スピーカー | 成績証明書 |
| スチュアート・リトル | こんにちは。Croda で新製品開発を促進するために JMP が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。 |
| 今日は何を取り上げるかというと、最初に Croda の背景、JMP をどのように使用しているか、その旅のどこにいるのか、解決しようとしている問題の概要について説明します。 |
| 問題を解決したら、次に JMP に移り、JMP のツールとプラットフォームがどのようにデータ探索と開発を容易にしたかを見ていきます。 |
| 構造性能モデルの。 |
| 最後に、この作業の結果とその方法について説明して、これを締めくくります。 |
| この種の調査を行うことで、ビジネスの調査面でのデータと DOE 手法の使用への賛同を増やすことができました。 |
| まず最初に、Croda としての私たちについて説明します。 よく出てくる質問ですが、 |
| なぜなら、私たちは企業間企業だからです。 しかし、ビジネスとしては、Croda が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. スペシャリティケミカルの製造・製造・販売を行っています。 Croda の当初から、これらは |
| 主に持続可能な素材。 そのため、私たちは羊毛から作られる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. 昨年私たちは |
| 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、世界中で革新的な成分の最も持続可能な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。 |
| つまり、私たちがサービスを提供している市場に関して言えば、スキンケアやサンケア、 |
| ある種のヘアケア、カラー化粧品、およびそのような伝統的なパーソナルケア製品。 ライフサイエンス事業、当社製品・・・当社の |
| 製品と専門知識は、お客様が製剤と有効成分の使用を最適化するのに役立ちます。 つまり、ごく最近、私たちはファイザーと契約を結びました |
| COVID-19ワクチンに使用される材料を提供するため。 当社の工業薬品事業は、 |
| それは...ビジネスのその部分は、技術的に差別化された、主に持続可能な素材を膨大な範囲の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ものには完全に適合しません。 |
| そして最後に、パフォーマンステクノロジー事業を手に入れました。 これは多くの類似分野をカバーしていますが、 |
| これらすべてにわたって高性能な回答を提供します。 そして今日は特に、エネルギー技術事業、特に高性能電子機器の一種のバッテリー技術について話しています。 |
| 私たちが Croda と JMP にいるのは、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たからです。 これらの手法が真の価値を持っているという確信を築くことは、ますます難しくなっています |
| 研究する。 これを証明するために 私たちは離れて 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。 その可能性と、その中にある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一連のプロジェクトにつながりました。そのうちの 1 つが、今日お話しするものです。 |
| 電気冷却システムの効率を改善するにはどうすればよいですか? このプロジェクトの主な原動力は |
| ある種の輸送の電化です。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？ モーターが最適なレベルで動作していることを確認するにはどうすればよいですか? |
| 誰も感電死させずにどうやってそれをしたの？ |
| 現在、これらのものには一連の冷却方法があり、お客様はそれを改善する方法を検討しています。たとえば、バッテリー冷却の制御が改善されれば、バッテリー容量が向上し、安定したパフォーマンスが得られるからです。範囲になります。 |
| これは非常に重要なことであり、おおむね似ているさまざまなアプリケーションがたくさんあるため、私たちにとって本当に役立つのは、 |
| ある種のデータ主導のモデルを持つことによって、これらの流体を理解することができ、それがJMPの出番です。 では、どうすればそれができるのでしょうか? |
| 私たちが最初に調べたのは、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冷間冷却されていました。 |
| 車内の電子機器には、バッテリーとは逆の問題がありますが、熱くなりすぎる傾向があるため、そのエネルギーを取り除こうとするヒートシンクがあります。 |
| また、電気モーターでは、抵抗を最小限に抑えようとしていますが、液体で覆われている傾向があります。 |
| これらの 3 つのケースすべてにおいて、入ってくる代替の冷却方法 |
| 液体に依存しているため、バッテリーと電子機器は直接浸漬され、電気モーターに関しては、よりフローになる傾向があります。 |
| では、その液体はどのように見えますか? 明らかに、私たちは高電圧を扱っているので、導電性の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も必要です。 |
| 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、粘度は低くなければなりません。 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。 |
| もう少し深く見てみると、 |
| 流体の熱伝達能力は、主にこの方程式に基づいています。 これが教えてくれるのは 私たちがコントロール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、そしてそれへのアプリケーションで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。 冷却する領域と、冷却しようとしている表面の温度は? |
| しかし、すべての場合において、効率的な熱伝達を得るには、高い熱伝達係数を持たなければなりません。 |
| 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、そこには他の項がありますが、主に、 |
| これは、密度、熱伝導率、熱容量の関数であり、システムの粘度の影響を受けます。 |
