スピーカー | トランスクリプト |
| カルロス・オルテガ | はい。こんにちは。JMP Discovery Summit でのプレゼンテーションへようこそ。 |
| もちろん、このプレゼンテーションを直接行いたかったのですが、現在の状況では、これが私たちが使用している方法を共有する最良の方法です。 |
| JMPを日常業務でどのように活用し、それがどのように日々の業務に役立っているか、データの再処理方法などについて学びました。しかし、 |
| ビデオを使ったこの方法のプレゼンテーションは、視聴者にとっても利点があります。今すぐコーヒーを飲みたいときは、一時停止して、コーヒーの準備ができたら再開できるからです。 |
| しかし、時間から考えると、サミットは今まさに順調に進んでいるようです。そして、おそらく皆さんは既にかなり興味深いプレゼンテーションをいくつか聞いていると思います。 |
| JMPは、データからより意味を引き出し、問題を解決し、より深い洞察と調査を得るための統計ツールとして役立ちます。 |
| データのより多くの部分。しかし、今日私たちがやりたいことは（これもデータ品質保証というタイトルの下に隠されています）、 |
| スクリプト エンジン。 |
| すべてはJSLスクリプトに関係しています。これは、データ分析に使用できるようにデータを準備する日々の作業に非常に役立ちます。 |
| カルロス・オルテガ、ダリア・オチュスカヤ、そして私自身について少し紹介したいと思います。そう、誰がこれをやっているのか、もう少しよく理解したいからです。もちろん、いつものように、 |
| これにはいくつかのルールがあり、 |
| 使用しているデータに関する免責事項です。弁護士であれば、一時停止して詳細を確認することになるでしょう。しかし、それ以外の方は、今すぐプレゼンテーションに飛び込みましょう。 |
| そしてもちろん、皆さんが目にする人々や場所の簡単な紹介から始めるのが一番です。私たち全員の共通点は、オランダのアムステルダムであり、Avantium で働いていることです。 |
| 持続可能な技術を提供する企業です。しかし、私たちは世界中からさまざまな場所から来ています。 |
| 一方、左側には、ベネズエラ出身の化学エンジニア、カルロス・オルテガ氏がいます。彼はオランダに約 6 年間住んでおり、アバンティウムで約 2 年間、プロジェクト リーダーおよびサービスとして働いています。 |
| 右側にはロシア出身のダリア・オチュスカヤがいます。こちらも2年ほどここで働いており、ここ5年間はベネルクスで過ごしています。 |
| 彼女は化学工学の博士号を取得した地域に住んでいます。そして私自身もそうです。私の唯一の利点は、ドイツ出身なので車で帰宅できることです。私は約 10 年前からオランダに住んでいて、約 3 年前に Avantium に入社しました。 |
| しかし今、 |
| Avantium についてもう少しお話ししましょう。私たちが行っていることのほんの一部を簡単に説明したいと思います。 |
| 先ほども申し上げたとおり、Avantium は持続可能な技術を提供する企業で、3 つの事業部門を有しています。1 つは Avantium Renewable Polymers で、ここでは 100% 植物由来でリサイクル可能な PEF と呼ばれる生分解性ポリマーを開発しています。 |
| 2つ目は、アバンティウム・リニューアブル・ケミストリーズという事業部で、MEGなどの化学物質を生産するための再生可能技術を提供しています。 |
| または非食用バイオマスから工業用糖類を生産します。そして最後に、電気化学によって空気中の CO2 を化学物質に変えるという非常にエキサイティングな技術があります。 |
| しかし、カルロス、私、ダリアは、20年前に設立され、現在もアバンティウムの技術革新の基盤となっているアバンティウム触媒で働いているため、この2つの事業部門についてはあまり語れません。私たちは、実際に彼らに |
| 私たちはあなたの研究を加速させるサービスプロバイダーです |
| より具体的に言うと、触媒研究の会社です。右側にございますように、システム サービスと製油所触媒試験というサービスを提供しています。そして、一番下にありますように、私たちが企業の研究開発の発展を支援しています。 |
