私の名前はデビッドフェン。
私仕事のためにPPG産業
で彼らのコーティング革新中心ただ外のピッツバーグ。
今日私は行くになれ話しているについていくつかのの私たちの経験
とを使用してエネルギー省のために小説コーティング発達、
特に焦点を合わせるの上の重要性のを使用して補助反応。
の議題、病気話すある少し少しについて研究方法論、
そしてで場合あなたは不思議に思う何私平均による補助反応、
病気定義するそれでこれセクション。
それから良い続けるに二例。
の初め1つ、ある新しい樹脂発達のために建築的コーティング、
そしての2番1つ、ある保護的なコーティング、
それから良い仕上げるオフとある少し一般的な観察。
そこにはは様々なフレームワークそれできるなれ使用済みに説明する
の新しい製品発達プロセス。
1つそれ私特にのようには示されているここ、 DMADV。
ここ私たちは持っている五段階。
の初めステージはに定義するの目標ののプロジェクト。
何は私たちは試していますに成し遂げる？
それから私たちは得るの中へ測定。
何はの致命的特徴私たちは必要に測定、
そしてする私たちは持っている適切なプロセスで場所に測定彼ら？
それから私たちは考えるについて分析する。
何要因できる私たちは変化に作る改善？
それからにのデザインステージ、
どこ私たちは故意に操作するそれらの要因
そしてのレベルのそれらの要因
に試すそして影響するの改善そして鉛に最適パフォーマンス。
それから一度私たちは持っているの高度なプロトタイプ、私たちは得るに検証、
考えについて意思私たちの解決仕事での本物世界？
何はの重要もの私たちは必要に考えるについて
いつ私たちは適用するこれフレームワーク？
良い、で条項のの定義済みステージ、のゴールニーズになれクリア
それでそれの全体組織もっているの同じ理解のの目標、
そしてそれニーズになれインパクトのある。
もしだった成功そして私たちは届けるある解決、
意思それ埋めるある本物満たされていない必要での市場
そしてなれある成功製品？
もし私たちはスキップ今にの終わり、
どれでも解決私たちは適用するニーズになれ料金-効果的。
それニーズになれ屈強。
それからの真ん中のこれプロセス、
私たちは欲しいに得るを通してこれプロセスとして素早くそしてとして効率的にとして私たちはできる。
私たちは欲しいに届けるの製品にの市場としてすぐとして私たちはできる、
そして私たちは欲しいに費やすの最小額の現金
そしての最小額のリソースにするそれ。
明らかに、 DOEそしてある多くののツールそれは利用可能でJMP
は良いセット上に作る私たち成功するでこれエリア。
1つののツールそれ私のようにに使用
特に早いの上であるプロジェクトはあるプロセス地図。
これはあるとても特定のタイプのプロセス地図。
その本当にマッピング
のプロセスの運ぶ外の研究そして発達。
私は見せているここある簡略化された例のあるプロセス地図
に開発するの自動車ベースコート。
私たちは持っている全てのステップそれは関与したで私たちの実験。
私たちは作るある樹脂、
私たちは使用それ樹脂に作るあるベースコートペイント、
私たちは噴射適用するそれベースコートにある基板、
私たちは適用するある上コートにそれベースコート、
それから私たちは治すそれらのコーティング一緒に、
そしてそれから私たちは測定のプロパティそれ私たちは得るから全てのそれ。
全てのこれらステップ、
私たちはリスト全てのの要因それかもしれない遊ぶある役割でこれら別ステップ。
これは役に立つのためにある番号の理由。
初めの全て、
それ与えるみんなでのチームある統一された理解
の何のプロセスはだった取引するとそしてどうやっては私たちは行くに影響するそれ。
それまた許可します私たちに捕獲全てのの変数私たちはできる考えるの
それかもしれない遊ぶある役割での様々なステップ
それで私たちはしないでください見落とす何でも。
それからそのある良い起動ポイント
のために考えについてどれののこれらは私たちは行くに試すそして操作する、
どれののこれらは私たちは行くに集中の上に試すそして届けるある成功プロジェクト？
これら要因はさらに遠く細分化されたそして分類されています。
