スピーカー | トランスクリプト |
| スチュアートリトル | みなさん、こんにちは。CrodaでJMPが新製品開発の推進にどのように使用されているかについてのこの講演へようこそ。 |
| それで、今日は何をカバーするのか、そして最初に、Crodaのコンテキスト、JMPの使用方法とその旅の途中、そして解決しようとしている問題の要約をカバーします。 |
| 問題をカバーしたら、JMPに移り、JMPのツールとプラットフォームがどのように簡単なデータ探索と簡単な開発を可能にしたかを見ていきます。 |
| 構造性能モデルの。 |
| そして最後に、この作業の結果とその方法について説明することで、これをまとめます。 |
| この種の調査を行うことで、ビジネスの調査側でのデータとDOE技術の使用への賛同を増やすことができました。 |
| まず、私たちがCrodaとして誰であるか。 それはかなり多く出てくる質問です、 |
| 私たちは企業間取引を行っているからです。 しかし、ビジネスとして、Crodaは背後にある名前です |
| 多くの高性能成分と技術、そして世界中のさまざまな市場で最大かつ最も成功している多くのブランドの背後にあります。 特殊化学品の製造、製造、販売を行っています。 Crodaの初めから、これらは |
| 主に持続可能な材料。 そこで私たちは羊毛からラノリンを作ることから始め、その持続可能性を継続的に構築しています。 昨年は |
| 2030年までに気候、土地、人々を前向きにすることを公約し、これを達成し、世界で最も持続可能な革新的な食材のサプライヤーになるための取り組みの一環として、国連の持続可能な開発目標に署名しました。 |
| ですから、私たちがサービスを提供している市場に関しては、スキンケアとサンケアを扱っている一種の非常に大きなパーソナルケアビジネスがあります。 |
| ある種のヘアケア、カラー化粧品、そしてそれらの種類の伝統的なパーソナルケア製品。 ライフサイエンス事業、当社の製品...当社 |
| 製品と専門知識は、顧客が処方と有効成分の使用を最適化するのに役立ちます。 つまり、最近では、ファイザーと契約を結んでいます |
| COVID-19ワクチンに接種される材料を提供するため。 当社の工業用化学品事業、 |
| それは...ビジネスのその部分は、技術的に差別化された、主に持続可能な材料を幅広い市場に供給する責任があります。 多くの市場は完全ではありません...このスライドの他の何にも完全には適合しません。 |
| そしてついに、パフォーマンステクノロジービジネスを手に入れました。 これもまた、多くの同様の領域をカバーしています。 |
| これらすべてにわたって高性能の回答を提供します。 そして今日、特に、私たちはエネルギー技術事業、特に高性能電子機器のバッテリー技術について話している。 |
| つまり、私たちがCrodaとJMPにいる場所では、約2年間JMPを使用しており、社内で多くの関心を持っています。 これらの技術が真の価値を持っているという自信を築くのは困難でした |
| 研究する。 そして、これを証明するために、私たちは立ち去り、多くのケーススタディを作成しました。 |
| 全体的にかなり成功しています。 その可能性とその中のいくつかの落とし穴を示しました。 そして、そのすべてが少し大きなプロジェクトのセットにつながりました。そのうちの1つは、これから説明するプロジェクトです...今日はあなたと話してください。 |
| 電気冷却システムの効率をどのように改善しますか？ このプロジェクトの主な推進力は |
| 一種の輸送電化、それがバッテリー車です。 バッテリーを適切に維持するにはどうすればよいですか？ どのようにして、モーターが最適なレベルで動作していることを確認しますか？ |
| そして、誰も感電死させずにそれをどのように行いましたか？ |
| そのため、現在、これらの冷却方法のセットがあります。たとえば、バッテリー冷却の制御が向上し、バッテリー容量が向上し、一貫性が向上するため、お客様はそれをどのように改善できるかを確実に検討しています。範囲はになります。 |
| そして、ご存知のように、これは重要であり、広く類似しているさまざまなアプリケーションがたくさんあるので、私たちにとって本当に役立つのはビルドすることです |
| ある種のデータ主導モデルを持つことによるこれらの流体の理解、そしてそこでJMPが登場しました。 では、どうすればそれができるでしょうか？ |
| さて、私たちが最初に見たのは、現在の冷却方法は何ですか？ そのため、バッテリーの場合、前世代では主に空冷またはコールドプレー冷却されています。 |
| そして、車内の電子機器には、バッテリーの反対の問題がありますが、物事は熱くなりすぎる傾向があるので、そのエネルギーを奪うためにヒートシンクがあります。 |
| そして電気モーターでは、そこでの抵抗を最小限に抑えようとしています。それらは流体で覆われる傾向があります。 |
| これらの3つのケースすべてにおいて、次の代替冷却方法 |