| Avantium についてはこれで十分です。私たちがどのように開発を進め、プロジェクトでどのように作業しているか、そして JMP が実際にどのように作業のスピードアップとデータの品質向上に役立つかについて少しお話ししましょう。これについては、番組の後半で Carlos がデモで紹介します。 |
| 前にも述べたように、私たちはサービスプロバイダーであり、サービスプロバイダーとして、 |
| 顧客からは、実際により優れた触媒やプロセスを開発してほしいという要望が数多く寄せられています。では、触媒とは何かと自問する人もいるかもしれません。 |
| 触媒とは、実際には、A を A に変換するときに反応に関与する物質ですが、反応では消費されません。 |
| 日常生活で目にする最も一般的な例は、例えば車に搭載されている排気ガス触媒です。 |
| あなたの車から排出されるガスを二酸化炭素と水に変えて排気します。 |
| これは私たちが依頼として受けるものです。人々は私たちのところに来て、「ああ、新しい材料を開発したい」とか、「このプロセスがあるのですが、研究を加速させて、 |
| 「これに対する新しいプロセスを開発してください。」そこで彼らが使用しているのは、私たちのチームで実験を行うときに、次のような実験を設計しているということです... |
| 実験の設計。これに対するテストを最適化しようとしており、JMP だけを使用していますが、今日お話ししたいのはこれではありません。 |
| 前にも言ったように、私たちは JMP を使って実際にデータを結合し、処理して準備を整えています。これはプレゼンテーションの下部にある 2 つの部分です。 |
| 当社では、Flowrence という独自のツールを使って顧客向けの研究プロジェクトを実行しています。その秘訣は、次々に実験したりテストを実行したりするのではなく、並行して実行することです。 |
| 伝統的に、つまり、私が博士課程にいた頃のことを思い出すと、原子炉を次から次へとテストを実行していました。 |
| しかし、最大 64 個のリアクターを並行して適用しているため、実行はより困難になりますが、データに基づく意思決定が可能になります。 |
| 実際に、より信頼性の高いデータを作成し、統計的に有意なものにすることができます。 |
| そして、私たちはこのデータを顧客に報告し、顧客はさらなる洞察をツールで継続するか、実際に私たちに完全に依存することができます。 |
| このデータを実行して知識を抽出するためのものです。でも、会社についてはこれで十分です。では、カルロスにバトンタッチして、JMP と JMP スクリプトが実際にどのように私たちの生活を大幅に楽にしてくれるのかを説明してもらいましょう。 |
| ヘンドリックさん、素晴らしい紹介をありがとうございました。また、JMP ディスカバリー サミットに参加する素晴らしい機会を与えてくださった主催者の方々にも感謝します。 |
| ヘンドリックが言ったように、私たちは第三者のために研究プロジェクトを開発し、実行しています。そして考えてみると、 |
| 実験計画（もちろんこれはJMPの非常に強力な機能の1つです）から始める必要があります。 |
| しかし、情報も管理する必要があり、この場合、Hendrik が言及したように、情報を簡単に処理し、プロセス ワークフローのシームレスな統合を作成できる JSL スクリプトに重点を置きたいと考えています。 |
| 私は研究開発部門のプロジェクトリーダーです。私の1日の一般的なスケジュールはこんな感じです。非常に単純な見方ですが、 |
| 興味があり、研究上の疑問を持っているクライアントと私は実験を設計し、Flowrence と呼ばれる独自の技術でこれを実行します。 |
| 簡単に言えば、Flowrence ユニットで生成されたデータは、いくつかのチェックと解釈を経てクライアントに返されます。しかし、現実はもう少し複雑で、社内の顧客もいます。 |
| それは、たとえば当社の開発チームやビジネス開発チームの一部です。そしてもう一方では、実際にユニットと直接やり取りする独自のスタッフもいます。彼らはユニットの運営を管理し、すべてが計画どおりに進んでいるかを監視します。 |
| データは、破線で示したように、ユニットから直接取り出すことはできません。データは実際にはデータウェアハウスに送信され、その後ツールセットが必要になります。 |
| まず情報を取得し、異なる情報源から得た情報を統合し、 |
