스피커 | 성적 증명서 |
| 스튜어트 리틀 | 안녕하세요. Croda에서 신제품 개발을 촉진하기 위해 JMP를 사용하는 방법에 대한이 강연에 오신 것을 환영합니다. |
| 그래서 오늘 우리가 다룰 내용은 먼저 Croda에 대한 몇 가지 컨텍스트, JMP를 사용하는 방법과 그 여정의 위치, 해결하려는 문제에 대한 요약을 다룰 것입니다. |
| 문제를 파악한 후 JMP로 이동하여 JMP의 도구와 플랫폼이 어떻게 데이터를 쉽게 탐색하고 개발할 수 있는지 살펴 봅니다. |
| 구조 성능 모델의. |
| 마지막으로이 작업의 결과와 방법에 대해 논의하여 마무리하겠습니다. |
| 이런 종류의 연구를 수행함으로써 우리는 비즈니스의 연구 측면에서 데이터 및 DOE 기술 사용에 대한 구매를 늘릴 수있었습니다. |
| 첫째, 우리는 Croda입니다. 꽤 많이 떠오르는 질문입니다. |
| 우리는 B2B 기업이기 때문입니다. 하지만 기업으로서 Croda는 |
| 다양한 시장에 걸쳐 전 세계에서 가장 크고 성공적인 브랜드를 뒷받침하는 많은 고성능 성분과 기술이 있습니다. 우리는 특수 화학 물질을 만들고, 만들고, 판매합니다. Croda의 시작부터 이들은 |
| 주로 지속 가능한 재료. 그래서 우리는 양털로 만든 라놀린을 만들기 시작했고 그 지속 가능성을 지속적으로 구축했습니다. 작년에 우리 |
| 2030 년까지 기후, 토지, 사람들이 긍정적이 되겠다는 공개 서약을하고이를 달성하고 전 세계에서 가장 지속 가능한 혁신적인 재료 공급 업체가되기위한 노력의 일환으로 UN 지속 가능한 개발 목표에 서명했습니다. |
| 그래서 우리가 서비스하는 시장의 관점에서 보면, 우리는 스킨 케어와 선케어를 다루는 아주 큰 개인 관리 사업을하고 있습니다. |
| 일종의 헤어 케어, 컬러 화장품, 그런 종류의 전통적인 퍼스널 케어 제품입니다. 생명 과학 사업, 당사 제품 ... |
| 제품과 전문 지식은 고객이 제형과 활성 성분 사용을 최적화하는 데 도움이됩니다. 가장 최근에 화이자와 계약을 맺은 |
| COVID-19 백신에 들어갈 재료를 제공합니다. 우리의 산업 화학 사업, |
| 그것은 ... 비즈니스의 그 부분은 기술적으로 차별화되고 주로 지속 가능한 재료를 광범위한 시장에 공급하는 책임이 있습니다. 많은 시장이이 슬라이드의 다른 어떤 것과도 맞지 않습니다. |
| 그리고 마침내 우리는 성능 기술 사업을 갖게되었습니다. 이것은 많은 유사한 영역을 다룹니다. |
| 이 모든 것에 대해 고성능 답변을 제공합니다. 그리고 특히 오늘 우리는 우리의 에너지 기술 사업, 특히 고성능 전자 제품의 배터리 기술에 대해 이야기하고 있습니다. |
| 그래서 우리가 Croda와 JMP에있는 곳은 약 2 년 동안 JMP를 사용해 왔으며 내부적으로 많은 관심을 가지고 있습니다. 이러한 기술이 진정한 가치가 있다는 자신감을 구축하는 것이 더 어려웠습니다. |
| 연구합니다. 이를 증명하기 위해 우리는 사라졌습니다. 우리는 여러 사례 연구를 만들었습니다. |
| 전반적으로 꽤 성공적이었습니다. 우리는 그 잠재력과 함정의 일부를 보여주었습니다. 그리고 그 모든 것이 약간 더 큰 프로젝트로 이어졌습니다. 그 중 하나는 우리가 오늘 이야기 할 것입니다. |
| 전기 냉각 시스템의 효율성을 어떻게 개선합니까? 이 프로젝트의 주요 동인은 |
| 일종의 수송 전기 화, 그것이 배터리 차량입니다. 배터리를 올바르게 관리하는 방법은 무엇입니까? 모터가 최적 수준에서 작동하는지 어떻게 확인합니까? |
| 감전사없이 어떻게했을까요? |
| 따라서 현재 이러한 것들에 대한 일련의 냉각 방법이 있습니다. 고객은 확실히 개선 할 수있는 방법을 모색하고 있습니다. 범위가됩니다. |