初め、私たちは持っている私たちの×。
これらはの変数それ私たちはできる操作する
に試すそして影響するの改善で私たちの製品または私たちのプロセス。
それから私たちは持っている私たちの大きいイース。
これらおそらく現れるでの仕様のの製品。
これらは何だった本当に試していますに成し遂げる。
これは何のお客様本当に気にするについて、
何のお客様意思支払うのために。
次、私たちは持っている私たちのＮｓさん、ノイズ変数。
これらできたなれ変数それ私たちは5月なれない制御し、
だったない故意に操作する、
しかしものそれできた導入ノイズの中へのプロセス、
どちらかその間の実験、その間の新しい製品発達、
またはでの終わり応用、
での製造のの製品またはの終わり使用のの製品。
それからついに、の主題の今日の話す、
私たちは持っている私たちの補助反応、どれの私たちはラベルとして少しイース。
これらかもしれないない現れるでの仕様、
のお客様かもしれないない平なれわかっているのこれら、
しかし彼らは測定値私たちはできる取るで様々な段階ののプロセス
それかもしれない教えて私たち何かについて何ですか行くの上。
私言ったでの前の滑り台それ1つの私たちの目標
はに得るを通してこれ全体プロセス素早く、
のように効率的にとして私たちはおそらくできる。
1つ質問それ上げるは、なぜしないでください私たちはただ測定私たちの大きいそうだね？
私たちは持っているの能力に運ぶ外DOEの。
私たちはできた最適化するのために私たちの大きなイース、私たちはできた建てる予測的なモデル。
そうじゃないそれ全て私たちは必要にする？
なぜすべき私たちは過ごす時間？
なぜすべき私たちは過ごすお金測定するいくつかののこれらリトルイース
いつ彼らはないの本物ゴールのの結果？
良い、私希望での次カップルの例それ私できる見せるあなた、
いくつかのケースどこ気をつけて選択するこれら少しイース
そしてやってるいくつかの良い分析
できるなれ本当に致命的にの成功のあるプロジェクト。
私たちの初め例ここ、
の発達のある新しい樹脂のために建築的コーティング。
のゴールだったに来る上とあるシングル樹脂それできた会う
全てののパフォーマンス要件
横切っていくつかの製品行でいくつかの国々。
私たちの起動ポイントだった、
私たちは持っていたいいえシングル樹脂それできた会う全てそれらの要件。
私たちはだったを使用して違う樹脂で違う製品、
違う樹脂で違う国々、そして私たちは必要なに来る上とある解決
それ許可された私たちに減らすの複雑そこには。
私たちの早いプロトタイプ苦労したである番号の地域、
しかし1つ特定のエリアだった色合い強さ。
の方法これら白ベース塗料するだろうなれ使用済み
はもし私行くの中へある店そしてリクエスト
あるペイントのある特定の色にペイントの壁の私の家、
の店意思取るそれ白ベースペイントそして追加指定された金額
の濃縮色トナーにそれペイントに作成するある特定の色。
その本当に致命的になれできるに打つあるターゲットの色合い強さ、
どれのはの測定のどうやって素早くそれ色意思変化
として私たちは追加あるある額のある特定のトナー。
私たちは必要になれできるにコントロールそれそして打つそれ再現可能に
に成し遂げるの広いスペクトラムの色私たちは必要に成し遂げる。
私たちはまた持っていたある少し問題で条項の貧しい熱年安定性
そして貧しい樹脂再現性。
私たちのアプローチだったに運ぶ外いくつかの一連DOEの
に学ぶどうやってにコントロール色合い強みそしていくつかののの他の要因。
私は見せているの進捗の上これプロットでの底左手側のこれ画面。
前に私たちは始めましたのエネルギー省、ただいくつかののの探索的な実験;
のオレンジバーを表しますの範囲の色合い強み私たちはだったできるに成し遂げる。
私たちはできる見るそれは遠い下に
の目標範囲の色合い強み示されているによるこれ緑バーの上のプロット。
として私たちは運ばれた外のエネルギー省、私たちは学んだどうやってにコントロール色合い強さ。
私たちはだったできるに増加それそれまでに向かっての終わりののプロジェクト
いつ私たちはだったやってる私たちの最適化エネルギー省、
私たちはだったうまく中心にあるその周りこれ目標色合い強さ。
