然而，這不僅僅是使用實驗設計（DOE），還要將其與預測和輪廓分析器結合。這些分析器能夠幫助科學家和工程師獲得最優的產品和工藝，從而對永續發展做出一些「間接」貢獻。例如，透過提高製程效率，可以減少廢棄物產生和/或降低能源消耗。獲得更好或更有效率的產品可以節省產品應用中的資源，或透過減少廢棄物產生來延長產品的使用壽命。
本文將介紹全球永續技術領導者莊信萬豐公司如何從產品配方研發之初就考慮永續性，而不僅限於產品應用層面。我們將闡述如何運用實驗設計（DOE）和性能分析工具，在配方研發過程中不僅關注產品性能，更力求最大程度地減少配方本身的環境足跡，從而將可持續性融入產品的多個方面。
好的，大家好。今天，我將介紹我們為探索峰會所做的貢獻。我們的主題是「利用實驗設計和預測分析器創建永續配方」。首先，請大家自我介紹一下。我叫皮拉爾，是莊信萬豐特化學品公司的研究科學家，也是統計思維團隊的負責人。團隊的目標是在莊信萬豐內部推廣統計工具的應用。我的同事帕特夏和珍妮也在這裡，她們將自我介紹。
您好，我是派翠西亞·布蘭科。我也在莊信萬豐公司工作，在研究中心服務。我擁有化學背景，從事編碼和配方設計領域的工作已有約20年。
您好，我是珍妮。我在技術中心工作，隸屬於永續發展團隊，負責生命週期評估（LCA）的工作，幫助科學家在研究計畫中做出永續的決策。
對於那些還不了解莊信萬豐（Johnson Matthey）的朋友，我將簡單介紹一下。如大家所知，世界正面臨前所未有的挑戰，我們需要做出改變，向淨零排放轉型，確保更永續的未來。而莊信萬豐正是在此背景下應運而生。憑藉我們卓越的科學技術和持續的創新，我們每天都在為數百萬人推動淨零排放轉型。我們擁有206年的歷史，在全球擁有超過12,000名員工。我們的技術基於先進金屬、化學、催化和製程工程。這些專業知識經過多年的積累，是我們所有業務的基石。在莊信萬豐，我們致力於永續發展，接下來珍妮將為我們詳細介紹這一點。
莊信萬豐的核心價值之一是保護地球和人類。為了實現這一目標，我們著眼於技術組合的開發、生產這些技術所涉及的運營，以及如何與客戶和供應商合作，在我們的產品組合中打造永續產品。我們致力於保護氣候，保護自然，推動循環經濟，並努力建立一個安全、多元、公平的社會。我們利用ESG評級來展現我們邁向永續發展型企業的步伐。
謝謝。今天，我們將探討如何將實驗設計（DOE）應用於永續性領域。對我們而言，實驗設計本身就對永續性有所貢獻，因為減少實驗次數就能節省資源、材料和能源。此外，例如，如果您運用實驗設計來提高某個流程的效率，就能減輕產品重量並降低能耗。如果您運用實驗設計來提高產品的效率，就能在產品應用中節省資源，或延長產品的使用壽命，進而減少廢棄物。所有這些實驗設計在永續性方面的應用都更著重於產品的應用。在本次演講中，我們希望更進一步，從產品配方的角度探討實驗設計與永續性之間的關係，甚至追溯到產品誕生之前。我們以JM為例，探討了配方設計。
產品配方是JM的核心能力之一，它需要多學科協作，化學、建模、製造、製程和工程等領域的專家必須通力合作，才能將JM的科學研究成果轉化為滿足客戶需求的產品。正如我在引言中所述，我是JM英國技術中心配方團隊的一員。我們團隊為JM所有業務部門提供支持，專案範圍涵蓋從基礎性的長期研究到為產品製造提供快速關鍵支援。此外，我們也透過在實驗室開發新技術和新技能，以及與外部專家合作，不斷拓展和深化我們的科學研究基礎。
我們使用統計工具來設計實驗，並最大限度地利用數據。 JM 的大多數產品都是配方產品，這裡我只展示一些圖片作為範例。從左邊開始，我們看到的是觸媒轉換器，它們塗覆茜素，茜素中含有活性催化劑。中間的黑色圖片是燃料電池油墨，燃料電池和電解槽催化劑都沉積在油墨上，形成塗層。粉末也非常重要，因為它們用於生產顆粒狀或球狀催化劑，這些催化劑用於化學品的生產。
在所有這些例子中，理解材料及其相互作用方式至關重要。配方是複雜的系統，使用 JMP 工具（例如混合實驗設計）非常重要，它們可以幫助我們在研究產品配方時獲得最大的價值和理解。