| 아시다시피 이것은 매우 중요하고 광범위하게 유사한 다양한 응용 프로그램이 있기 때문에 우리에게 정말 유용한 것은 |
| 이러한 유동성에 대한 이해, 일종의 데이터 주도 모델을 통해 JMP가 등장했습니다. 그럼 어떻게 할 수 있습니까? |
| 우리가 가장 먼저 살펴본 것은 현재의 냉각 방법은 무엇입니까? 따라서 배터리의 경우 주로 이전 세대에서 공냉식 또는 냉장 식 냉각 방식입니다. |
| 그리고 자동차의 전자 제품은 배터리의 반대 문제가 있지만 너무 뜨거워지는 경향이 있으므로 방열판을 사용하여 에너지를 제거합니다. |
| 그리고 전기 모터에서 우리는 저항을 최소화하려고 노력하고 있습니다. 그들은 유체로 덮이는 경향이 있습니다. |
| 이 세 가지 경우 모두 들어오는 대체 냉각 방법 |
| 유체에 의존하기 때문에 배터리와 전자 제품에 대한 직접적인 담금이고 전기 모터의 관점에서 보면 유동적 인 경향이 있습니다. |
| 그렇다면 그 유체는 어떻게 생겼습니까? 분명히 우리는 고전압을 다루고 있으므로 전기적으로 전도성이없는 무언가를 가져야합니다. |
| 또한 전자 제품에서 열을 끌어낼 수 있도록 열 전도율이 매우 높아야합니다. |
| 그리고 이러한 유체는 시스템 주위로 이동해야하므로 점도가 낮아야합니다. 그래서 우리는 응용 프로그램 자체에 의해 도입 된 일종의 실제적인 물리적 제약을 가지고 있습니다. |
| 좀 더 깊이 살펴보면 |
| 열을 전달하는 유체의 능력은 주로이 방정식에 기반합니다. 이것이 우리에게 알려주는 것은 우리가 제어 할 수있는 부분이 있다는 것입니다. |
| 열전달 계수 인 유체에 의해 적용되고 엔지니어링 솔루션에 의해 제어되는 부분이 있습니다. 냉각 영역은 무엇이며 냉각하려는 표면의 온도는 얼마입니까? |
| 그러나 모든 경우에 효율적인 열 전달을 얻으려면 높은 열 전달 계수를 가져야합니다. 이것이 우리가 효과를 낼 수있는 것이므로 여기에서 살펴 보았습니다. |
| 열전달 계수가 정의됩니다. |
| 이 방정식에 의해 단순한 방식으로, 거기에 다른 용어가 있지만, 주로 |
| 밀도, 열전도도, 열용량의 함수이며 시스템의 점도에 영향을 미칩니다. |
| 따라서 관심있는 애플리케이션을 구체적으로 찾아 보면 |
| 유전체 유체를 최적화하려면 밀도를 높이고 열전도율을 높이고 열용량을 늘려야하지만 그와 함께 점도를 줄여야합니다. |
| 액체의 .. |
| 그리고 이것들은 우리가 가지고있는 엔지니어링 과제와 아주 잘 어울립니다. 이것은 도움이됩니다. |
| 그래서 |
| 그로부터 우리가 정말로하고 싶었던 것은 목표가 무엇인지 알았습니다. |
| 그리고 우리는 유전체 유체로서의 구조와 제품 성능 사이의 관계를 정말로 이해하고 싶었습니다. |
| 그래서 처음에 우리는 상당히 전통적인 방식으로 진행했고 많은 에스테르와 많은 다른 물질의 물리적 특성을 측정하는 대규모 연구를 시작했습니다. |
| 그리고 우리가 그것을보고 그것을 보았을 때, 우리는 실제로이 데이터가 존재한다고 생각했습니다. 그래서 우리는 이러한 데이터 세트를 사용하여 일부 모델을 시도하고 구축하는 것이 어떨까요? 구조 대 성능 관계. |
| 그래서 그게 ... 우리는 그냥 JMP에 들어갈 것입니다. 잠시만 기다려주세요. |
| 괜찮아. |
| 그래서 우리가 한 첫 번째 일은 |
| 애플리케이션 팀의 표적 테스트를 통해 얻은 데이터와 과거 데이터의 조합을 수집했습니다. |
| 그리고 일단 우리가 그것을 한곳에 모았을 때, 우리는 JMP에서 말하자면 ... 이해하기 위해, 관계가 있는지를 조사했습니다.하지만 우리가 측정하고있는 물리적 특성들 사이에 정말 간단한 수준에서 말입니다. |