| そのため、関心のあるアプリケーションを具体的に探すと、 |
| 誘電性流体を最適化するには、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、それと同時に粘度を下げる必要があります |
| 流体の...の。 |
| 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、役に立ちます。 |
| それで |
| それから、私たちが本当にやりたかったことは、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、構造と誘電性流体としての製品性能との関係を理解したいと思っていました。 |
| 最初はかなり伝統的な方法で進め、多くのエステルやその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、それを見てそれを見て、実際にこのデータが存在するので、これらのデータセットを使用していくつかのモデルを構築してみませんか？構造と性能の関係。 |
| ここで... JMP を開始しますので、少々お待ちください。 |
| わかった。 |
| そこで私たちが最初にしたことは |
| 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混合物を照合しました。 |
| それを 1 か所にまとめたら、JMP で、関係があるかどうかを調べましたが、測定している物理的特性の間に非常に単純なレベルで関係があるかどうかを調べました。 |
| そのデータセットを見ると、いつものように、私にとって最初の寄港地はJMPの配布プラットフォームです。 |
| そして、あなたが望む何かが他の場所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のは本当に簡単な方法です. つまり、この場合、熱伝導率の高いものすべてが必要だと言うと、全体にかなり引き伸ばされた特性が表示されます。 |
| 他の...私たちが測定した他の特性。 ですから、素晴らしい関係があるとは言えません。必要なのはこれです。これは、私たちが期待していたものです。 しかし、チェックがあ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 |
| 散布図を見ると、多くのノイズが見られます。 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です。 |
| 私はあなたの相関関係を主張しているわけでは決してありません. |
| 明らかな答えがないということで、すべてが残念でした。 |
| 期待されていました。 |
| 私たちが興味を持ったのは、明確なものが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に明確な関係がある場合、その研究を行っている経験豊富な科学者には明らかであり、私たちもそれを知っていたはずです。 |
| それで、私たちが知っていることは、これらの特性はすべて持っているということです。 |
| 理解...彼らの構造との関係。 |
| これらの物理的パラメータを計算し、それをいくつかのある種の構造識別子とこれらの分子の見方と組み合わせるとどうなるでしょうか? 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? |
| それから、ある種のモデルを構築することはできますか? |
| これにより、構造とパフォーマンスを推定できるようになるため、まさにそれを行いました。 |
| この場合、 |
| 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と、相関関係があるかどうかを簡単に確認できます。 |
| これらの要因のいくつかについて、 |
| これ |
| 場合によっては、上と下の明確な違いと、相関関係のヒントが少しあるかもしれませんが、これが必要なことの 1 つであると言う明確なものはありません。 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たか |
| 理解しようとする |
| モデルを構築できるかどうか |
| 関係が見えます。 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。 通常、モデルに参加しない 5 つのサンプルを無作為に抽出し、これらのモデルを比較的構築します。 |
| そのようにそれらを改良したので、私たちが行っていたことに成功の可能性があることを確認するためだけに、常に初期データから検証セットを持っていました. |
| では、80 度のモデルだけを見ると、私たちが最初に見つけたモデルは |
| これでした。 |
| 明らかなように、このモデルに含まれていた多くの要因は、統計的な観点からは意味がありません。それらは過学習であり、有意ではないからです。 |
| ただし、これらはそこにある分子を記述するという点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。 これは分子を このアプリケーション用に設計できるモデルです |
| オーバーフィットだとわかっていても。 そして、私たちはそれを知っています |
| そうではありません...これは実際には有効なモデルではありません。なぜなら、これらの項は R の二乗をどんどん増やしているからです。 |
| 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見積もるという点ではるかに優れたモデルであり、R の 2 乗はわずかに低くなります。 |
| しかし、そこにあるすべての用語は大きな影響を与えます |
| パフォーマンスについて。 |
| このモデルの欠点は、設計に役立たないことです。 |
| 新しい化学。 |
| しかし、どちらの場合も、見てみると |
| 実際の測定値に対する予測値を比較すると、それらの間に合理的な相関関係が見られます。 確かに、物事が高いと期待するとき、それは高いです。 |
| 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. |
| 用語と...次に、これがどれほど優れているかを調べたときに、単純に、 |
| 測定値と実際の値。 そして、ほぼ例外なく 10% 以内であり、どちらのモデルでも大部分は 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、これは私たちが見ているものが実際の効果である可能性があるという確信を与えてくれました. |
| どれもとても素敵で、 |
| これは私たちが測定したデータの影響ですか？ |
