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驾驶更好的轮胎
在米其林，多因素试验正在创造研发的关键效率。 这项创新可能会开启 100% 可持续轮胎所需的未来化学过程
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挑战：随着米其林努力为其轮胎产品组合实现雄心勃勃的环境可持续性目标，很明显，经典的实验设计 (DOE) 已不足以满足迫切的创新步伐。 为了加速化学工艺开发并降低与实验相关的成本，该公司试图克服因依赖不充分的工具包而导致的低效率。
解决方案：认识到创造规模经济的必要性，米其林的技术领导层批准了该公司位于法国奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯省的工艺工程师 Florent Mathieu 提出的一项提议，以许可 JMP® 统计发现软件。 “JMP 提供的 DOE 功能比其他工具更有效，”他解释说，并补充说除了简化数据管理和探索之外，该软件现在还使工程师和科学家能够优化具有复杂交互作用的大量实验变量。
结果：自实施以来，JMP 已帮助工程团队实现多目标优化；例如，达到尽可能长的轮胎使用寿命，同时最大限度地提高抓地力。 Mathieu 说：“自从我们开始使用 JMP 以来，我们需要的实验数量和这些实验的相关成本都大幅减少了。”
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除了减少物流运营和制造排放的雄心勃勃的目标外，米其林集团还在 2021 年宣布将减少 70% 的原材料相关二氧化碳排放量，提高其产品组合的能源效率（到 2030 年提高 10%），并制造一个到 2050 年完全可持续的轮胎。 这些目标虽然可以实现，但需要前所未有的创新——这也是该公司并未回避的现实。
随着米其林寻求通过新兴供应链用现在可用的生物材料替代品取代所有化石材料，该公司还采用了创造性的解决方案来提高效率和加速发展。 在研发中，那些负责创建生产 100% 可持续轮胎所需的未来化学工艺的人员认为，公司对环境可持续性的承诺与分析文化的逐步变化是齐头并进的。
为 100% 可持续轮胎创新化学工艺
当 Florent Mathieu 博士于 2021 年首次加入米其林时，他非常了解要建立化学工艺以生产完全生物来源的原材料，以及实现这一目标所需的条件。 Mathieu 是基于非线性实验设计构建过程强化策略的专家，他从生命科学来到轮胎行业，在那里他为生物技术初创公司 EryPharm 设计了合成人造红细胞的过程。
Mathieu 被带到法国奥弗涅-罗纳-阿尔卑斯大区克莱蒙费朗的米其林工厂的化学工艺工程团队，首先评估现有的数据工作流程，以确定战略改进机会，从而将研发组织的效率提高到一个新的水平. “统计分析使我们能够更加客观地对待我们所做的一切，”他说。
“我坚信，我们捕获的所有数据——无论是历史过程数据还是其他数据——对于理解[科学]和我们正在观察的现象都非常重要。 现在可以访问越来越多的数据，因此我们绝对需要更有效的工具来管理这些数据——以及对其进行分析、探索和建模。”
变革推动者提倡增强统计能力
虽然 Michelin 的过程工程团队已经制定了一套统计最佳实践，但 Mathieu 看到了通过从经典实验设计 (DOE) 转向现代 DOE 并实施自动化以创造规模经济来创造变革性效率的机会。 他说，从表面上看，提高整个组织的统计能力似乎是一个雄心勃勃的目标，但只需引入一种新工具，就可以轻松应对大部分挑战。
回顾自己在 EryPharm 首次涉足行业角色时，Mathieu 说他最初的冲动是使用他在学术界所依赖的编程工具。 然而，Mathieu 很快了解到，行业所需的发展速度不允许有足够的时间进行编码。
“你不仅要快得多，还必须与同事分享你的数据和工具，”他说。 “我必须找到另一种更直观、更高效的工作方式，所以我开始寻找统计工具并遇到了 JMP®。”
Mathieu 之前使用过统计发现软件，很快发现米其林的关键限制因素不是知识不足，而是工具不足。 由于无法访问正确的软件，科学家和工程师只能采用速度慢得多的实验方法。
“经典的实验设计不如 JMP 中的设计高效，”Mathieu 解释说。 “所以我在米其林做的第一件事就是提议我们收购 JMP。”一旦公司的技术领导看到了该工具的功能，他说，“向他们证明 JMP 确实强大而高效并不难。”这种力量很快转化为更少的实验、更低的实验成本和更短的开发周期。