| 따라서 그 데이터 세트를 살펴보면 저에게있어 첫 번째 호출 포트는 JMP의 배포 플랫폼입니다. |
| 그리고 원하는 것이 다른 곳에 모호한 패턴이 있는지 확인하는 것은 정말 쉬운 방법입니다. 그래서 제가이 경우에 여러분이 이렇게 말하면, 우리는 높은 열전도율을 가진 모든 것을 원합니다. 우리가 보는 것은 꽤 넓게 펼쳐진 속성들입니다. |
| 다른 하나는 ... 우리가 측정 한 다른 속성입니다. 그래서 그것은 정말로 말하지 않습니다. 오, 훌륭한 관계가 있습니다. 여러분이 필요로하는 것은 이것이 우리가 기대했던 것과 같은 것입니다. 하지만 수표를받는 것이 좋습니다. |
| 마찬가지로 모든 것을 다음과 같이 플로팅하면 |
| 산점도, 우리가 보는 것은 많은 소음입니다. 내 말은, 이러한 적합 선은 실제로 적합하지 않다는 것을 보여주기 위해 참조 용입니다. |
| 나는 이것들에 대한 당신의 상관 관계를 결코 주장하지 않습니다. |
| 그리고 그 모든 것이 실망 스러웠습니다. 분명한 대답이 없다는 것이 |
| 예상했다. |
| 우리에게 흥미로 웠던 부분은, 우리는 분명한 것이 없을 것으로 예상하고 있었다고 말했습니다. |
| 이러한 요소들 사이의 명확한 관계가 있습니다. 왜냐하면 만약 있다면 그 작업을하는 경험이 많은 과학자들에게 명백했을 것이고 우리는 그것을 알았을 것입니다. |
| 그래서 우리가 아는 것은이 속성들이 |
| 이해 ... 구조와의 관계. |
| 이러한 것들에 대한 물리적 매개 변수를 계산하고이를 여러 종류의 구조적 식별자 및 이러한 분자를 보는 방법과 결합하면 어떻게 될까요? 이 데이터를 테스트 데이터에 추가하면 어떻게됩니까? |
| 알다시피, 우리는 어떤 종류의 모델을 만들 수 있습니까? |
| 이것은 구조와 성능을 추정 할 수있게 되었기 때문에 정확히 우리가 한 일입니다. |
| 이 경우에는 |
| 우리가 보는 것 |
| 그게 |
| 다시 말하지만 다 변수 플랫폼을 사용하면 상관 관계가 있는지 간단히 살펴 보겠습니다. |
| 이러한 요인 중 일부에 대해 |
| 이 |
| 어떤 경우에는 명백한 차이, 위아래로의 차이, 그리고 약간의 상관 관계에 대한 힌트가있을 수 있지만 명확한 것은 없습니다. 이것이 당신이 필요로하는 유일한 것입니다. 다시 말하지만 이것이 우리가 기대했던 것입니다. |
| 그래서 우리는 |
| JMP에서 회귀 플랫폼을 사용 했나요? |
| 노력하고 이해하기 위해 |
| 모델을 만들 수 있는지, 그리고 |
| 관계처럼 보입니다. 이를 위해 행 선택을 위해 여러 행을 무작위로 선택했습니다. |
| JMP의 도구. 일반적으로 모델에 참여하지 않을 5 개의 샘플을 무작위로 추출한 다음 상대적으로 이러한 모델을 구성합니다. |
| 그래서 우리는 항상 초기 데이터로부터 검증 세트를 가지고있었습니다. 단지 우리가하는 일이 성공할 가능성이 있는지 확인하기 위해서였습니다. |
| 그래서 80도 모델 만 보시면 우리가 찾은 첫 번째 모델은 |
| 이 거였어. |
| 분명히, 우리가 볼 수 있듯이 통계적 관점에서 볼 때 의미가없는이 모델에 포함 된 여러 요인이 있습니다. 왜냐하면 그것들은 단지 과적 합이고 단지 중요하지 않기 때문입니다. |
| 그러나 이것들은 거기에있는 분자를 설명하는 측면에서 상당히 중요하기 때문에 화학자로서 우리는이 모델을 만들었습니다. 그래서 이것은 분자가이 응용을 위해 설계 될 수 있도록 허용하는 모델입니다. |
| 과도하게 장착되었다는 것을 알고 있지만. 그리고 우리는 |
| 이 용어는 R 제곱을 위아래로 끌어 올리기 때문에 실제로 유효한 모델이 아닙니다. |
| 또한 우리 |
| 이러한 용어없이 모델을 구축했습니다. |