| 情報のクリーニング、処理、視覚化に至る一連のタスクを実行し、最終的にそのデータをクライアントにエクスポートして、クライアントが実際に必要とする、最も関連性の高い情報を入手できるようにします。 |
| これらのさまざまなタスクに少し焦点を当ててみますと、マージの取得で最初に観察したのは |
| データはさまざまなソースから取得できます。データウェアハウスでは、フローレンスユニットからデータを収集しています。 |
| 分析装置からのデータも収集します。実験室でテストを行っている方ならご存知かと思いますが、質量分析やガスクロマトグラフィーなど、ユニットのパフォーマンスに関するデータも収集します。ユニットが |
| 期待通りに動作しています。 |
| どの研究室でもそうですが、手動入力もあります。たとえば、テストしている触媒の情報や分析装置の校正などです。 |
| こうした手入力は、もちろん実験ノートに保存されますが、その情報はExcelファイルにも保存されます。JMPは実際に |
| 情報のワークフローを次のレベルに引き上げるのに役立ちます。そこで私たちが開発したのが、使いやすいExcelファイルと |
| JSLスクリプトの強力な機能。実験ノートで利用可能な手動データだけでなく、このExcelファイルにも含まれています |
| 数式はJSLスクリプトによって解釈され、実行されます。これにより、主要なパフォーマンスパラメータを計算できます。 |
| さまざまなクライアントに合わせてカスタマイズまたは特別に適合します。 |
| 見てみると |
| JSL スクリプトをもっと詳しく見てみましょう。また、すぐにデモに入りますが、JSL スクリプトには 3 つの主要なセクションがあることがわかります。 |
| 1つのセクションでは、ローカル環境を準備します。つまり、一方では、すべてのシンボルをクリアしてテーブルを閉じることになりますが、おそらく最も重要なのは、 |
| 「名前のデフォルトはここ」と定義します。これにより、異なるスクリプトで同じ名前が付けられた変数間で干渉することなく、並列スクレイピングを実際に実行できるようになります。 |
| 次に、この場合は折りたたまれたセクションがあり、実際にグラフィカルユーザーインターフェイスを作成します。ユーザーはスクリプト自体を操作するのではなく、説明的なボタンを備えたシンプルなグラフィカルユーザーインターフェイスを介して操作します。 |
| ボタン名。 |
| そして、 |
| スクリプト内にすでにコード化されているタスク。この場合、それらは式の形式になっています。 |
| なぜなら、これには 2 つの主な利点があるからです。1 つは、後でグラフィカル ユーザー インターフェイスに実装するのが簡単なことです。もう 1 つは、式がある場合、その式をコード内で複数回使用できることです。 |
| さて、デモのシミュレーションに移ります。先ほど、さまざまなデータソースがあるとお話ししました。 |
| 一方には、 |
| 実際には... |
| それは実際に私たちのデータベースに保存されています。そしてこのデータベースには |
| おそらく、ユニットや異なるアナライザーなど、情報源は異なります。この場合、サンプルの Excel テーブルが表示されます。 |
| これは説明のためだけのものです。このデータは実際には JSL スクリプトを使用してデータ ウェアハウスから直接取得されます。したがって、この Excel テーブルを検索として見ることはありません。 |
| ソフトウェアにデータウェアハウスから情報を収集させます。そしておそらく最も重要なのは、このデータは、ここにあるように、 |
| 異なるアナライザーから再び取得される可能性があり、最初の列に分割された名前が含まれるように構造化しています。この場合、 |
| ドメイン名をいくつか作成しました。機密保持のため、また、すべての観察結果が行に並べられていることがわかります。つまり、すべての行が観察結果です。 |
| そして、テストの種類と使用するユニットに応じて、1日で最大50万件のデータを収集できると考えられます。 |
| 1 日で大量のデータ ポイントを処理できるかどうか。もちろん、これはアナライザーによって異なりますが、処理しなければならないデータの量と、情報処理に役立つ JSL スクリプトがこのアクティビティにどのように役立つかがすぐにわかります。 |