在本次演示中，我們將對配方進行混合物實驗設計 (DOE)，並分析其性能，該性能數據將導入 JMP 的 Profiler 工具中。此外，我們還將引入一個基於生命週期分析概念的可持續性模型。我們將在 Profiler 工具中同時分析這兩個模型，以獲得一個最佳化配方，不僅考慮性能，還考慮永續性。如果您之前不太了解生命週期分析，Jenny 將為您進行講解。
生命週期分析是一種量化整個生產鏈中可能存在的直接或間接環境影響的方法，涵蓋從搖籃到大門或從搖籃到墳墓的整個生命週期。生命週期分析的作用在於促進永續產品或製程的設計，並識別可能出現的任何潛在問題，以便我們能夠儘早採取措施。這將有助於減少環境影響，並降低有毒物質的排放。生命週期分析將重點放在三個主要目標：人類健康、生態系統健康和資源可用性。目前，我們正與美國能源部 (DOE) 的 Pilar 合作，重點關註二氧化碳當量，以便評估產品從搖籃到大門的碳足跡。
我要離開這裡了。我將直接在 JMP 中演示一下。我們現在有一個由三種成分組成的混合物：主組分、改質劑和溶劑。讓我打開三元圖。看看它是什麼樣子。是藍色的那部分。這就是我們的三元圖，包含主組分、改質劑和溶劑。顯然，實際的體系配方要複雜得多，但我們只用了三種組分做了一個簡單的例子，這樣它們就可以很容易地在三元圖中可視化。通常情況下，在配方中，實驗空間相對於所有可能的組合來說非常小，這是很常見的現象。
我們通常需要在非常小的空間內進行假設。但實際上，儘管空間看起來很小，但在這個空間內，公式的微小變化就可能導致性能方面出現非常顯著的變化。我們設計了一個混合設計，在這個草圖中，它基於一個帶有約束的填充設計（聽不清楚 00:09:50），正如你所看到的，它使數據點在實驗空間內分佈良好。數據是模型。我們收集的數據是一些與性能相關的屬性，正如你所看到的，數據是模型。
我們現在建立了一個模型，用於描述不同配方如何產生不同的性能特性。同時，我們也建立了一個碳足跡模型，即每公斤配方產生的二氧化碳當量（以公斤為單位），其中考慮了每種成分的碳足跡。我們將用三元圖來視覺化這些模型。例如，如果我們從碳足跡開始，可以看到，我已經放大了實驗區域。實驗區域以白色顯示。您可以看到，透過紅色等高線，碳足跡隨著向左移動而增加。
如果我們想最大限度地減少該產品配方的碳足跡，我們需要…朝著這個方向前進。我們還有…如果我們看一下效能預測模型，就會發現這個模型更加複雜，數值在 20 到 60 之間變化。可以看到有 20 和 30 這兩個值。虛線上也標示了 40 的區域。如果我們想要達到 40 的效能指標，就需要朝著這個方向努力。
我們還有50這個數值。如果我們想要在50附近進行最佳化，就需要選擇在這個數值範圍內的配方，此外，60也是一個理想的數值範圍。假設我們的目標是最大化某個效能指標，那麼我們需要選擇在這個範圍內的配方，特別關注這個範圍內的配方。綜合來看，性能指標的等值線以紅色表示，碳足跡的等值線以藍色表示。透過綜合考慮，我們可以選擇盡可能接近目標範圍的配方，從而最大化性能指標，同時盡可能減少碳足跡。
我們可能會選擇位於該區域右側的配方，以盡可能降低碳足跡。這顯然只是視覺上的推測，當組分更多時，視覺化會變得更加複雜。不過，您可以透過混合物分析器完成所有操作，也可以使用 JMP 中的其他工具，例如預測分析器或設計空間分析器，來幫助您優化系統，同時考慮不同的輸出，例如本例中的性能和碳足跡，並找到一個能夠在這兩個方面之間取得平衡的解決方案。
我們正在研究一種產品的配方。總而言之，其重要性在於…為科學家提供工具，使其能夠考慮永續性和早期研究，這一點至關重要。否則，這些決策將很難做出。 JMP 及其實驗標記和分析器已被證明是科學家優化產品或配方性能、可持續性以及其他許多方面（例如成本）的非常實用的工具，從而能夠同時獲得最佳解決方案。以上就是我們的全部內容。非常感謝您的關注。
