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駕駛更好的輪胎
在米其林，多因素試驗正在創造研發的關鍵效率。 這項創新可能會開啟 100% 可持續輪胎所需的未來化學過程
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挑戰：隨著米其林努力為其輪胎產品組合實現雄心勃勃的環境可持續性目標，很明顯，經典的實驗設計 (DOE) 已不足以滿足迫切的創新步伐。 為了加速化學工藝開發並降低與實驗相關的成本，該公司試圖克服因依賴不充分的工具包而導致的低效率。
解決方案：認識到創造規模經濟的必要性，米其林的技術領導層批准了該公司位於法國奧弗涅-羅訥-阿爾卑斯省的工藝工程師 Florent Mathieu 提出的一項提議，以許可 JMP® 統計發現軟件。 “JMP 提供的 DOE 功能比其他工具更有效，”他解釋說，並補充說除了簡化數據管理和探索之外，該軟件現在還使工程師和科學家能夠優化具有復雜交互作用的大量實驗變量。
結果：自實施以來，JMP 已幫助工程團隊實現多目標優化；例如，達到盡可能長的輪胎使用壽命，同時最大限度地提高抓地力。 Mathieu 說：“自從我們開始使用 JMP 以來，我們需要的實驗數量和這些實驗的相關成本都大幅減少了。”
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除了減少物流運營和製造排放的雄心勃勃的目標外，米其林集團還在 2021 年宣布將減少 70% 的原材料相關二氧化碳排放量，提高其產品組合的能源效率（到 2030 年提高 10%），並製造一個到 2050 年完全可持續的輪胎。 這些目標雖然可以實現，但需要前所未有的創新——這也是該公司並未迴避的現實。
隨著米其林尋求通過新興供應鏈用現在可用的生物材料替代品取代所有化石材料，該公司還採用了創造性的解決方案來提高效率和加速發展。 在研發中，那些負責創建生產 100% 可持續輪胎所需的未來化學工藝的人員認為，公司對環境可持續性的承諾與分析文化的逐步變化是齊頭並進的。
為 100% 可持續輪胎創新化學工藝
當 Florent Mathieu 博士於 2021 年首次加入米其林時，他非常了解要建立化學工藝以生產完全生物來源的原材料，以及實現這一目標所需的條件。 Mathieu 是基於非線性實驗設計構建過程強化策略的專家，他從生命科學來到輪胎行業，在那裡他為生物技術初創公司 EryPharm 設計了合成人造紅細胞的過程。
Mathieu 被帶到法國奧弗涅-羅納-阿爾卑斯大區克萊蒙費朗的米其林工廠的化學工藝工程團隊，首先評估現有的數據工作流程，以確定戰略改進機會，從而將研發組織的效率提高到一個新的水平. “統計分析使我們能夠更加客觀地對待我們所做的一切，”他說。
“我堅信，我們捕獲的所有數據——無論是歷史過程數據還是其他數據——對於理解[科學]和我們正在觀察的現像都非常重要。 現在可以訪問越來越多的數據，因此我們絕對需要更有效的工具來管理這些數據——以及對其進行分析、探索和建模。”
變革推動者提倡增強統計能力
雖然 Michelin 的過程工程團隊已經制定了一套統計最佳實踐，但 Mathieu 看到了通過從經典實驗設計 (DOE) 轉向現代 DOE 並實施自動化以創造規模經濟來創造變革性效率的機會。 他說，從表面上看，提高整個組織的統計能力似乎是一個雄心勃勃的目標，但只需引入一種新工具，就可以輕鬆應對大部分挑戰。
回顧自己在 EryPharm 首次涉足行業角色時，Mathieu 說他最初的衝動是使用他在學術界所依賴的編程工具。 然而，Mathieu 很快了解到，工業所需的發展速度不允許有足夠的時間進行編碼。
“你不僅要快得多，還必須與同事分享你的數據和工具，”他說。 “我必須找到另一種更直觀、更高效的工作方式，所以我開始尋找統計工具並遇到了 JMP®。”
Mathieu 之前使用過統計發現軟件，很快發現米其林的關鍵限制因素不是知識不足，而是工具不足。 由於無法訪問正確的軟件，科學家和工程師只能採用速度慢得多的實驗方法。
“經典的實驗設計不如 JMP 中的設計高效，”Mathieu 解釋說。 “所以我在米其林做的第一件事就是提議我們收購 JMP。”一旦公司的技術領導看到了該工具的功能，他說，“向他們證明 JMP 確實強大而高效並不難。”這種力量很快轉化為更少的實驗、更低的實驗成本和更短的開發週期。