| 次に、別の Excel ファイルも使用します。これも入力テーブル ファイルであり、非常に重要です。 |
| そして、このファイル、特に JSL スクリプトは、データを簡単に処理できるようにするための相乗効果を生み出します。たとえば、このケースでは、リアクターのローディング テーブルが表示され、さまざまな触媒を備えたさまざまなリアクターが表示されます。この情報は... |
| 定量的ではなく定性的な価値が重要です。2番目のタブに移動すると、これらのステップはすべてプロジェクト全体で定義されています。 |
| 分析装置の応答係数を確認します。分析装置によって応答係数は異なるため、定量的な結果を得るためには、計算を通じてこの情報を記録することが重要です。 |
| この場合、代わりに応答因子が条件によってターゲットされるという条件が観察されました。 |
| 次に、数式タブがあります。これはおそらくスクリプトの重要なタブです。この Excel ファイルに数式を入力できます。変数名が角括弧で囲まれていることを確認してください。 |
| 数式はExcelのどの数式でも使えます。Excelは誰でも使えますし、私たちはそれに慣れています。ここで数式を入力すると、 |
| Excel の ??? 構文に従うと、JSL スクリプトによって実行されます。また、条件文があると興味深いと思った追加機能も含めました。 |
| JSL スクリプトがこの条件文を読み取るための唯一の要件は、条件文が中括弧で囲まれていることです。 |
| 他に2つのタブを紹介したいと思います。これらは非常に関連があります。1つはエクスポートテーブルタブです。このテーブルがある理由は、 |
| 私のユニットでは、多くの列や変数を生成します。おそらく500個の変数です。しかし、実際にクライアントが興味を持っているのは、そのうちの10個、20個、または50個だけです。これらの変数こそが、彼らの研究に本当に価値をもたらすものです。そのため、これらの変数をここに入力して |
| 最後に、間違ったアドレスにメールを送信してしまうという状況に陥ったことがある人は多いと思いますが、これは実際に恐ろしいことです。 |
| 機密情報について話しています。そのため、私たちは常に電子メール アドレスを 2 回、3 回チェックしていますが、それは本当に必要なのでしょうか? |
| ここで行っているのは、クライアントの電子メール アドレスを含むすべての手動入力を含む 1 つの Excel ファイルを作成することです。 |
| これらの電子メール アドレスは固定されているため、エラーが発生する余地はありません。JSL スクリプトを実行するたびに、正しい電子メール アドレスが読み取られ、電子メールが作成されます。これについては 1 分後に説明します。 |
| さて、JSLスクリプトに入りましょう。 |
| 次の点を強調したいと思います。JSL スクリプトは最初は 1 つのフォルダ内の 1 つのファイルに配置されており、JSL スクリプトには、前のスライドで見たさまざまなタブを含む 1 つの Excel ファイルのみが必要です。 |
| JSLスクリプトを開くと、 |
| スクリプト実行ボタンをクリックすると、 |
| 右側に表示されるグラフィカル ユーザー インターフェイスです。ここにはさまざまなオプションがあります。この場合は、特定の期間のプロジェクトからデータを取得するオプションを強調表示します。 |
| ここでは特に今年の 1 日だけを選択しましたが、その後、たとえば更新を作成できるさまざまなボタンが表示されます。 |
| このボタンをクリックすると、フォルダーの左側に 2 つのディレクトリが作成されていることがわかります。これらのディレクトリを自動的に作成することで、プロジェクト間でフォルダーの構造を統一したり標準化したりするのに役立ちます。 |
| 生のデータベース データを調べると、2 つのファイルが作成されたことがわかります。1 つには、データ ウェアハウスから直接取得された生のデータが含まれています。 |
| 2 番目に、データ テーブルには、Excel ファイルとデータ ウェアハウスで使用可能なさまざまなテーブルからのすべてのマージ情報が含まれます。 |
| エクスポートされたファイルフォルダには現時点では何も含まれていません。これは、ユニットで作成したデータが実際に関連性があり、評価されていないためです。 |