| 流体に依存しているため、バッテリーや電子機器は直接浸漬され、電気モーターに関しては、より多くの流れになる傾向があります。 |
| では、その流体はどのように見えるのでしょうか？ 明らかに、私たちは高電圧を扱っているので、導電性ではないものが必要です。 |
| また、電子機器から熱を引き出すことができるように、非常に高い熱伝導率を備えている必要があります。 |
| また、これらの流体はシステム内を移動する必要があるため、粘度を低くする必要があります。 そのため、アプリケーション自体によって導入された、ある種の実用的な物理的制約があります。 |
| もう少し詳しく見てみると、 |
| 流体が熱を伝達する能力は、主にこの方程式に基づいています。 そして、これが私たちに伝えていることは、私たちが制御できる部分があるということです |
| 熱伝達係数である流体によって、そしてそれに適用されるエンジニアリングソリューションによって制御される部分があります。 冷却する領域は何ですか？また、冷却しようとしている表面の温度はどれくらいですか？ |
| しかし、すべての場合において、効率的な熱伝達を得るためには、高い熱伝達係数が必要であり、それが私たちに影響を与えることができるので、それが私たちが見たところです。 |
| その熱伝達係数が定義されています |
| この方程式を単純化すると、そこには他の用語がありますが、主に、 |
| これは、密度、熱伝導率、熱容量の関数であり、システムの粘度に影響を及ぼします。 |
| したがって、特に関心のあるアプリケーションを探すと、 |
| 誘電性流体を最適化する場合は、密度を上げ、熱伝導率を上げ、熱容量を増やす必要がありますが、それに加えて、粘度を下げる必要があります。 |
| の...の。 |
| そして、これらは私たちが抱えているエンジニアリングの課題と非常によく一致しており、これは役に立ちます。 |
| そう |
| それから、私たちが本当にやりたかったのは、ターゲットが何であるかを知っていたということでした。 |
| そして、誘電性流体としての構造と製品性能の関係を本当に理解したかったのです。 |
| そのため、当初はかなり伝統的な方法で進め、多くのエステルや他の多くの材料の物理的特性を測定する大規模な研究を開始しました。 |
| そして、それを見て見てみると、実はこのデータが存在するので、これらのデータセットを使ってモデルを作ってみてはいかがでしょうか。構造とパフォーマンスの関係。 |
| だから、それは...私たちはちょうどJMPに飛び込むつもりなので、1秒だけ我慢してください。 |
| はい。 |
| だから私たちが最初にしたこと |
| アプリケーションチームによる対象を絞ったテストを通じて取得された履歴データの組み合わせを照合しましたか。 |
| そして、それを1つの場所にまとめたら、JMPで、あると言うことを調べました...理解するために、関係はありますが、測定している物理的特性の間の非常に単純なレベルです。 |
| したがって、そのデータセットを見ると、これまでどおり、最初の呼び出しポートはJMPの配布プラットフォームです。 |
| そして、それはあなたが欲しいものが他のどこかに何らかの漠然としたパターンを持っているかどうかを確認するだけの本当に簡単な方法です。 ですから、私がこの場合、あなたが言うなら、ああ、私たちは高い熱伝導率を持っているすべてのものが欲しいと言います、私たちが見るのはかなり広がっている特性です |
| 他の...私たちが測定した他のプロパティ。 だから、それは本当に素晴らしい関係があるとは言いません、あなたが必要としているのはこれです、それは私たちが期待したようなものです。 しかし、チェックするのはいいことです。 |
| 同様に、すべてを次のようにプロットすると、 |
| 散布図、私たちが見ているのはたくさんのノイズです。 つまり、これらの適合線は、実際には適合がないことを示すための参照用にあります。 |
| 私はこれらについてあなたの相関関係を主張しているわけではありません。 |
| そして、それはすべてがっかりしました、明白な答えがないということです |
| 期待されていました。 |
| それが私たちにとって面白くなったのは、まあ、はっきりしないことを期待していたということです... |
| これらの要因のいずれかの間の明確な関係。もしあれば、それは仕事をしている経験豊富な科学者には明白であり、私たちはそれを知っていたでしょう。 |
| それで、私たちが知っているのは、これらのプロパティがすべて持っているということです。 |
| 理解...それらの構造との関係。 |
| これらのもののいくつかの物理的パラメータを計算し、それをいくつかの種類の構造識別子およびこれらの分子の見方と組み合わせるとどうなりますか？ それを取得してそのデータをテストデータに追加するとどうなりますか？ |
| 知っていますか、それから私たちはある種のモデルを構築できますか？ |