| 이것은 이러한 것들의 성능을 추정하는 측면에서 훨씬 더 나은 모델입니다. R 제곱은 터치가 더 낮습니다. |
| 하지만 거기에있는 모든 용어는 |
| 성능에. |
| 이 모델의 단점은 디자인에 실제로 도움이되지 않는다는 것입니다. |
| 새로운 화학 물질. |
| 그러나 두 경우 모두 |
| 실제 측정 된 값에 대한 예측 값, 우리는 그들 사이의 합리적인 상관 관계를 볼 수 있습니다. 확실히 우리가 높을 것으로 기대할 때 그렇습니다. |
| 그래서이 모델이 실제로 우리에게 효과가있을 것이라는 확신을 갖게되었습니다. |
| 그리고 ... 이것이 얼마나 좋은지 살펴 보았을 때, 우리는 단순히 비율 차이가 무엇인지 살펴 보았습니다. |
| 측정 된 값과 실제 값. 그리고 우리가 보는 것은 거의 보편적으로 10 % 이내이며 두 모델 모두 5 % 이내입니다. |
| 다시 말하지만 다양한 유형의 자료에 걸쳐 우리가 본 것이 실제 효과 일 수 있다는 확신을 갖게되었습니다. |
| 모든 것이 매우 훌륭합니다. |
| 이것이 우리가 측정 한 데이터의 영향일까요? |
| 그래서 우리가 한 것은 JMP에서 프로파일 러 플랫폼을 사용하고, 프로젝트 팀 전체에 보낼 수있는 공유 가능한 모델을 생성하고, 본질적으로 경쟁을 설정하고, 누구든 가장 높은 것을 찾을 수있는 모습이라고 말했습니다. |
| 이 모델의 가장 높은 열전도율은 실제로 만들어 질 수있는 분자로 |
| 승리합니다. |
| 그로부터 우리는 유망 해 보이는 약 14 개의 자료 목록을 가지고있었습니다. 원자재를 구할 수 없어서 몇 개를 잘라 내야했기 때문에 약 9 개의 새로운 재료를 합성하고 테스트했습니다. 이제 이러한 자료는 거의 독점적으로 |
| 모델이 이전에 보지 못했던 재료로 구성되어 있습니다. 어떤 경우에는 분자의 일부가 동일하지만 원래 재료와는 상당히 다릅니다. |
| 그래서 일단 우리가 그것들을 만들고 테스트를 마치고 나면 우리는 그것들을 모델에 다시 넣습니다. |
| 이 모델의 예측력이 어떤 것인지보기 위해서입니다. |
| 그래서 우리가 그 데이터를 보면, 알다시피, 제 생각에이 자료들의 차이를 감안할 때 |
| 이... |
| 이것은 모델을 깨는 것입니다. |
| 하지만 우리가 ... |
| 예측을 다시 보면 |
| 우리가 보는 것은 파란색으로 강조 표시된 것은 새로 만들어진 재료입니다. 아시다시피, 우리는 단지 확인하기 위해 호기심으로 더 낮은 커플을 일부러 골랐습니다. 그리고 우리가 높을 것이라고 생각했던 모든 것들이 높았습니다. |
| 따라서 구조 설계 관점에서 가치가있는 과적 합 모델에서 우리가 보는 것은 하나의 특이 치입니다. 통계적으로 합리적인 모델에서 우리는 실제로 전반적으로 훨씬 더 잘 맞는 것을 볼 수 있습니다. |
| 그리고 그것은 |
| 우리가 하나의 분자를 설계하지 못하도록 시작할 수 있다는 것을 교화하고, 오, 여기 있습니다. 여기에 당신이 만들어야 할 한 가지가 있습니다. 그러나 확실히 합성 화학자들을 올바른 종류의 재료로 안내하여 프로젝트를 실제로 추진할 수 있습니다. |
| 따라서이 잔차를 다시 살펴보면 |
| 과적 합이없는 통계적으로 좋은 모델의 경우 모든 새로운 재료의 10 % 내에있는 것을 보았습니다. |
| 우리가 이루고자했던 것은 충분히 좋았습니다. 과적 합 모델에는 10 % 미만인 몇 가지가 있지만 다시 말하지만 이것은 제가 기대하는 종류입니다. |
| 그리고 알다시피, 그것들이 모두 올바른 범위에 있다는 것이 좋았습니다. 왜냐하면이 접근법이 가치가 있다는 것을 보여주기 때문입니다. 그러나 그것들이 정확히 옳지 않다는 것을 발견하는 것도 상당히 좋았습니다. tlhink, 우리가 9 개의 재료를 생산했고 모두 1 % 이내 였으면 |
