이 이야기는 고객의 승인을 기다리고 있습니다. IT 회사 기밀 사항으로 간주하십시오. 공개하지 마십시오.
더 나은 타이어를 향한 운전
Michelin에서는 다단계 실험이 R&D의 핵심 효율성을 창출하고 있습니다. 그 혁신은 100% 지속 가능한 타이어에 필요한 미래의 화학 공정을 열 수 있습니다.
_____________________________________________________________________________________
도전: 미쉐린이 타이어 포트폴리오에 대한 야심 찬 환경적 지속 가능성 목표를 달성하기 위해 노력함에 따라 고전적인 실험 설계(DOE)가 더 이상 필수적인 혁신 속도에 충분하지 않다는 것이 분명해졌습니다. 화학 공정 개발을 가속화하고 실험과 관련된 비용을 줄이기 위해 이 회사는 부적절한 툴킷에 의존함으로써 발생하는 비효율성을 극복하고자 했습니다.
해결책: 규모의 경제 창출의 필요성을 인식한 Michelin의 기술 리더십은 프랑스 Auvergne-Rhône-Alpes에 있는 회사 현장의 프로세스 엔지니어인 Florent Mathieu가 제안한 JMP® 통계적 발견 소프트웨어 라이선스에 대한 제안을 승인했습니다. "JMP가 제공하는 DOE 기능은 다른 도구보다 훨씬 더 효율적입니다."라고 그는 설명하면서 데이터 관리 및 탐색을 능률화하는 것 외에도 이제 이 소프트웨어를 통해 엔지니어와 과학자가 복잡한 상호 작용을 통해 다양한 실험 변수를 최적화할 수 있다고 덧붙였습니다.
결과: 구현 이후 JMP는 엔지니어링 팀이 다목적 최적화를 달성하는 데 도움을 주었습니다. 예를 들어 접지력을 최대화하면서 가능한 한 가장 긴 타이어 수명에 도달합니다. Mathieu는 이렇게 말합니다. "JMP를 사용하기 시작한 이후로 필요한 실험의 수가 크게 줄었고 관련 실험 비용도 줄었습니다."
_____________________________________________________________________________________
미쉐린 그룹은 물류 운영 및 제조에서 발생하는 배출량을 줄이기 위한 야심 찬 목표 외에도 2021년에 원자재 관련 CO2 배출량을 70% 줄이고 제품 포트폴리오의 에너지 효율성을 높이고(2030년까지 10%) 2050년까지 완전히 지속 가능한 타이어. 이러한 목표는 달성 가능하지만 전례 없는 혁신이 필요하며 회사는 이를 외면하지 않은 현실입니다.
미쉐린은 모든 화석 물질을 새로운 공급망을 통해 현재 이용 가능한 생체 물질 대체 물질로 대체하려고 노력하면서 효율성을 높이고 개발을 가속화하기 위한 창의적인 솔루션도 채택했습니다. R&D에서 100% 지속 가능한 타이어를 생산하는 데 필요한 미래의 화학 공정을 만드는 임무를 맡은 사람들은 분석 문화의 단계적 변화와 함께 환경 지속 가능성에 대한 회사의 약속을 봅니다.
100% 지속 가능한 타이어를 위한 화학 공정 혁신
Florent Mathieu 박사는 2021년 미쉐린에 처음 합류했을 때, 완전히 바이오 원료를 생산하기 위한 화학 공정을 확립하는 것과 이를 달성하는 데 필요한 것이 무엇인지를 잘 이해하고 있었습니다. 비선형 실험 설계를 기반으로 프로세스 강화 전략을 구축하는 전문가인 Mathieu는 생명 공학 스타트업 EryPharm의 인공 적혈구 합성 프로세스를 설계한 생명 과학 분야에서 타이어 산업에 뛰어들었습니다.
Mathieu는 프랑스 Auvergne-Rhône-Alpes의 Clermont-Ferrand에 있는 Michelin 사이트의 화학 공정 엔지니어링 팀에 합류하여 R&D 조직에 새로운 수준의 효율성을 도입할 수 있는 전략적 개선 기회를 식별하기 위해 기존 데이터 워크플로우를 조사하기 시작했습니다. . "통계 분석을 통해 우리는 우리가 하는 모든 일에 대해 보다 객관적이 될 수 있습니다."라고 그는 말합니다.
“저는 우리가 수집하는 모든 데이터(이력적 프로세스 데이터이든 아니든)가 [과학]과 우리가 관찰하고 있는 현상을 이해하는 데 매우 중요하다고 굳게 믿습니다. 이제 점점 더 많은 데이터에 액세스할 수 있으므로 해당 데이터를 관리하고 분석, 탐색 및 모델링할 수 있는 보다 효율적인 도구가 절대적으로 필요합니다.”
