciò ci consentirebbe effettivamente di eseguire scrap paralleli senza alcuna interferenza tra variabili che hanno lo stesso nome in script diversi. |
| Quindi abbiamo una sezione che è compressa in questo caso in modo che possiamo mostrarla effettivamente che crea un'interfaccia utente grafica. E poi l'utente non interagisce con lo script stesso, ma lavora effettivamente attraverso una semplice interfaccia utente grafica con i pulsanti che hanno descrizioni descrittive |
| nomi dei pulsanti. |
| E poi abbiamo una serie di |
| attività che sono già codificate nello script. In questo caso, sono sotto forma di espressioni. |
| Perché bene, ha due vantaggi principali. Uno sarebbe facile da implementare in seguito sull'interfaccia utente grafica. E in secondo luogo, quando hai un'espressione, puoi usare questa espressione più volte nel tuo codice. |
| OK, quindi passiamo alla simulazione demo. Quindi ho detto prima che abbiamo diverse fonti di dati. E |
| da un lato abbiamo i dati cioè |
| Infatti... |
| che è infatti memorizzato nel nostro database. E questo database conterrà |
| probabilmente diverse fonti di informazione, come l'unità o diversi analizzatori. In questo caso, vedrai o vedrai una tabella Excel di esempio. |
| Questo solo per illustrazione. Quindi questi dati vengono effettivamente prelevati dal data warehouse direttamente con il nostro script JSL. Quindi non consideriamo questa tabella di Excel come una ricerca. |
| Lasciamo che il software raccolga le informazioni dal data warehouse. E probabilmente la cosa più importante è che questi dati, come vedete qui, |
| può provenire di nuovo da diversi analizzatori e stiamo strutturando in qualche modo che la prima colonna contenga nomi divisi. In questo caso, abbiamo |
| creato alcuni nomi di dominio. Quindi, per motivi di riservatezza, ma anche vedrai che tutte le osservazioni sono disposte in righe. Quindi ogni singola riga è un'osservazione. |
| E a seconda del tipo di test e dell'unità che stiamo utilizzando, potremmo pensare che complessivamente in un giorno possiamo raccogliere fino a mezzo milione |
| punti dati in un solo giorno. Ciò dipende ovviamente dall'analizzatore, ma ti trovi immediatamente di fronte alla quantità di dati che devi gestire e al modo in cui lo script JSL che ti aiuta a elaborare le informazioni può aiutarti con questa attività. |
| Poi usiamo anche un altro file Excel. E anche questo è molto importante, che è un file di tabella di input. |
| E questi file, in particolare con lo script JSL, sono quelli che creano la sinergia per permetterci di elaborare i dati facilmente. Quello che vedi in questo caso, ad esempio, è una tabella di caricamento del reattore e vediamo diversi reattori con diversi catalizzatori. E questa informazione che sembra... |
| non è quantitativo, ma il valore qualitativo è importante. E poi se passiamo a una seconda scheda e questi passaggi sono tutti predefiniti nei nostri progetti, |
| vediamo i fattori di risposta per gli analizzatori. Diversi analizzatori avranno diversi fattori di risposta ed è importante registrare queste informazioni in uso attraverso i calcoli per poter ottenere risultati quantitativi. |
| In questo caso, abbiamo osservato che la condizione che i fattori di risposta sono presi di mira invece dalla condizione. |
| Quindi abbiamo una scheda formula. E questa è probabilmente una scheda chiave per il nostro script. Puoi inserire formule in questo file Excel. Assicurati che i nomi delle variabili siano racchiusi tra parentesi quadre. |
| E la formula, puoi usare qualsiasi formula in Excel. Chiunque può usare Excel; ci siamo molto abituati. Quindi, se digiti una formula qui, |
| che segue??? sintassi in Excel, verrà eseguito dal nostro script JSL. Poi abbiamo incluso anche una funzionalità aggiuntiva che abbiamo ritenuto interessante avere i condizionali. |
| E affinché lo script JSL legga questo condizionale, l'unico requisito è che i condizionali siano racchiusi tra parentesi graffe. |
| Ci sono altre due schede che vorrei mostrarti, che sono molto rilevanti. Una è una scheda delle tabelle di esportazione e il motivo per cui abbiamo questa tabella è perché |
| generiamo molte colonne o molte variabili dalla mia unità, probabilmente 500 variabili. Ma in realtà il cliente è interessato solo a 10, 20 o 50 di essi. Quelli sono quelli che aggiungono davvero valore alla loro ricerca. Quindi possiamo inserire queste variabili qui e |
| inviarlo al cliente. E, ultimo ma non meno importante, penso che molti di noi si siano trovati in quella situazione in cui inviamo un'e-mail a un indirizzo sbagliato e questo può effettivamente essere qualcosa di spaventoso quando sei |
| parlando di informazioni riservate. Quindi controlliamo sempre due volte, tre volte gli indirizzi e-mail e ma... è davvero necessario? |
| Quindi quello che stiamo facendo qui è che abbiamo un file Excel che contiene tutti gli input manuali, incluso l'indirizzo e-mail dei nostri clienti. |
| E questi indirizzi e-mail sono corretti, quindi non c'è spazio per errori. Ogni volta che hai eseguito lo script JSL, verranno letti gli indirizzi e-mail corretti e l'e-mail verrà creata e questi li vedremo in un minuto. |
| Quindi ora entrando nello script JSL, |
| Vorrei evidenziare quanto segue. Quindi lo script JSL si trova inizialmente in un singolo file in una singola cartella e lo script JSL necessita solo di un file Excel da scrivere che contiene diverse schede che abbiamo appena visto nella diapositiva precedente |
| Una volta aperto lo script JSL, |