| クライアントにとって価値のあることです。私たちはこれを実行し、私たちは???そして、ここでは、リアクターの温度と現地時間のグラフを作成していることがわかります。 |
| さまざまなリアクターがプロットされるので、ユニット 1 つあたり最大 64 個のリアクターが存在します。この場合、ユニット上の位置に応じてリアクターに色を付けます。 |
| たとえば、ここにある別のタブは圧力に関するものです。また、最大ターゲット値と最小値をスクリプト化したり、値がずれているかどうかを確認するためのアラートなどを定義したりすることもできます。 |
| 最後にお見せしたい表は変換です。ここでは、触媒ごとにまとめられたさまざまな変換が表示されています。 |
| エクスポートボタンをクリックすると、ファイルがメールに添付され、メールにはすでに |
| アドレス...私たちが使用したい電子メール アドレスです。ここでもう一度強調したいのは、情報を適切な人に送信することがいかに重要であるかということです。 |
| 現在、このデータ セットは、以前は存在しなかったエクスポート ファイル フォルダーに実際に配置されています。また、エクスポートされてクライアントに送信された情報を常に追跡できます。 |
| このメールがあれば、あとは情報を入力するだけです。この場合、非常に簡単なテストです。これがデータ セットですが、もちろん、私たちは解釈を提供したり、テストの続行方法についてクライアントにアドバイスしたりします。 |
| もちろん、これらの手順をすべて実行したら、グラフィカル ユーザー インターフェイスを閉じます。これにより、開いているテーブルと JSL スクリプトもすべて閉じられます。 |
| ここで強調したいのは、JSLスクリプトを使用したこれらのワークフローはかなり高速であるということです。今ご覧いただいたのは、 |
| もちろん、これはデモなので少し高速化されていますが、データやさまざまなソースを探して適切な列にマージしようとする時間はありません。これらのプロセスはすべて1つのスクリプトに統合されており、 |
| 毎日顧客に報告する |
| そうでなければ不可能だったであろう大量のデータです。そしてクライアントは実際にデータに基づいた意思決定を非常に速いペースで行うことができます。これがおそらく鍵となるでしょう |
| 今私たちが見ているこのスクリプトを通じて私が伝えたいメッセージです。 |
| さて、最後にいくつかの結論と締めくくりの言葉を述べて、プレゼンテーションを締めくくりたいと思います。 |
| そこで、私たちはデータの取り扱いと処理に独自のアプローチを開発しました。独自のアプローチというのは、Microsoft Officeに非常に馴染みのあるほとんどの人が使用できるExcelファイルとJSLスクリプトの相乗効果を生み出したからです。 |
| 実行するのに手間はかかりません。[実行] をクリックすると、グラフィカル ユーザー インターフェイスと、タスクを実行するためのいくつかのボタンが表示されます。 |
| 標準化されたワークフローがあります。これは複数のクライアントと仕事をする場合にも非常に役立ちます。 |
| 実用的な観点からも。例えば、同僚の1人が休暇を取る場合、他のプロジェクトリーダーがプロジェクトを引き継ぐのは簡単です。 |
| すべてのフォルダー構造が同じであり、すべてのスクリプトが同じであり、ボタンが同じアクションを実行することがわかります。 |
| 最後に、データのシームレスな統合と情報の迅速な更新を保証することもできます。 |
| 1 日に数千または 50 万のデータ ポイントを迅速にクライアントに送信できるため、クライアントはほぼオンラインでデータに基づいた意思決定を行うことができます。 |
| 最終的に、私たちの目的は、一貫性があり、信頼性が高く、堅牢なプロセスを通じて顧客満足度を最大化することです。 |
| さて、これで、このディスカバリーサミットの主催者に改めて感謝したいと思います。 |
| もちろん、これを実現してくれた Avantium の同僚全員、特にこれらのスクリプトの開発に熱心に取り組んでくれた同僚全員に感謝します。弊社や Catalysis での取り組みにご興味がおありでしたら、ここにあるリンクのいずれかにアクセスしてください。 |
| これで終わりにしたいと思います。ご清聴ありがとうございました。また、ご質問もお待ちしております。 |