| これにより、構造とパフォーマンスを見積もることができるようになり、まさにそれが私たちが行ったことです。 |
| この場合、あなたは知っています、 |
| 私たちが見るもの |
| それは、 |
| 繰り返しになりますが、多変量プラットフォームを使用する場合は、相関関係があるかどうかを簡単に確認するのと同じです。 |
| これらの要因のいくつかについて、 |
| この |
| 場合によっては、上下の明確な区別、および相関関係のわずかなヒントがありますが、明確なことは何もありません。これが必要なことの1つです。 繰り返しますが、これは私たちが期待したことです。 |
| それで、私たちがしたこと |
| JMPで回帰プラットフォームを使用しましたか |
| 試して理解する |
| モデルを構築できるかどうか、そしてそれは何ですか |
| 関係はのように見えます。 そのため、これを行うために、行選択のためにいくつかの行をランダムに選択しました |
| JMPのツール。 一般に、モデルに参加する予定がなかった5つのサンプルをランダムに抽出すると、これらのモデルは比較的構築されます。 |
| そして、そのようにそれらを改良したので、私たちは常に初期データから検証セットを持っていました...私たちが行っていたことが成功する可能性があることを確認するためだけに。 |
| それで、80度のモデルを見ると、最初に来たモデルです。 |
| これでした。 |
| 明らかに、このモデルに含まれている要因の中には、過剰適合であり、重要ではないため、統計的な観点からは意味をなさないものがいくつかあります。 |
| ただし、これらはそこにある分子を記述する上でかなり重要であるため、化学者としてこのモデルを作成しました。 つまり、これは、必要に応じて、このアプリケーション用に分子を設計できるようにするモデルです。 |
| フィットしすぎていることはわかっていますが。 そして、私たちはそれを知っています |
| それはそうではありません...これらの用語は決定係数を上下に駆動しているだけなので、実際には有効なモデルではありません。 |
| 私達も |
| それらの用語なしでモデルを構築しました。 |
| これは、これらのもののパフォーマンスを推定するという点ではるかに優れたモデルであり、決定係数は少し低くなります。 |
| しかし、そこにあるすべての用語は重大な影響を及ぼします |
| パフォーマンスについて。 |
| このモデルの欠点は、設計にあまり役立たないことです。 |
| 新しい化学。 |
| しかし、どちらの場合も、 |
| 実際の測定値に対する予測値を見ると、それらの間に合理的な相関関係が見られます。 確かに、物事が高いと予想するとき、それはそうです。 |
| そのため、このモデルが実際に機能する可能性があるという確信が得られました。 |
| そして...それから、これがどれほど良いかを見たとき、私たちは単に間のパーセンテージの違いが何であるかを見ました |
| 測定値と実際の値。 そして、私たちが見ているのは、それらはほぼ普遍的に10％以内であり、どちらのモデルでも主に5％以内です。 |
| 繰り返しますが、さまざまな種類の素材にわたって、これは私たちが何であるか...私たちが見ているものが本当の効果であるかもしれないという自信を私たちに与えました。 |
| どれもとても素敵です、 |
| これは私たちが測定したデータの単なる影響ですか？ |
| つまり、JMPでプロファイラープラットフォームを使用し、プロジェクトチームに送信できる共有可能なモデルを作成し、基本的に競争を設定して、最高のものを見つけることができる人なら誰でも見て言ったということでした... |
| 実際に作ることができる分子からこのモデルで最高の熱伝導率、 |
| 勝ちます。 |
| ご存知のとおり、そこから、有望に見えた約14の資料のリストがありました。 原材料を調達することができなかったため、いくつかを切り取らなければならなかったため、合成されてテストされた約9つの新しい材料になりました。 現在、これらの資料はほぼ独占的でした |
| モデルがこれまで実際に見たことのない素材で構成されています。 場合によっては、分子の一部が同じになることもありますが、元の材料とはまったく異なっていました。 |
| したがって、それらを作成し、テストしたら、モデルに戻します。 |
| そして、このモデルの予測力がどのようなものであったかを確認するだけです。 |
| ですから、そのデータを見ると、これらの資料の違いを考えると、私は完全に期待していたと思います。 |
| この... |
| これはモデルを壊します。 |
| しかし、私たちが... |
| 予測をもう一度見ると、 |
| 強調表示されている青いものは、作成された新しい素材です。 ご存知のように、私たちは好奇心から、チェックするために、意図的に低いカップルを選びました。 そして、私たちが選んだものはすべて高いと思ったものはすべて高かった。 |
| したがって、構造の設計の観点から価値のある過剰適合モデルでは、1つの外れ値が表示されます。 ...統計的に妥当なモデルでは、実際には全体的にはるかに優れた適合性が見られます。 |
