しかし、重要なのはDOE（実験計画法）を用いるだけでなく、予測プロファイラーや等高線プロファイラーと組み合わせることです。これらのプロファイラーを用いることで、科学者やエンジニアは最適な製品やプロセスを実現し、持続可能性への「二次的な」貢献を生み出すことができます。例えば、プロセスをより効率的にすることで、廃棄物の発生量やエネルギー消費量を削減することが可能になります。より優れた、あるいはより効率的な製品を実現することで、その製品の使用における資源を節約したり、廃棄物の発生量を減らすことで製品の寿命を延ばしたりすることができます。
本稿では、持続可能な技術のグローバルリーダーであるジョンソン・マッセイ社が、製品の用途だけでなく、その配合段階から持続可能性をどのように考慮しているかを示します。性能だけでなく、配合自体の環境負荷を最小限に抑えることも考慮に入れ、製品の様々な側面に持続可能性を取り入れるために、実験計画法（DOE）とプロファイラーをどのように活用しているかを説明します。
はい。皆さん、こんにちは。今日は、ディスカバリーサミットへの私たちの貢献についてお話しします。タイトルは「持続可能な製剤を作成するための実験計画法と予測プロファイラーの活用」です。まずは自己紹介から。私の名前はピラールです。特殊化学品会社ジョンソン・マッセイの研究員で、統計的思考チームというグループのリーダーを務めています。このチームの目的は、ジョンソン・マッセイ社内で統計ツールの利用を拡大することです。こちらが同僚のパトリシアとジェニーです。彼女たちに自己紹介してもらいます。
こんにちは、パトリシア・ブランコです。私もジョンソン・マッセイに勤務しています。研究センターを拠点としています。私は化学を専攻しており、コーディングと製剤の分野で約20年間働いています。
こんにちは、ジェニーです。私はテクノロジーセンターに勤務しており、サステナビリティチームの一員としてライフサイクルアセスメント（LCA）を担当しています。研究プロジェクトにおいて、科学者たちが持続可能な意思決定を行えるよう支援しています。
ジョンソン・マッセイをご存知ない方のために、少しご紹介させていただきます。ご存知の通り、世界はこれまでで最も大きな課題に直面しており、ネットゼロへの移行とより持続可能な未来の実現に向けて、変革が必要です。そこでジョンソン・マッセイの出番です。当社は、刺激的な科学と継続的なイノベーションを通じて、毎日何百万人もの人々のネットゼロへの移行を促進しています。当社は206年の歴史を持ち、世界中に12,000人以上の従業員を擁しています。当社の技術は、高度な金属、化学、触媒、プロセスエンジニアリングに基づいています。これらの専門知識は長年にわたって培われ、当社のすべての事業の基盤となっています。ジョンソン・マッセイは持続可能性に尽力しており、ジェニーがそのすべてについてお話しします。
ジョンソン・マッセイのコアバリューの一つは、地球と人々を守ることです。これを実現するために、私たちは技術ポートフォリオの開発方法、それらの技術を生産するための事業運営、そして顧客やサプライヤーと協力してポートフォリオ内で持続可能な製品を生み出す方法を検討しています。私たちは気候変動対策に取り組んでいます。自然を保護し、循環型経済を推進し、安全で多様性があり、公平な社会の実現を目指しています。ESG評価を活用することで、私たちがより持続可能な企業へと成長していく過程を追跡しています。
ありがとうございます。本日は、実験計画法と持続可能性の活用についてお話しします。実験計画法は、実験回数を減らすだけで資源、材料、エネルギーを節約できるため、持続可能性に本質的に貢献します。また、例えば、実験計画法を適用してプロセスの効率化を図る場合、重量が減り、エネルギー消費量も削減されます。実験計画法を適用して製品の効率化を図る場合、その製品の使用時に資源を節約したり、製品の寿命を延ばして廃棄物の量を減らしたりすることができます。持続可能性に対するDoEのこれらの応用はすべて、製品の応用を通じてより直接的に行われます。このプレゼンテーションでは、さらに踏み込んで、製品の配合を通じてDoEと持続可能性についてお話ししたいと思います。製品が存在する以前の段階に遡ります。JMでの配合。
製品処方はJMの中核的な能力の一つであり、化学、モデリング、製造、加工、エンジニアリングといった分野横断的なアプローチが求められます。顧客のニーズに合った形でJMの科学技術を提供するためには、これらの分野の専門家が連携して取り組む必要があります。冒頭でも述べたように、私は英国にあるJMテクノロジーセンターの処方開発チームに所属しています。私たちのチームは、長期的な基礎研究から製品製造における迅速かつ重要なサポートまで、幅広いプロジェクトにおいてJMの全事業部門を支援しています。また、社内ラボで新たな技術やスキルを開発するだけでなく、外部の専門家との連携を通じて、科学基盤の構築と拡張にも努めています。
実験を設計し、データから最大限の価値を引き出すために、統計ツールを使用しています。JMの製品のほとんどは配合されており、ここでは例としていくつかの写真を紹介します。左から順に、活性触媒を含むアリザリンでコーティングされた触媒コンバーターがあります。中央の黒い写真は燃料電池インクで、燃料電池と電解槽の両方の触媒がインクからコーティング層を形成するために堆積されます。また、粉末も非常に重要です。粉末は、化学品の製造に使用される顆粒状またはペレット状の触媒の製造に使用されるからです。