| 사람들도 그렇게 믿었을지 모르겠습니다. |
| 그래서 |
| 사실, 우리는 비슷한 것을 얻었습니다 ... |
| 우리가 시작한 재료와 우리가 만든 새로운 재료의 예측과 비슷한 수준의 차이가 있습니다. 그래서 우리는이 모델에서 이것에 대한 진정한 확신을 갖기 시작했습니다. |
| 그런 다음 다시 돌아 가면 |
| 초 슬라이드. |
| 그래서 우리가 말할 수있는 것은 |
| 이러한 재료의 구조 성능 관계는 |
| 회귀 플랫폼을 사용하여 JMP에서 생성되었습니다. |
| 우리는 JMP의 시각화 도구를 사용하여이 작업을 수행하는 데 실질적인 이점이 있으며이 프로젝트에서 새로운 재료를 강조하는 데 모델 자체가 사용되고 있음을 확인할 수있었습니다. 우리가 이미 만든 것에서 테스트 할 가능성이있는 재료를 선별하는 데 사용되고 있습니다. |
| 그리고 그것은 모델과 우리가 만드는 새로운 분자 사이의 결과에 허용 가능한 상관 관계가 있습니다. |
| 이 모든 것들이이 접근 방식에 대한 진정한 확신을주었습니다. 그리고 우리가이 프로젝트를 좀 더 발전시키고 특정 대상 재료로 분리 할 수있게 해주었습니다. |
| 따라서 새로운 분자의 관점에서 보면 |
| 우리는 열전도율이 더 높은 분자를 강조했습니다. 이 플롯에서 볼 수 있듯이, 모든 새로운 분자는 열전도율 범위에서 중간에서 높은 정도입니다. 이것은 우리가 그들로부터 얻고 자하는 것입니다. |
| 우리는 데이터를 사용하여 개선을 목표로 삼은 다음 실험실에서 확인하고 만들 수 있음을 보여주었습니다. |
| 이 프로젝트가 여전히 더 어려워지는 곳은 이제 다른 모든 요인에 대해 유사한 모델을 구축하려고합니다. |
| 이러한 유전성 유체의 성능에 영향을 미치는 요인으로, 최상의 결과를 찾기 위해 이러한 모델 간의 균형을 맞추려고 노력할 것입니다. |
| 따라서 모든 추가 개발이 진행 중이지만 그 추진력은 순전히 JMP의 사용 용이성과 데이터 세트를 가져 오기위한 플랫폼 때문입니다. |
| 그리고 약간의 도메인 지식을 가지고, 정말로 앞으로 나아가고 말하십시오. 여기에이 프로젝트와 Croda를위한이 영역의 후속 프로젝트에 대한 이러한 강조를 지시하는 데 도움이 될 모델이 있습니다. |
| 결론적으로, 테스트에서 얻은 데이터는 이러한 재료의 성능을 성공적으로 모델링하는 데 사용되었습니다. 절대적으로 완벽하지는 않지만 우리가 원하는만큼 충분합니다. |
| 모델... |
| 모델이 보여줍니다 |
| 구조 성능이 에스테르의 관계라는 것을 알 수 있습니다 (죄송합니다. 왜 내 작업 표시 줄이 뛰어 다니는지 모르겠습니다). 이 모델은 열전도율이 높은 재료를 예측하는 데 사용되었습니다. |
| 그런 다음 이러한 예측은 처음에는 제외에 의해 확인되고 그 다음에는 새로운 재료를 만들어 측면으로 확인되며이 모델이 해당 유형의 화학에 적용된다는 것을 실제로 보여줍니다. |
| 또한 속성을 조정할 수있는 가능성을 보여줍니다. |
| 이 경우 유전체가 아닌 다른 재료는 비슷한 모델을 만들면 특정 응용 프로그램에 대한 특정 재료를 만들 수 있습니다. |
| 제 생각에 가장 중요한 것은 |
| 이 작업의 진정한 성공은 JMP가 가지고있는 것이 좋지 않다는 것을 보여주기위한 내부 추진력을 구축했습니다. 그것은 연구를 개발하고 매우 빠르게 데이터 세트를보고 거기에 뭔가가 있다고 말할 수있는 진정한 플랫폼입니다. ? |
| 그리고 그것으로 |
| 시청 해주셔서 감사합니다. 분명히 녹음에 대한 질문에 답할 수는 없지만 연락하고 싶다면 커뮤니티에서 자유롭게 댓글을 달 수 있습니다. 네, 정말 감사합니다. |