| puoi fare clic sul pulsante Esegui script e questo aprirà il file |
| interfaccia utente grafica che vedete sulla destra. Qui abbiamo diverse opzioni. In questo caso vogliamo evidenziare l'opzione in cui recuperiamo i dati da un progetto in quel determinato periodo. |
| Abbiamo selezionato qui solo un giorno quest'anno, in particolare, e poi vediamo diversi pulsanti che ci permettono di creare aggiornamenti, per esempio. |
| Dopo aver fatto clic su questo pulsante, vedrai a sinistra sulla cartella che sono state create due directory. Il fatto che creiamo queste directory automaticamente ci aiuta ad avere armonia oa standardizzare come è strutturata una cartella anche attraverso i nostri progetti. |
| Se guardi nei dati grezzi del database, vedrai che i due file sono stati creati. Uno contiene i dati grezzi che provengono direttamente dal data warehouse. |
| E il secondo, la tabella dei dati contiene tutte le informazioni di unione dal file Excel e diverse tabelle disponibili nel data warehouse. |
| La cartella dei file esportati non contiene nulla in questo momento, perché non abbiamo valutato e valutato i dati che abbiamo creato nella nostra unità sono effettivamente rilevanti e |
| prezioso per il cliente. Facciamo questo, siamo, noi ??? e vedete qui che abbiamo creato un grafico della temperatura del reattore rispetto all'ora locale. |
| E verrebbero tracciati diversi reattori, quindi ne abbiamo fino a 64 in una delle nostre unità. E in questo caso coloriamo i reattori, a seconda della posizione sull'unità. |
| Un'altra scheda che abbiamo qui, ad esempio, riguarda la pressione. E vedi che puoi anche scrivere valori target massimi e minimi e definire, ad esempio, avvisi per vedere se il valore si sta allontanando. |
| L'ultima tabella che voglio mostrare è una conversione e qui vediamo diverse conversioni collassate dal catalizzatore. |
| Quindi, una volta fatto clic sul pulsante di esportazione, vedremo che il nostro file è allegato a un'e-mail e l'e-mail contiene già il file |
| indirizzi...gli indirizzi email che vogliamo usare. E ancora, voglio sottolineare quanto sia importante inviare le informazioni alla persona giusta. |
| Ora questo set di dati si trova effettivamente nella cartella dei file esportati, che prima non c'era. E possiamo sempre tenere traccia di quali informazioni sono state esportate e inviate al cliente. |
| Con questa e-mail si tratta solo di inserire le informazioni. Quindi in questo caso, è un test molto semplice. Quindi questo è il tuo set di dati, ma ovviamente daremmo qualche interpretazione o forse daremmo qualche consiglio al cliente su come continuare i test. |
| E, naturalmente, una volta completati tutti questi passaggi, chiuderai l'interfaccia utente grafica e chiuderai anche tutte le tabelle aperte e lo script JSL. |
| Qualcosa che vorrei evidenziare a questo punto è che questo flusso di lavoro che utilizza uno script JSL è piuttosto veloce. Quindi quello che hai visto in questo momento, |
| certo, è un po' accelerato perché è solo una dimostrazione, ma non perdi tempo a cercare dati e fonti diverse, cercando di unirli con le colonne giuste. Tutti questi processi sono integrati in un unico script e questo ci consente di farlo |
| riferire al cliente su base giornaliera |
| quantità di dati che altrimenti sarebbero... non sarebbero possibili. E il cliente può effettivamente prendere decisioni basate sui dati con un ritmo molto veloce. Questa è probabilmente la chiave |
| messaggio che voglio trasmettere con questo copione che vediamo in questo momento. |
| Ora, bene, vorrei concludere la presentazione con alcune osservazioni conclusive e alcune osservazioni conclusive. |
| E così, da un lato, abbiamo sviluppato un approccio distintivo per la gestione e l'elaborazione dei dati. E quando diciamo distintivo è perché abbiamo creato una sinergia tra un file Excel che la maggior parte delle persone può usare perché hai molta familiarità con Microsoft Office e uno script JSL |
| che non ha bisogno di alcuno sforzo per funzionare. Quindi fai clic su Esegui, otterrai un'interfaccia utente grafica e alcuni pulsanti per eseguire le attività. |
| Quindi abbiamo un flusso di lavoro standardizzato. E questo è anche molto rilevante quando lavori con più clienti e anche |
| anche dal punto di vista pratico. Ad esempio, se uno dei miei colleghi va in vacanza, sarà facile per me, ad esempio, un altro capo progetto prendere in carico il progetto |
| e sappi che tutte le strutture delle cartelle sono uguali, che tutti gli script sono uguali e che i pulsanti eseguono le stesse azioni. |
| Infine, possiamo anche... possiamo garantire una perfetta integrazione dei dati e questi rapidi aggiornamenti delle informazioni con |
| migliaia o addirittura mezzo milione di punti dati al giorno possono essere rapidamente inviati ai clienti e ciò consente loro di prendere decisioni guidate dai dati quasi online. |
| Alla fine, il nostro scopo è massimizzare la soddisfazione del cliente attraverso un processo coerente, affidabile e robusto. |
| Bene, con questo, vorrei ringraziare, ancora una volta, gli organizzatori di questi vertici della scoperta. |
| Naturalmente, a tutti i nostri colleghi di Avantium, che lo hanno reso possibile, specialmente a quelli che hanno lavorato intensamente allo sviluppo di questi script. E se sei curioso della nostra azienda o del lavoro che svolgiamo in Catalysis, visita uno dei link che vedi qui. |
| E con questo, vorrei concludere, grazie mille per l'attenzione. E sì, non vediamo l'ora di rispondere alle tue domande. |