“在米其林，實驗非常昂貴，所以如果你能減少得出答案所需的實驗次數，就可以節省大量金錢和時間，”他說。 “自從我們開始使用 JMP 以來，我們需要的實驗數量已大大減少...... 事實上，我估算了我們可以節省多少實驗——以及與之相關的成本——並發現在不到一個月的時間裡，由於有了 JMP，我們不必做實驗，節省了比獲得許可證的費用還多。”
自定義實驗設計提供更完整的過程理解
儘管輪胎在日常生活中無處不在，但實際上它是一種非常高科技的物品。 作為複雜化學配方的產物，普通輪胎包含 200 多種獨特的原材料，包括天然和合成橡膠、炭黑和二氧化矽、樹脂、油、硫磺、電纜、胎圈鋼絲以及人造絲和聚酯等紡織增強材料。
任何輪胎配方中最重要的成分之一是彈性體，這是一種同時具有粘性和彈性的聚合物。 組成彈性體的特性通常決定配方輸出的組成，並且彈性體本身變化很大。 換句話說，Mathieu 解釋說，在配方中操縱彈性體——從小的調整到重大的變化，比如用生物來源的成分代替不可再生材料——通過複雜的相互作用影響其他因素。
“這就是探索整個設計空間如此重要的原因，”Mathieu 解釋說，並補充說，當應用於化學反應時，DOE 可以洞察溫度、壓力、反應性和催化劑與原材料的比例等變量。 任何配方中都有 200 多種成分，必須通過一次一個因素的實驗或通過 DOE 篩選條件。
“有很多人認為，要理解某件事，他們必須一次只考慮一個因素，”馬修解釋道。 “我們的思維是線性的，而且常常忘記我們無法直觀地理解交互。 這就是為什麼我們必須進行實驗設計以獲得更多信息。”
借助 JMP，米其林的工程師和科學家現在可以使用一套工具進行最終篩選設計和定制 DOE，這些工具幾乎可用於任何實驗情況，以提供高度定制的解決方案。 整個設計可以在資源限制內運行。 只有運行 12 個實驗的資源？ 沒問題。 有部分數據集，不想從頭開始？ 使用您已經收集的數據來擴充新實驗很容易。 “這意味著您不會重新進行實驗，”Mathieu 說。 “利用您已經收集的數據是一種非常重要的效率。”
他說，除了成本和時間效率之外，JMP 最強大的功能之一是它能夠在相互衝突的目標之間達成最佳折衷。 例如，設計用於長時間使用的輪胎需要非常堅硬，而設計用於抓地力強的輪胎則需要非常柔軟。 在兩者之間實現正確的平衡對於生產高質量的產品至關重要，他說，多目標優化是 JMP 的真正優勢所在。
“向 [懷疑論者] 證明 DOE 很重要的最好方法是用他們自己的數據向他們展示，”Mathieu 解釋道。 “當我向他們展示他們收集的所有數據和他們進行的所有實驗的地圖時，他們明白 [沒有 DOE] 他們並沒有探索整個設計空間。”
從基本的數據可視化到高級的 DOE 和 Functional Data Explorer 都在一個工具中
隨著他的同事們現在充分利用最先進的 DOE 增加的能力，Mathieu 可以騰出時間來研究利用統計數據將效率引入工藝設計的其他方法。 作為 JMP Pro 用戶，他探索了使用該工具的功能數據瀏覽器 (FDE) 平台的方法，利用質譜數據預測彈性體的某些特性。 通過測量壓力、溫度和批次反應轉化率等關鍵參數，Mathieu 可以了解批次概況如何影響產品的特性，並隨著時間的推移調整參數以優化所需的特性。
“FDE 的想法是將功能數據轉換為向量，創建模型並對該向量進行統計分析，”他解釋道。 “它是如此強大，因為有了光譜，您可以預測彈性體的一些非常重要的特性，並想像如何最好地修改反應和化學成分。 這是一個非常具有預測性的工具。”
雖然並非組織中的每個人都需要查看功能數據，但所有技能水平的用戶都可以在同一工具中工作這一事實是一項重要資產。 Mathieu 說，JMP 在數據管理和訪問以及數據可視化和探索方面引入了效率——影響每個人的能力。 可視化是他認為該工具的主要功能之一，並鼓勵所有用戶首先將數據可視化作為任何統計工作流程中的強制性步驟。 此外，借助 JMP，所有這些步驟都可以圍繞一組最佳實踐進行標準化、自動化並在整個組織中推廣。
“管理層很快就看到了使用這種工具的優勢，因為它有助於清楚地闡述問題、確定目標並擁有良好的方法，”他說。 “（米其林的用戶）社區每天都在增長。 當我們介紹我們使用 JMP 的原因時，每個人都會對了解更多和獲得該軟件產生興趣和好奇。”