私たちはだったできるに建てる予測的なモデルそして使用それらの
で接続詞と予測的なモデルのためにいくつかののの他の鍵プロパティ
に識別する白空間どこ私たちは会った全てのの目標プロパティでの同じ時間。
しかしそれよりもよりも話すについての全体プロジェクト、
私欲しいに今集中の上1つ特定のエネルギー省それ私たちは運ばれた外。
のゴールのこれエネルギー省だったに確認するそして定量化する
何か結婚した観察された以前、
それの粒子サイズのの樹脂私たちはだった作る
だったある大きい要素で制御する色合い強さ。
これら樹脂は、で効果、
分散液の少し粒子の樹脂で水、
そしてそれだったのサイズのそれらの粒子それ見えたになれ重要。
私たちはだったまたを使用して
何私たちは電話ある共界面活性剤にヘルプ分散させるそれらの粒子、
そして私たちは持っていたある少し選択肢
についてどこでのプロセス私たちはできた追加それ共界面活性剤。
私たちは欲しかったに見てであるカップルの候補者
のためにの追加ポイントのそれ共界面活性剤
に見るもしそれ影響を受けるの鍵プロパティ。
それからついに、上それまでこれポイント、全ての私たちが作った樹脂、
私たちは持っています作ったでのコーティング革新中心。
私たちは今欲しかったにチェック、
できた私たちは作るこれら樹脂再現可能に横切って三つ違う場所は？
のエネルギー省私たちは運ばれた外は示されているの上の右手側ここ。
私たちは持っている三つレベルのために私たちの目標粒子サイズ。
私たちは持っている二レベルのためにの追加ポイントのの共界面活性剤。
それ与える私たちある満杯階乗エネルギー省と六走る。
それから私たちは複製されたそれエネルギー省横切って三つ違う研究室。
病気行く真っ直ぐの中へJMP
そして病気見せるあなた何のデータテーブル見た目のように。
あなたできる見るここ私たちは持っているのオリジナルデータテーブル、のエネルギー省、
しかし今私たちは持っている
ある全体コレクションのデータそれ私たちは集まったその間のDOE。
の初めもの良いするは、
良い見てで何私たちは学んだについて色合い強さ。
私はすでに建てられたここある削減モデルのために色合い強さ。
もし私たちは持っているある見てでの効果まとめに始めると、
私たちはできる見るそれの位置の追加のの共界面活性剤
そうではなかったある要素で決定する色合い強さ。
それ落とした外ののモデル。
しかし私たちはする見るそれの目標粒子サイズ
そしての反応器位置だった要因、として良いとしての交流
間目標粒子サイズそして反応器位置。
もし私たちは見て上で私たちの実際の予測によるプロット、
私たちはできる見るそれ見た目のようにあるかわいいニースモデル。
私たちは得たあるニースR二乗、
そしてすべて見た目になれでかわいい良い形。
それからおそらくの最高方法
の理解何ですかハプニングそして何これモデルは伝える私たち
はに見てでの予測プロファイラーここでの底。
私たちは見る私たちの予想される効果の目標粒子サイズの上色合い強さ。
として私たちは増加目標粒子サイズ、私たちは得るより高い色合い強さ。
それからもし私たちは見て横切ってで反応器位置、
何私たちは見るはそれラボAそしてラボCは与える広く似ている結果。
しかしもし私たちは見てで研究室B、初めの全て、
私たちは見るそれの色合い強さそれ私たちは得るからラボB
は大幅より高いよりも私たちはだった取得からラボAまたは研究室C
私たちはまた見るそれの依存の上粒子サイズ
は多くの少ないからラボBよりも私たちは見たからの他の二研究室。
これだったある問題のために私たち。
いつでも私たちは見るそれ違う研究室は生産する違う結果
との同じ樹脂そしてその同じプロセス、
それできるなれある本当に長さタスクに仕事外何ですか行くの上ここ。
あるよそれで多くの潜在的候補者
のためにの原因のこれ貧しい再現性。
でこれステージ、私たちはだったとても心配している
それそれだった行くに取る私たちある長さ時間に解決するこれ、
そのことだった行くに脱線するのプロジェクト、
そしてだった行くに逃す私たちの目標打ち上げ日付。
前に私たちは行ったの中へどれでも特定の活動に試すそして住所これ問題、
の明らか初めステップだったに見て