“在米其林，实验非常昂贵，所以如果你能减少得出答案所需的实验次数，就可以节省大量金钱和时间，”他说。 “自从我们开始使用 JMP 以来，我们需要的实验数量已大大减少…… 事实上，我估算了我们可以节省多少实验——以及与之相关的成本——并发现在不到一个月的时间里，由于有了 JMP，我们不必做实验，节省了比获得许可证的费用还多。”
自定义实验设计提供更完整的过程理解
尽管轮胎在日常生活中无处不在，但实际上它是一种非常高科技的物品。 作为复杂化学配方的产物，普通轮胎包含 200 多种独特的原材料，包括天然和合成橡胶、炭黑和二氧化硅、树脂、油、硫磺、电缆、胎圈钢丝以及人造丝和聚酯等纺织增强材料。
任何轮胎配方中最重要的成分之一是弹性体，这是一种同时具有粘性和弹性的聚合物。 组成弹性体的特性通常决定配方输出的组成，并且弹性体本身变化很大。 换句话说，Mathieu 解释说，在配方中操纵弹性体——从小的调整到重大的变化，比如用生物来源的成分取代不可再生材料——通过复杂的相互作用影响其他因素。
“这就是探索整个设计空间如此重要的原因，”Mathieu 解释说，并补充说，当应用于化学反应时，DOE 可以深入了解温度、压力、反应性和催化剂与原材料的比例等变量。 任何配方中都有 200 多种成分，必须通过一次一个因素的实验或通过 DOE 筛选条件。
“有很多人认为，要理解某件事，他们必须一次只考虑一个因素，”马修解释道。 “我们的思维是线性的，而且常常忘记我们无法直观地理解交互。 这就是为什么我们必须进行实验设计以获得更多信息。”
借助 JMP，米其林的工程师和科学家现在可以使用一套工具进行最终筛选设计和定制 DOE，这些工具几乎可用于任何实验情况，以提供高度定制的解决方案。 整个设计可以在资源限制内运行。 只有运行 12 个实验的资源？ 没问题。 有部分数据集，不想从头开始？ 使用您已经收集的数据来扩充新实验很容易。 “这意味着您不会重新进行实验，”Mathieu 说。 “利用您已经收集的数据是一种非常重要的效率。”
他说，除了成本和时间效率之外，JMP 最强大的功能之一是它能够在相互冲突的目标之间达成最佳折衷。 例如，设计用于长时间使用的轮胎需要非常坚硬，而设计用于抓地力强的轮胎则需要非常柔软。 在两者之间实现正确的平衡对于生产高质量的产品至关重要，他说，多目标优化是 JMP 的真正优势所在。
“向 [怀疑论者] 证明 DOE 很重要的最好方法是用他们自己的数据向他们展示，”Mathieu 解释道。 “当我向他们展示他们收集的所有数据和他们进行的所有实验的地图时，他们明白 [没有 DOE] 他们并没有探索整个设计空间。”
从基本的数据可视化到高级的 DOE 和 Functional Data Explorer 都在一个工具中
随着他的同事们现在充分利用最先进的 DOE 增加的能力，Mathieu 可以腾出时间来研究利用统计数据将效率引入工艺设计的其他方法。 作为 JMP Pro 用户，他探索了使用该工具的功能数据浏览器 (FDE) 平台的方法，利用质谱数据预测弹性体的某些特性。 通过测量压力、温度和批次反应转化率等关键参数，Mathieu 可以了解批次概况如何影响产品的特性，并随着时间的推移调整参数以优化所需的特性。
“FDE 的想法是将功能数据转换为向量，创建模型并对该向量进行统计分析，”他解释道。 “它是如此强大，因为有了光谱，您可以预测弹性体的一些非常重要的特性，并想象如何最好地修改反应和化学成分。 这是一个非常具有预测性的工具。”
虽然并非组织中的每个人都需要查看功能数据，但所有技能水平的用户都可以在同一工具中工作这一事实是一项重要资产。 Mathieu 说，JMP 在数据管理和访问以及数据可视化和探索方面引入了效率——影响每个人的能力。 可视化是他认为该工具的主要功能之一，并鼓励所有用户首先将数据可视化作为任何统计工作流程中的强制性步骤。 此外，借助 JMP，所有这些步骤都可以围绕一组最佳实践进行标准化、自动化并在整个组织中推广。
“管理层很快就看到了使用这种工具的优势，因为它有助于清楚地阐述问题、确定目标并拥有良好的方法，”他说。 “（米其林的用户）社区每天都在增长。 当我们介绍我们使用 JMP 的原因时，每个人都会对了解更多和获取该软件产生兴趣和好奇。”
