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より良いタイヤへのドライブ
ミシュランでは、多要素実験が研究開発の重要な効率を生み出しています。 そのイノベーションは、100% 持続可能なタイヤに必要な将来の化学プロセスを解き放つかもしれません
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チャレンジ：ミシュランがそのタイヤ ポートフォリオの野心的な環境持続可能性目標を達成しようと努力する中、従来の実験計画法 (DOE) は、イノベーションの急務のペースに対してもはや十分ではないことが明らかになりました。 化学プロセスの開発を加速し、実験に関連するコストを削減するために、同社は不適切なツールキットへの依存によって生じる非効率性を克服しようとしました。
解決：ミシュランの技術的リーダーシップは、規模の経済を生み出す必要性を認識し、フランスのオーヴェルニュ ローヌ アルプにある同社サイトのプロセス エンジニアであるフローラン マチューが提出した、JMP® 統計的発見ソフトウェアのライセンス供与の提案を承認しました。 「JMP が提供する DOE 機能は、他のツールよりもはるかに効率的です」と彼は説明し、データ管理と調査の合理化に加えて、このソフトウェアにより、エンジニアや科学者は複雑な相互作用を伴う多数の実験変数を最適化できるようになったと付け加えました。
結果：実装以来、JMP はエンジニアリング チームが多目的最適化を達成するのを支援してきました。たとえば、グリップを最大化しながら、可能な限りタイヤの寿命を延ばします。 Mathieu 氏は次のように述べています。
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ミシュラン グループは、物流業務と製造からの排出量を削減するという野心的な目標に加えて、2021 年に原材料関連の CO2 排出量を 70% 削減し、製品ポートフォリオのエネルギー効率を向上させ (2030 年までに 10%)、 2050年までに完全に持続可能なタイヤ。 このような目標は達成可能ですが、前例のないイノベーションが必要になります。これは、同社が避けていない現実です。
ミシュランは、すべての化石原料を、新たなサプライ チェーンを通じて利用できるようになった生体材料の代替品に置き換えようと努めているため、効率を高め、開発を加速するための創造的なソリューションも採用しています。 R&D では、100% 持続可能なタイヤを製造するために必要な将来の化学プロセスを作成する任務を負っている人々は、環境の持続可能性に対する同社の取り組みは、分析文化の段階的な変化と密接に関連していると考えています。
100%持続可能なタイヤのための革新的な化学プロセス
Florent Mathieu博士は、2021年に初めてミシュランに入社したとき、完全にバイオソースの原材料を生産するための化学プロセスを確立するという概要と、それを達成するために何が必要かをよく理解していました. 非線形実験計画に基づくプロセス強化戦略の構築の専門家であるマシューは、バイオテクノロジーの新興企業である EryPharm のために人工赤血球の合成プロセスを設計したライフ サイエンスからタイヤ業界にやって来ました。
フランス、オーヴェルニュ ローヌ アルプのクレルモン フェランにあるミシュランのサイトの化学プロセス エンジニアリング チームに配属されたマチューは、研究開発組織に新たなレベルの効率性をもたらす可能性のある戦略的改善の機会を特定するために、既存のデータ ワークフローを検討することから始めました。 . 「統計分析により、私たちが行うすべてのことについて、より客観的になることができます」と彼は言います。
「過去のプロセス データであろうとなかろうと、私たちが取得するすべてのデータは、[科学] と私たちが観察している現象を理解するために非常に重要であると強く信じています。 ますます多くのデータにアクセスできるようになったため、そのデータを管理し、分析、調査、モデル化するためのより効率的なツールが絶対に必要です。」
変革推進者は、統計機能の強化を提唱しています
Michelin のプロセス エンジニアリング チームはすでに一連の統計的ベスト プラクティスを実施していましたが、Mathieu 氏は、従来の実験計画法 (DOE) から最新の DOE に移行し、自動化を実装して規模の経済を生み出すことで、革新的な効率を生み出す機会を見出しました。 組織全体の統計能力を向上させることは野心的な目標に思えたが、その課題の多くは新しいツールを導入するだけで達成できると彼は言う。
EryPharm での業界での役割への彼自身の最初の進出を振り返り、Mathieu は、彼の最初の衝動は、学界で頼っていたプログラミング ツールを使用することだったと言います。 しかし、Mathieu はすぐに、業界で必要とされる開発のペースではコーディングに十分な時間が確保できないことを知りました。
「より速くするだけでなく、データやツールを同僚と共有する必要があります」と彼は言います。 「より視覚的に、より効率的に作業する別の方法を見つける必要があったため、統計ツールを探し始めたところ、JMP® に出会いました。」
以前に統計的発見ソフトウェアを使用していたマチューは、ミシュランの主要な速度制限要因は不十分な知識ではなく、不適切なツールであることにすぐに気付きました。 適切なソフトウェアにアクセスできないため、科学者やエンジニアは、はるかに時間のかかる実験アプローチに限定されていました。
「従来の実験計画法は、JMP でできることほど効率的ではありません」とマシュー氏は説明します。 「そのため、私がミシュランで最初にしたことの 1 つは、JMP の購入を提案することでした。」同社の技術リーダーがこのツールの機能を理解すると、「JMP が本当に強力で効率的であることを彼らに証明することはそれほど難しくありませんでした」と彼は言います。その力はすぐに、実験の削減、実験のコストの削減、および開発サイクルの短縮につながりました。