でのデータそれ結婚したすでに集まったでこれデータテーブル
そして見るもしそこにはだったどれでも手がかりそれできた多分与える私たちあるヒント
としてになぜラボBだった与える違うプロパティ。
いつでも私見るある広いデータテーブルのように私たちは持っています得たここ、
1つのの初めツールそれ私いつも行くにはのカラムスイッチャー。
の方法でこれ場合それ私意思埋め込むこれ
はの初めステップはに建てるある変動性チャート
それ最高ショーの問題それだった持っている。
私はあらかじめ構築されたある変動性チャートここ
どこ私は得た目標粒子サイズそして反応器位置として私のX軸
そして私は得たのイニシャル色合い強さとして私のY軸。
の初めタスクはに得るこれ
の中へあるフォーマットそれの最高を表しますの問題だった取引すると。
の初めもの病気する
はスワップ以上私の目標粒子サイズそして反応するまたは位置。
病気また追加そして接続するの細胞手段に追加いくつかの行ここ。
今私はかわいいハッピーとこれ。
私考えるこれうまく反映するの問題それだった取引すると。
私たちはできる見るラボAそしてラボCとても似ている結果、
しかし研究室B、より高い色合い強さ
そして少ない依存の上色合い強さそして粒子サイズ。
今私できる使用私のカラムスイッチャー、
そして何これ意思許可する自分にするは保つこれプロットでその通りこれフォーマット、
しかし素早くスイッチ外これY軸、のイニシャル色合い強さ、
のためにどれでも他の変数それ私は得たで私のデータテーブル。
病気行くの中へのやり直しプラットホームそして選択するのカラムスイッチャー。
今私できる選択するどれでものの他の要因で私のデータテーブル。
私はただ行くに選択するすべてそれ私は得たで私のデータテーブル。
それからいつ私打つわかりました、
私今持っているこれカラムスイッチャーにの左の私のプロット。
私できるクリックの上どれでものこれら要因
そしてそれ意思変化これ軸しかし保つのプロットでその通りの同じフォーマット。
もし私選択する粒子サイズ、
私できる見る今私はプロット私の実際の測定された粒子サイズ
に対して目標粒子サイズそして反応器位置、
その通りの同じフォーマット。
それ見た目のようにでこれ場合、
全て三つ研究室は与えるかわいい似ている結果。
私はない見る何でもそれ与える自分ある手がかりとしてに何ですか行くの上、
しかし私できる素早くただスクロールを通してこれ全体データセット。
私は見るたいていノイズ右今。
私はない見るどれでもパターンそれ思われるになれ特に役立つ、
しかし病気保つ行きます。
いつ私得るにこれプロットここ、それで今私はプロット導電性、
私見る興味深いことにそれラボBは作る樹脂
と多くのより高い導電率よりもラボAそして研究室C
それは1つ役に立つ観察。
病気保つ行きます。
これ次1つ、
これは実は別の測定の導電率
後の樹脂もっているされたである熱い部屋のためにある週、
見せているの同じもの、
まだ確認するそれラボBは与えるより高い導電性。
病気保つ行きます。
たいていノイズ、多分ある少し少しのの表示
それの分子重さからラボBはわずかにより低い。
病気保つ行きます。
また、まだない見る何でもそれ面白い、たいていノイズ。
しかしそれから私得るにこれプロットここ、そしてまた、
今だったプロットのpHのの樹脂1つ時間の中へのプロセス、
それで早いの中へのプロセス、の酸度またはpHのの樹脂。
研究室B、また、は違うからラボAそして研究室C
その与える自分多くのより高いpH。
保つ行くただにチェックもしあるよ何でもそれ以外。
これだったのイニシャルプロット私たちは始めましたとのイニシャル色合い強さ、
そしてそれからの最後1つはのペイント粘度、
どこすべて見た目かわいい似ている。
本当に素早くを使用してカラムスイッチャー、
私見つかった外それないのみはラボB作る樹脂とより高い色合い強さ、
その作る樹脂とより高い導電率
そしてより高い酸度、より高いpH。
何できたそれなれ伝える私たち？
何かもしれないなれ原因となるより高いpHそしてより高い導電性？
良い、これら樹脂、私言った、
だったある分散のあるポリマー粒子で水。