| そしてそれは |
| 単一の分子を設計することができなくなり、「ああ、ここに行く、あなたから離れる...あなたから離れる」と言うことができるようになることを啓蒙します。これがあなたが作る必要がある一つのことです。 しかし確かに、合成化学者を適切な種類の材料に誘導して、プロジェクトを実際に前進させることができます。 |
| したがって、これらの残差をもう一度見ると、 |
| ご存知のとおり、過剰適合のない統計的に優れたモデルの場合、すべてがすべての新しい材料の10％以内であることがわかりました。 |
| これは、私たちが達成しようとしていたことには十分でした。 オーバーフィットモデルには10％を少し下回るものがいくつかありますが、これも私が期待するようなものです。 |
| そして、それは、あなたが知っている、それは、このアプローチが価値を持っていたことを示しているので、それらがすべて正しい範囲にあったことは良かったですが、私がtlhink、私たちが9つの材料を生産し、それらがすべて1％以内であったとしたら、 |
| 人々がそれを信じていただろうかどうかはわかりません。 |
| そう |
| 実際には、私たちは同様のものを手に入れていました... |
| 私たちが始めた材料と私たちが作った新しい材料からの予測と同じレベルの違い。 そのため、このモデルではこれにある程度の自信を持ち始めました。 |
| そして、私たちが戻った場合 |
| スライドは1秒です。 |
| だから私たちが言うことができること |
| これらの材料の構造性能の関係は |
| 回帰プラットフォームを使用してJMPで作成されました。 |
| JMPの視覚化ツールを使用して、これを行うことには実際の利点があること、およびモデル自体がこのプロジェクトで新しい材料のこの強調を指示するために使用されていることを確認できます。 これは、私たちがすでに作成しているものからテストする可能性のある材料をスクリーニングするために使用されています。 |
| そしてそれは、あなたが知っているように、モデルと私たちが作っている新しい分子の間の結果には許容できる相関関係があります、 |
| これらすべてがこのアプローチに真の自信を与えており、このプロジェクトをさらに推し進めて、特定のターゲットマテリアルに分割することができました。 |
| したがって、新しい分子に関しては、 |
| 私たちは、より高い熱伝導率を持つ分子のこの強調を指示しました。 したがって、このプロットでわかるように、すべての新しい分子は、その範囲の熱伝導率で中程度から高いものであり、これは私たちがそれらから達成したかったことの一種です。 |
| データを使用して改善を目標とし、ラボでそれを検証して実現できることを実証しました。 |
| その後、このプロジェクトがさらに困難になるところでは、他のすべての要因について同様のモデルを構築しようとしています。 |
| これらの誘電性流体の性能に影響を与えるため、これらのモデルのバランスを取り、最良の結果を見つけようとします。 |
| したがって、そのさらなる開発はすべて進行中ですが、その勢いは、純粋にJMPとその中のプラットフォームを使用してデータセットを取得することの容易さによってもたらされました。 |
| そして、少しのドメイン知識を持って、それを実際に推し進めて、そう言います。これは、このプロジェクトと、この分野のCrodaの後続プロジェクトにこの重点を置くのに役立つモデルです。 |
| したがって、結論として、これらの材料の性能をモデル化するために、テストから得られたデータが使用されました。 完全ではありませんが、私たちが望むものには十分です。 |
| モデル... |
| モデルが示す |
| エステルの関係で構造性能があること（申し訳ありませんが、タスクバーが飛び回っている理由がわかりません）。 このモデルは、熱伝導率の高い材料を予測するために使用されています。 |
| これらの予測は、最初は除外することによって検証され、次に新しい材料を作成することによって横方向に検証され、このモデルがそのタイプの化学に当てはまることを実際に示しています。 |
| また、のプロパティを調整する可能性も示されています。 |
| この場合、誘電体だけでなく他の材料も同様のモデルを作成すると、特定のアプリケーション向けに特定の材料を作成できるようになります。 |
| そして私にとって最も重要なことは、 |
| この作業の真の成功は、JMPが持つのは良いことではないことを示すための内部的な勢いを構築しました。それは、研究を開発し、データセットを非常に迅速に調べて、そこに何かがあると言うための真のプラットフォームです。 ？ |
| そしてそれで、 |
| ご覧いただきありがとうございます。 もちろん、レコーディングに関する質問には答えられませんが、連絡を取りたい場合は、コミュニティで気軽にコメントしてください。 ええ、どうもありがとうございました。 |