향상된 통계 기능을 옹호하는 변경 에이전트
Michelin의 프로세스 엔지니어링 팀은 이미 일련의 통계적 모범 사례를 갖추고 있었지만 Mathieu는 고전적인 DOE(실험 계획법)에서 현대적인 DOE로 이동하고 자동화를 구현하여 규모의 경제를 창출함으로써 혁신적인 효율성을 창출할 수 있는 기회를 보았습니다. 전체 조직의 통계적 역량을 높이는 것이 야심 찬 목표처럼 보였지만 이러한 과제의 대부분은 단순히 새로운 도구를 도입함으로써 달성할 수 있었다고 그는 말합니다.
Mathieu는 EryPharm에서 업계 역할에 대한 자신의 첫 번째 시도를 되돌아보면서 학계에서 의존했던 프로그래밍 도구를 사용하는 것이 그의 초기 충동이었다고 말합니다. 그러나 Mathieu는 곧 업계에서 요구되는 개발 속도가 코딩을 위한 충분한 시간을 허용하지 않는다는 것을 알게 되었습니다.
"훨씬 빨라야 할 뿐만 아니라 데이터와 도구를 동료와 공유해야 합니다."라고 그는 말합니다. "더 시각적으로 작업하고 더 효율적일 수 있는 다른 방법을 찾아야 했기 때문에 통계 도구를 찾기 시작했고 JMP®를 발견했습니다."
이전에 통계 검색 소프트웨어를 사용한 Mathieu는 Michelin의 핵심 속도 제한 요소가 부적절한 지식이 아니라 부적절한 도구라는 사실을 재빨리 알아차렸습니다. 올바른 소프트웨어에 액세스할 수 없었기 때문에 과학자와 엔지니어는 훨씬 더 느린 실험 접근 방식으로 제한되었습니다.
"고전적인 실험 설계는 JMP에서 수행할 수 있는 것만큼 효율적이지 않습니다."라고 Mathieu는 설명합니다. "그래서 제가 Michelin에서 가장 먼저 한 일 중 하나는 JMP를 구매하자고 제안한 것이었습니다." 회사의 기술 경영진이 이 도구가 무엇을 할 수 있는지 확인한 후 "JMP가 정말 강력하고 효율적이라는 것을 그들에게 증명하는 것은 그리 어렵지 않았습니다."라고 그는 말합니다. 그 힘은 곧 실험 횟수 감소, 실험 비용 감소, 개발 주기 단축으로 이어졌습니다.
"미쉐린에서는 실험이 매우 비싸기 때문에 해답을 찾는 데 필요한 실험 횟수를 줄일 수 있다면 많은 비용과 시간을 절약할 수 있습니다."라고 그는 말합니다. “JMP를 사용하기 시작한 이후로 필요한 실험의 수가 크게 줄었습니다… 사실 저는 우리가 얼마나 많은 실험을 절약할 수 있는지, 그리고 그와 관련된 비용을 추정했는데, JMP 덕분에 할 필요가 없는 실험의 경제성으로 한 달도 채 안 되어 절감액이 라이센스 비용보다 더 많은 비용을 지불합니다.”
맞춤형 실험 계획은 보다 완전한 프로세스 이해를 제공합니다.
타이어는 일상 생활에 편재되어 있음에도 불구하고 실제로는 매우 첨단 기술을 사용하는 물건입니다. 복잡한 화학 제형의 제품인 일반 타이어는 천연 및 합성 고무, 카본 블랙 및 실리카, 수지, 오일, 유황, 케이블, 비드 와이어 및 레이온 및 폴리에스테르와 같은 섬유 강화재를 포함하여 200개 이상의 고유한 원료로 구성됩니다.
모든 타이어 제형에서 가장 중요한 성분 중 하나는 점성과 탄성을 모두 특징으로 하는 폴리머인 엘라스토머입니다. 구성 엘라스토머의 특성은 종종 공식 출력의 구성을 지시하며 엘라스토머 자체는 매우 다양합니다. 즉, Mathieu는 재생 불가능한 재료를 바이오 소스 구성 요소로 대체하는 것과 같은 작은 조정에서 주요 변경에 이르기까지 공식 내에서 엘라스토머를 조작하는 것이 복잡한 상호 작용을 통해 다른 요인에 영향을 미친다고 설명합니다.
"이것이 전체 설계 공간을 탐색하는 것이 중요한 이유입니다."라고 Mathieu는 설명하며 화학 반응에 적용할 때 DOE는 온도, 압력, 반응성 및 촉매 대 원료의 비율과 같은 변수에 대한 통찰력을 제공한다고 덧붙였습니다. 모든 제형에 200개 이상의 구성 요소가 있으므로 조건은 한 번에 하나의 요소 실험 또는 DOE를 통해 선별되어야 합니다.