何でもそれは変化の導電性、のpHは行くになれでの水段階。
そのない行くになれでの樹脂段階。
何私たちはしただった私たちは沈殿したによる遠心、
私たちは沈殿した外の樹脂そしてただ分析されたの水段階。
私たちは運ばれた外ある多くの分析、しかし1つののもの私たちは働いたの上、
私は見せているの上これプロットの上の右手側のPPM、
の部品あたり百万のリンそして硫黄
でそれ水段階。
もし私見てでのオレンジバーに始めると、の硫黄、
私できる見る全てのの樹脂sから全て三つ研究室はとても似ている、
しかしの青バー、のレベルのリン、
研究室Bは作る樹脂とについて四回として多くのリン
として彼らはだった作るからラボAそして研究室C
いつ私たちは見たでのレシピのために作るこれら樹脂、
あるよのみ1つ生材料それもたらすでリン。
の上ある少しのさらに遠く調査、
何私たちは見つかった外だったのサプライヤーそれだった配達するこれ材料にラボB
だった間違って供給する何か
それだった四回として濃縮としてそれすべき持っているされた、
そして四回として濃縮として彼らはだった提供するにラボAそして研究室C
の補助データそれ私たちは見たででこれエネルギー省使用してのカラムスイッチャー、
私たちはだったできるに本当に素早くピンポイントの原因のそれ問題。
私たちはしませんでした持っているに費やす時間に得るそこには。
のプロジェクト泊まったの上追跡、そしてそこにはだった平あるボーナス。
私たちは学んだそれ増加するのレベルのこれ材料とのリン
だった別の道具私たちは持っていたに増加の色合い強さ。
私たちはするだろう持っているおそらく一度もないされたわかっているのそれ
もし私たちはしなかった運ばれた外これ分析そして持っていたこれ嬉しいy事故。
それはの初め例。
私たちは行くの上にの2番例今。
でこれ場合、だった取引するとある保護的なコーティング、
あるコーティングそれは設計に行く以上金属基板のように鉄そして鋼鉄
そして守るから腐食。
私たちは持っている五実験的な樹脂それ私たちは欲しいに見てで、
ある樹脂それは設計に与える良い腐食、
そしてそれから四樹脂
それは設計に改善するの柔軟性ののコーティング。
の初め三つのこれら樹脂
は追加したでの初めステージののコーティング準備、
そしてそれからの最後二得る追加したである別後でステップ。
私たちは持っている二質問ここだった試していますに答え。
どうやってするの樹脂影響する腐食そして影響する柔軟性、
そして何はの最高組み合わせののレベルのこれら樹脂
に与える私たちの最高組み合わせの腐食そして柔軟性？
また、私たちは使用エネルギー省、私たちはだったできるに建てる予測的なモデル、
そしてここ私たちはだったを使用しての混合プロファイラー
に識別するいくつかの白空間それ私たちはできる仕事で。
これエネルギー省はある少し少しもっと複雑よりもの初め1つ、
それで私は試していますに代表する絵的に何私たちはだった取引するとここ。
もし私たちは見てで私たちの初めステージの私たちのコーティング製造、
で追加に私たちの三つ実験的な樹脂、
私たちは持っているある主要樹脂である修理済みレベル。
で効果、私たちの三つ実験的な樹脂は三つ混合変数ここ
なぜなら彼らは形状の休むのこれ100 %。
彼らは追加上にある絶え間ない和の57.77 %。
三つ混合変数取引するとそこには。
それからでステージ二、
私たちはできる取引と私たちの他の二樹脂として独立した変数
なぜなら彼らはない一部のそれ混合。
私たちは持っている三つ混合変数、二独立した変数。
私たちはまた持っているいくつかのレベル
それのフォーミュレーターだったできるに決める彼らは欲しかったに仕事で
ベースのの上前経験のために全てのこれら樹脂。
それから私たちは持っているいくつかの制約の上の組み合わせだった取引すると。
のために例、での始めるここ、
私たちは欲しいの和のフレックス2そしてフレックス3になれもっとよりも10%しかし少ないよりも30%。
そこにははいくつかの他の制約として良い。
あかなり複雑エネルギー省、しかしを使用してカスタムデザイン、
その比較的率直なに建てるこれDOE。
絶対にいくつかのチップそしてトリックで条項のどうやってに建てるのエネルギー省、