これらの例すべてにおいて、材料とその相互作用を理解することが非常に重要です。配合は複雑なシステムであり、JMPの混合実験計画法などのツールを活用することは重要で、製品の配合を研究する際に最大限の価値と理解を引き出すのに役立ちます。
これから行うデモンストレーションでは、配合物に対して混合実験計画法（DOE）を実行し、JMPのプロファイラで紹介する配合物の性能を調べます。さらに、ライフサイクル分析の概念に基づいた持続可能性に関するモデルも紹介します。これら2つをプロファイラで同時に分析することで、性能だけでなく配合物の持続可能性も考慮した最適な配合物を得ることができます。ライフサイクル分析についてあまりご存知ない方は、ジェニーが説明しますのでご安心ください。
ライフサイクル分析は、生産チェーン全体に関連する可能性のある直接的または間接的な環境影響を定量化するために使用できる方法です。つまり、ゆりかごから工場出荷まで、またはゆりかごから墓場までです。LCAは、持続可能な製品やプロセスの設計を促進し、発生する可能性のある危険信号を特定して、それらに早期に対処できるように支援します。これにより、環境への影響が減り、環境に放出される有害物質が減少します。LCAは特に、人間の健康、生態系の健康、および資源の利用可能性という3つの主要なターゲットに焦点を当てます。現在、私たちは二酸化炭素換算量に焦点を当てており、DOEのPilarを使用して、ゆりかごから工場出荷までの製品のカーボンフットプリントを調べています。
ここで一旦退出します。JMPで直接デモンストレーションを行います。ここでは、3つの成分からなる混合物を用意します。主成分、修飾剤、溶媒です。三成分プロットを開いてみます。どのように表示されるか見てみましょう。青色の部分です。これが、主成分、修飾剤、溶媒の三成分プロットです。もちろん、実際の配合はもっと複雑ですが、ここでは3つの成分のみを使った簡単な例を示したので、三成分プロットで簡単に視覚化できます。配合では通常、実験空間は可能な組み合わせ全体に比べて非常に小さいです。
通常、非常に小さな空間を想定しなければなりません。しかし実際には、非常に小さな空間のように見えますが、非常に劇的な種類の... この空間内のこの配合に非常に小さな変更を加えると、パフォーマンスの観点から非常に劇的な動作を引き起こす可能性があります。ご覧のように、制約付きの充填設計に基づいて、このスケッチで混合設計を設計しました。これにより、実験空間の周りのデータ ポイントの良好な分布が得られます。データはモデルでした。収集しているデータは、ご覧のようにパフォーマンスに関連する何らかの特性であり、データはモデルでした。
これで、異なる配合がどのように異なる性能特性をもたらすかのモデルが得られました。同時に、各成分のカーボンフットプリントを考慮した、配合1キログラムあたりに発生する二酸化炭素換算キログラムのカーボンフットプリントのモデルも得られました。これらのモデルをそれぞれ三元図で視覚化します。たとえば、カーボンフットプリントから始めると、ここでは実験空間を拡大表示しています。実験空間は白色で示されています。赤色の等高線から、左に向かうにつれてカーボンフットプリントが増加することがわかります。
この製品のこの配合のカーボンフットプリントを最小限に抑えたい場合は、右方向に進む必要があります。また、パフォーマンス予測モデルを見ると、モデルがより複雑になり、値が20から60の間でどのように変化するかがわかります。20、30があることがわかります。点線上には40の領域もあります。パフォーマンス特性を40にしたい場合は、そこで作業する必要があります。
また、50という値もあります。50付近で作業したい場合は、この領域付近の配合が必要になります。また、60という最適な値もあります。この特性を最大化したい場合、これらの範囲内の配合を選択する必要があります。特に、配合に関してはこの領域に注目することになります。すべてをまとめて見ると、性能特性の等高線が赤色、カーボンフットプリントの等高線が青色で示されています。これらをまとめて見ることで、性能特性を最大化しつつ、カーボンフットプリントを最小限に抑えるために、関心領域にできるだけ近い配合を選択することができます。
おそらく、この領域の右側に位置する配合を選択することで、二酸化炭素排出量をできるだけ低く抑えることができるでしょう。これはあくまで視覚的な判断であり、成分が増えると視覚化はより複雑になります。いずれにせよ、混合プロファイラを使えばすべて可能ですが、JMPの予測プロファイラや設計空間プロファイラなどの他のツールを使って、システムを最適化することもできます。この場合のように、性能だけでなく二酸化炭素排出量といった様々な出力を考慮し、検討している2つの側面の間で妥協点を見出すことができるソリューションを見つけることができるでしょう。
私たちは製品の処方について検討しています。要約すると、持続可能性と初期段階の研究を科学者が考慮できるようにするためのツールを提供することが非常に重要です。そうでなければ、これらの決定を下すことは非常に困難になります。JMPは、実験とプロファイラのサインによって、科学者が製品や処方において考慮すべき性能、持続可能性、その他の多くの側面（たとえばコストなど）を同時に最適化し、あらゆる面で最高のソリューションを得るための非常に有用なツールであることが証明されています。以上が私たちの見解です。ご清聴ありがとうございました。