| そこで私たちがしたことは、JMP のプロファイラー 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、誰が最高かを見つけることができるように... |
| 実際に作ることができる分子からのこのモデルの最高の熱伝導率、 |
| 勝つ。 |
| ご存知のように、有望と思われる約 14 の素材のリストがありました。 原材料を調達することが不可能だったため、いくつかを切り取る必要があったため、最終的に合成およびテストされた約 9 つの新しい材料が得られました。 現在、これらの資料はほぼ独占的に使用されていました |
| モデルが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、分子の一部が同じであっても、元の物質とはまったく異なっていました。 |
| そのため、それらを作成し、テストした後、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かを確認するだけです。 |
| そのデータを見ればわかると思いますが、これらの材料の違いを考えると、私は完全に予想していました |
| これ... |
| これでモデルが壊れます。 |
| しかし、私たちが... |
| もう一度予想を見てみると |
| 私たちが見ているのは、ハイライトされた青いものは、作られた新しい材料です. ご存知のように、チェックのために、好奇心から意図的に低いカップルを選びました。 そして、私たちが高いと思ったものはすべて高いものを選びました。 |
| したがって、構造の設計という観点から価値のある過適合モデルでは、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 |
| 啓発、つまり、分子を 1 つも設計しないようにできるようになり、「ああ、ほら、ほら、オフ、オフ、ポップ」と言うことができるようになるということです。これがあなたが作る必要がある1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導き、プロジェクトを実際に前進させることができます. |
| それでは、これらの残差をもう一度見てみると、 |
| オーバーフィッティングのない統計的に優れたモデルの場合、すべてが新しい材料の 10% 以内であることがわかりました。 |
| 私たちが達成しようとしていたことには、これで十分でした。 オーバーフィッティング モデルには 10% を少し下回ったものもいくつかありますが、やはり、これは私が予想していることのようなものです。 |
| そして、ご存知のように、それらがすべて正しい範囲にあったのは良かったです。なぜなら、このアプローチが価値を持っていたことを示しているからです。ひょっとして、9個作って全部1%以内だったら、 |
| 人々がそれを信じていたかどうかもわかりません。 |
| それで |
| 実際、私たちは同様のものを得ていました... |
| 私たちが最初に使用し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、私たちが単に戻るなら |
| スライドをちょっと。 |
| そこで私たちが言えること |
| これらの材料の構造と性能の関係は |
| 回帰プラットフォームを使用して JMP で作成されています。 |
| JMP の視覚化ツールを使用して、これを行うことで実際にメリットが得られること、およびモデル自体がこのプロジェクトの新素材を強調するために使用されていることを確認しました。 私たちがすでに作っ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、モデルと私たちが作成している新しい分子との間の結果には、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、このプロジェクトをさらに推し進め、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。 |
| 新しい分子に関しては |
| 私たちは、熱伝導率の高い分子を強調するように指示しました。 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程度です。これは、私たちがそれらから達成したかったことです. |
| データを使用して改善を目標とし、それをラボで検証して実現できることを実証しました。 |
| このプロジェクトがさらに困難になるのは、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るところです。 |
| これらの誘電性流体の性能に影響を与えるものであり、最良の結果を見つけるために、これらのモデルを相互にバランスさせようとします。 |
| したがって、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 の使いやすさと、データセットを取得するためのプラットフォームによってもたらされました。 |
| そして、ある程度のドメイン知識があれば、実際にそれを推し進めて、このプロジェクトと、この分野での Croda の後続のプロジェクトを強調するのに役立つモデルがここにあると言うことができます。 |
| 結論として、テストから得たデータを使用して、これらの材料の性能をうまくモデル化できました。 完全に完璧というわけではありませんが、私たちが望むものには十分です。 |
| モデル... |
| モデルが示す |
| 構造のパフォーマンスとエステルの関係があること (申し訳ありませんが、なぜ私のタスクバーが飛び回っているのかわかりません)。 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。 |
| 次に、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、プロパティを調整する可能性も実証されています。 |
| この場合、誘電体ですが、同様のモデルを構築する場合は、特定のアプリケーション用の特定の材料を作成できるようになる他の材料です。 |
| 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 があれば良いものではなく、研究を発展させるための真のプラットフォームであり、データセットを非常に迅速に見て、そこに何かがあるかどうかを判断するための真のプラットフォームであることを示す社内の勢いを生み出しました。 ? |
| それに伴い、 |
| 見てくれてありがとうと言いたいです。 もちろん、録画に関する質問にはお答えできませんが、連絡が必要な場合は、コミュニティに気軽にコメントしてください。 うん、どうもありがとう。 |