何モデルに使用、そしてどうやってに分析するそれデータ。
私しないでください持っている時間に行くを通してそれ今日、
しかし私はそうするだろうなれ完璧にハッピー
に話すについてそれオフラインもし誰かの興味がある。
しかししましょう行く真っ直ぐの中へJMPそして良い見てでこれ例。
ここ私たちは持っているのエネルギー省それ私たちは運ばれた外。
それだったある16ランDOE。
もし私たちは行く右横切ってにの左手側、
私たちは持っている私たちの三つ混合された変数そして私たちの二プロセス変数。
私たちは測定された私たちの柔軟性そして腐食
そしてそれから私たちは持っているある多くの他の補助反応私たちは持っています測定した。
私だったできるに建てる良い予測的なモデルのために柔軟性そして腐食。
何私は行くにするはただ見せるあなたそれらのモデルでのプロファイラー
ただにヘルプ私たち理解する何だった学ぶそして何ですか行くの上。
病気追加それらの二予測的なモデルそれ私建てられたに私のプロファイラー、
そしてそれから私得る私のプロファイラーここ。
私できる見る、初めの全て、
私はプロット柔軟性そして腐食ここ。
より低い数字はより良いのために両方のこれら反応。
より低い数字のために柔軟性、
より低い数字のために腐食は何だったターゲティング。
私できる見るとして私追加私の腐食樹脂、もし私増加のレベル、
私得るより良い腐食パフォーマンス、
しかし残念ながら、私得る悪い柔軟性。
の反対は真実のためにほとんどのこれら柔軟化された樹脂。
として私追加もっとのこれら、
私は取得より良い柔軟性、しかし悪い腐食。
これは何かそれはとても一般
でコーティング発達そしてたくさんの他の地域。
らしいのようにあるよいつもあるペアのプロパティ
どこもし私たちは改善する1つの彼ら、私たちはいつも作るの他の1つ悪い。
しかしもし私来る横切ってに私の柔軟剤4樹脂、
何か本当に面白いここ、
として私追加もっとのこれ樹脂、私得るより良い柔軟性、
しかし私しないでください苦しむで全てで条項の腐食。
これは行くになれある本当に役に立つ道具
のために私たちに最適化するの組み合わせの柔軟性そして腐食。
しかし私はそうするだろうのようにに理解するある少しもっとについての科学後ろにこれ。
なに？ハプニング？
なに？普通でないについてフレックス4
それ許可します私たちに改善する私たちの柔軟性それなし劣化する腐食？
また、私欲しいに使用全てのこれ補助データ
それ私は集まったで私のデータテーブルにヘルプ自分理解するそれ。
何私したは、私欲しいに見てを通してこれテーブル、
そして私は行くに使用ある違う道具これ時間。
私は行くに使用多変量。
もし私選択するそれ、
これ許可します自分に基本的に見てでの相関
間全ての組み合わせの要因それはで私のデータテーブル。
病気選択するすべてそれ私測定された
そして病気追加それでのY列そしてただ打つわかりました。
これ生成する私の多変量。
の初めもの私見るはこれテーブルここどこ私は得た全ての相関関係
のために全てのペアの組み合わせのの要因それは置くで私のテーブル。
私できる見るそこにははいくつかのかわいいニース相関関係ここ。
私は見るいくつかのかなり強い相関関係、
しかしそのある少し少し難しいに行くを通して全てこれ、
ある少し圧倒的なに行くを通して全てこれそして選ぶ外どれでも面白いパターン。
私はまた得た私の散らばるプロットここ、
そしてもし私追加あるフィットラインにこれら散らばるプロット、
また、私は見るいくつかのかなり強い相関関係、
しかしまだ私考えるこれはある少し圧倒的なにダイビング真っ直ぐの中へ。
の道具それ私のようにに使用に始めるとここはペアごと相関関係。
もし私選択するそれ、これ生成するある新しいテーブルどこ私は得た
全ての可能ペアの変数そしてその与える自分の相関。
私できる選別これテーブルベースのの上どれでもカラム。
私は行くに選別によるの重要な確率
そして病気作るそれある上昇するなぜなら私欲しい
私の低い重要な確率になれでの上の私のテーブル。
それからもし私打つわかりました、私できる見るの初めそして最強相関私得る、
で事実、含まれるこれ柔軟剤樹脂4
それだった与える私たちこれ面白い行動。