"무언가를 이해하려면 한 번에 한 요소씩 접근해야 한다고 믿는 사람들이 많습니다."라고 Mathieu는 설명합니다. “우리는 선형적으로 생각하고 상호 작용을 직관적으로 이해하지 못한다는 사실을 종종 잊습니다. 그래서 더 많은 정보를 얻기 위해 실험 설계를 해야 합니다.”
JMP를 통해 Michelin의 엔지니어와 과학자들은 이제 거의 모든 실험 상황에서 사용할 수 있는 최종 스크리닝 설계 및 맞춤형 DOE를 위한 도구 모음에 액세스하여 고도로 맞춤화된 솔루션을 제공할 수 있습니다. 리소스 제약 내에서 전체 디자인을 실행할 수 있습니다. 12개의 실험을 실행할 리소스만 있습니까? 문제 없어요. 부분 데이터 세트가 있고 처음부터 다시 시작하고 싶지 않습니까? 이미 수집한 데이터로 새로운 실험을 쉽게 보강할 수 있습니다. Mathieu는 “즉, 실험을 처음부터 다시 실행하지 않는다는 의미입니다. “이미 수집한 데이터를 활용하는 것은 매우 중요한 효율성입니다.”
그는 비용 및 시간 효율성 외에도 JMP의 가장 강력한 기능 중 하나는 상충하는 목표 사이에서 최적의 절충안을 도출할 수 있는 능력이라고 말합니다. 예를 들어 오래 지속되도록 설계된 타이어는 매우 단단해야 하는 반면 접지력이 높도록 설계된 타이어는 매우 부드럽습니다. 고품질 제품을 생산하려면 둘 사이의 올바른 균형을 이루는 것이 필수적이며 다목적 최적화는 JMP가 진정으로 빛나는 곳이라고 그는 말합니다.
"DOE가 중요하다는 것을 [회의론자]에게 증명하는 가장 좋은 방법은 그들 자신의 데이터로 그것을 보여주는 것입니다."라고 Mathieu는 설명합니다. "내가 그들에게 수집한 모든 데이터와 실행한 모든 실험의 지도를 보여주면 그들은 [DOE 없이는] 전체 설계 공간을 탐색하지 않는다는 것을 이해합니다."
기본 데이터 시각화에서 고급 DOE 및 Functional Data Explorer에 이르기까지 모두 하나의 도구 내에서
이제 그의 동료들이 최첨단 DOE의 증가된 용량을 최대한 활용하면서 Mathieu는 프로세스 설계에 효율성을 도입하기 위해 통계를 활용하는 다른 방법을 조사할 여유가 생겼습니다. JMP Pro 사용자인 그는 도구의 FDE(Functional Data Explorer) 플랫폼을 사용하여 질량 분광법의 데이터를 사용하여 엘라스토머의 특정 속성을 예측하는 방법을 탐구했습니다. 배치 반응을 통해 압력, 온도 및 변환과 같은 주요 매개변수를 측정함으로써 Mathieu는 배치 프로필이 제품의 특성에 어떤 영향을 미치는지 이해하고 시간 경과에 따라 매개변수를 조정하여 원하는 특성을 최적화할 수 있습니다.
"FDE의 아이디어는 기능 데이터를 벡터로 변환하고 모델을 생성하며 해당 벡터에 대한 통계 분석을 수행하는 것입니다."라고 그는 설명합니다. “스펙트럼을 사용하면 엘라스토머의 매우 중요한 특성을 예측하고 반응 및 화학 성분을 가장 잘 수정하는 방법을 상상할 수 있기 때문에 매우 강력합니다. 매우 예측 가능한 도구입니다.”
조직의 모든 사람이 기능 데이터를 볼 필요가 있는 것은 아니지만 모든 기술 수준의 사용자가 동일한 도구 내에서 작업할 수 있다는 사실은 주요 자산입니다. Mathieu는 JMP가 모든 사람에게 영향을 미치는 기능인 데이터 시각화 및 탐색뿐만 아니라 데이터 관리 및 액세스의 효율성을 도입했다고 말합니다. 시각화는 그가 도구의 주요 기능 중 하나로 보고 모든 사용자가 모든 통계 워크플로에서 필수 단계로 데이터를 먼저 시각화하도록 권장합니다. 또한 JMP를 사용하면 이러한 모든 단계를 단일 모범 사례로 표준화하고 자동화하여 조직 전체에 배포할 수 있습니다.
"관리자는 문제를 명확하게 공식화하고 목표를 식별하며 좋은 방법론을 갖는 데 도움이 되기 때문에 이러한 도구를 사용하는 이점을 매우 빠르게 확인했습니다."라고 그는 말합니다. “[미쉐린 사용자] 커뮤니티는 매일 점점 더 커지고 있습니다. 그리고 우리가 JMP를 사용하는 이유를 설명하면 모든 사람들이 더 많은 것을 알고 소프트웨어를 얻고자 하는 관심과 호기심을 갖게 됩니다.”