「ミシュランでは、実験は非常に費用がかかるため、答えに到達するために必要な実験の数を減らすことができれば、多くのお金と時間を節約できます」と彼は言います. 「JMP を使い始めてから、必要な実験の数が大幅に減りました… 実際、節約できる実験の数とそれに関連するコストを見積もったところ、JMP のおかげで実験を行う必要がなくなっただけで、1 か月足らずで節約できることがわかりました。ライセンス料以上の価値があります。」
実験のカスタム設計により、より完全なプロセスの理解が得られます
日常生活のどこにでもあるにもかかわらず、タイヤは実際には非常にハイテクな物体です。 複雑な化学配合の製品である平均的なタイヤは、天然ゴムと合成ゴム、カーボンブラックとシリカ、樹脂、オイル、硫黄、ケーブル、ビードワイヤー、レーヨンやポリエステルなどの繊維補強材など、200 を超える独自の原材料で構成されています。
あらゆるタイヤの配合で最も重要な成分の 1 つは、粘性と弾性の両方を特徴とするポリマーであるエラストマーです。 構成エラストマーの特性は、多くの場合、配合物の組成を決定し、エラストマー自体は大幅に異なります。 言い換えれば、Mathieu 氏は、処方内のエラストマーを操作すると、小さな調整から、再生不可能な材料を生物由来の成分に置き換えるなどの大きな変更まで、複雑な相互作用を介して他の要因に影響を与えると説明しています。
「これが、設計空間全体を調査することが非常に重要である理由です」とマチューは説明し、DOE を化学反応に適用すると、温度、圧力、反応性、触媒と原材料の比率などの変数に関する洞察が得られると付け加えています。 どのような処方にも 200 を超える成分が含まれているため、条件は一度に 1 因子ごとの実験または DOE によってスクリーニングする必要があります。
「何かを理解するには、一度に 1 要素ずつアプローチする必要があると信じている人がたくさんいます」とマシューは説明します。 「私たちは直線的に考え、インタラクションを直感的に理解していないことを忘れがちです。 そのため、より多くの情報を得るために実験計画法を行う必要があります。」
JMP により、ミシュランのエンジニアと科学者は、決定的なスクリーニング計画とカスタム DOE のための一連のツールにアクセスできるようになりました。これらのツールは、ほぼすべての実験状況で使用して、高度にカスタマイズされたソリューションを提供できます。 リソースの制約内で設計全体を実行できます。 12 の実験を実行するためのリソースしかありませんか? 問題ない。 部分的なデータ セットがあり、最初からやり直したくありませんか? すでに収集したデータを使用して、新しい実験を簡単に拡張できます。 「つまり、実験をやり直しているわけではないということです」とマシューは言います。 「すでに収集したデータを活用することは、非常に重要な効率です。」
コストと時間の効率性に加えて、JMP の最も強力な機能の 1 つは、相反する目的の間で最適な妥協点に到達できることだと彼は言います。 たとえば、長持ちするように設計されたタイヤは非常に硬い必要がありますが、グリップ力が高いように設計されたタイヤは非常に柔らかくする必要があります. 高品質の製品を生産するには、この 2 つを適切にバランスさせることが不可欠であり、JMP が真価を発揮するのは多目的最適化だと彼は言います。
「[懐疑論者] に DOE が重要であることを証明する最善の方法は、彼ら自身のデータでそれを示すことです」とマチューは説明します。 「彼らが収集したすべてのデータと実行したすべての実験のマップを彼らに見せると、彼らは[DOEなしで]設計空間全体を調査していないことを理解しています。」
基本的なデータの視覚化から、高度な DOE および Functional Data Explorer まで、すべて 1 つのツール内で行うことができます
同僚が最先端の DOE の容量増加を最大限に活用するようになったことで、Mathieu は解放され、統計を活用してプロセス設計に効率を導入する他の方法を調査することができました。 JMP Pro のユーザーである彼は、ツールの Functional Data Explorer (FDE) プラットフォームを使用して、質量分析からのデータを使用してエラストマーの特定の特性を予測する方法を調査しました。 バッチ反応で圧力、温度、変換などの重要なパラメーターを測定することで、Mathieu はバッチ プロファイルが製品の特性にどのように影響するかを理解し、パラメーターを経時的に調整して望ましい特性を最適化することができます。
「FDE のアイデアは、機能データをベクトルに変換し、モデルを作成し、そのベクトルに対して統計分析を行うことです」と彼は説明します。 「スペクトルを使用すると、エラストマーのいくつかの非常に重要な特性を予測し、反応と化学成分を変更する最善の方法を想像できるため、非常に強力です。 これは非常に予測的なツールです。」
組織内のすべての人が機能データを見る必要があるわけではありませんが、すべてのスキル レベルのユーザーが同じツール内で作業できるという事実は重要な資産です。 マシュー氏によると、JMP は、データの管理とアクセス、およびデータの視覚化と探索に効率性をもたらしました。これはすべての人に影響を与える機能です。 視覚化は彼がツールの主要な機能の 1 つと考えているものであり、統計ワークフローの必須ステップとして、すべてのユーザーが最初にデータを視覚化することを奨励しています。 さらに、JMP を使用すると、これらすべての手順を単一のベスト プラクティス セットに基づいて標準化し、自動化し、組織全体に展開できます。
「経営陣は、問題を明確に定式化し、目的を特定し、優れた方法論を持つのに役立つため、このようなツールを使用する利点をすぐに理解しました」と彼は言います. 「[ミシュランのユーザーの] コミュニティは、日々ますます大きくなっています。 そして、私たちが JMP を使用する理由を説明すると、誰もが興味を持ち、もっと知りたい、ソフトウェアを手に入れたいと思うようになります。」