私できる見るある強い相関との二次的またはTG2。
これはあるガラス遷移温度。
のガラス遷移温度はある温度でどれのあるコーティング変化
からいるあるガラス状の難しい材料にある柔らかいゴム状のフレキシブル材料。
私のフレックス4レベルは相関するとここ
ある二次的ガラス遷移温度それ私は測定中。
そして私できる見るまたもし私行くある少し少しさらに遠く下、
私の主要なガラス遷移温度、
の主要ガラス遷移相関する強くとの腐食。
S科学的に、私考える彼らは面白い観察。
何私したベースのの上それは私また建てられた予測的なモデル
のために私の主要なTGそしてのために私の二次的TG。
今私できる見てで私のプロファイラー、
しかし私できる含む全ての私の四予測的なモデル。
今病気含むの二私した前に、柔軟性そして腐食、
しかしまた私の主要なTGそして二次的TG。
今何私できる見るはそれの初め二行
はその通り何私たちはだった探しているで前に。
もし私見てで私の主要なTG、
私できる見る何でも私するで条項の追加する新しい樹脂。
のために例、もし私追加もっとの私の腐食樹脂、
私は増加する私の主要なTG、
そしてそれは相関するとの改善で腐食。
の柔軟性を高める樹脂、もし私追加もっとのそれらの、
私は減少する私の主要なTGそして作る私の腐食悪い。
それ主要なTGする思われるに相関させる、としての多変量は示す、
相関させるとても良いと腐食。
もし私見てで私のフレックス4樹脂、それだった持っているいいえ効果の上腐食
そしてその持っているいいえ効果の上私の主要なTG、
それでその違うから私の他の柔軟化樹脂、
しかし私できる見るのために私の二次的TG、
として私追加もっとの私のフレックス4、その急速に減少するの二次的TG。
の他の樹脂本当にしないでください持っている多くの効果の上二次的TG。
何するそれ平均？
何できる私学ぶからそれ？
良い、どれでも材料それもっている複数TG、ガラス遷移気温、
そのいつものあるサインそれそのある多相生材料。
そのないある同種の材料。
それだったの場合ここいつ私たちはしたいくつかの顕微鏡検査。
何私たちは見ただった私たちのコーティング持っていた
ある継続的な段階示されているによるこれグレー材料ここ、
しかしそれ持っていた分散したでそれある二次的段階。
の主要なガラス遷移温度
だった相関するとそれ主要な継続的な段階
そしての二次的より低いガラス遷移温度
だった相関するにこれ二次的段階それ私たちは持っているここ。
私たちは持っていたある難しいガラス状の主要な段階そしてそれからある柔らかいゴム状の二次的段階。
なぜそれは重要は
いつもの高いガラス遷移温度する鉛により良い腐食
なぜならそれ阻害するの拡散の何でもを通してこれ層
そして止まる材料取得にの基板、
の金属基板、そして原因となる腐食。
いつもの、もし私欲しいに作る柔軟性より良い、
私持っているに作るこれ継続的な層より柔らかい
そしてそれ劣化する腐食。
しかしとこれタイプの形態学、
私だったできるに保つ私の難しい継続的な段階
そして得柔軟性を通してある別分散したゴム状の段階。
これ意味それ何でもそれ欲しかったに拡散するを通してのコーティング
そして原因腐食だったいつも持っているに拡散するを通してこれ高いTGエリア。
その与えられた自分の組み合わせ
の良い腐食そして良い柔軟性一緒に。
の補助データそれ私集まっただった本当に責任者...
の分析にそれだった責任者
のためにの学ぶの何だった行くの上でこれシステム。
で結論、
その絶対に可能に運ぶ外成功DOE
どこ私たちはのみ測定の致命的反応、の大きなイース。
しかし私希望私は示されているそれ含む気をつけて選択された補助反応、
リトルイースできる頻繁なれ本当に貴重な、できる持ってくる明瞭さに予想外の結果、
そしてそれできるヘルプ私たちに建てる科学的知識。
私希望私はまた示されているそれJMP提供しますいくつかのツールそれ本当にヘルプ私たちとこれ。
私は示されているあるカップル、しかしそこにはは多くのもっとそれは利用可能。
私はそうするだろうついにのようにに仕上げるオフによる感謝するの多くの仲間
でPPGコーティングそして革新中心誰が貢献したにこれ仕事。
