이 스토리는 고객의 승인을 받아 외부에 공개되었습니다. 자유롭게 공유해 주세요!
여기에서 읽어보세요: jmp.com/jotun 녹화본은 JMP YouTube 채널 에서도 볼 수 있습니다.
팽창성 보호 페인트 및 코팅 분야의 글로벌 리더인 Jotun이 JMP를 활용하여 방화 코팅 R&D를 혁신하는 방법을 보여주는 새로운 고객 성공 사례가 발표되어 기쁘게 생각합니다.
이 사례는 JMP가 어떻게 고도로 전문화된 산업 분야에서 혁신을 촉진하고, R&D팀이 고급 분석에 접근할 수 있도록 하며, 측정 가능한 비즈니스 영향을 제공하는지 보여주는 좋은 사례입니다.
혁신적인 방화 코팅: Jotun의 데이터 기반 R&D
스토리 요약
Jotun은 고위험 환경에서 구조용 강재에 사용되는 팽창성 코팅제를 개발합니다. Jotun R&D 팀은 JMP의 실험 계획법(DOE), 기능 데이터 탐색기, 3D 시각화 도구를 활용하여 제형을 더욱 신속하게 최적화하고, 물리적 시험 요건을 줄였으며, 역동적인 시각적 분석을 통해 이해관계자의 이해를 심화했습니다. 그 결과, 더욱 신뢰할 수 있는 의사 결정, 시험 비용 절감, 그리고 더욱 스마트한 R&D 성과를 달성할 수 있었습니다.
주요 내용
- 가속화된 제형 최적화
Jotun은 JMP의 실험 계획법(DOE)을 사용하여 화재 성능뿐만 아니라 비용 및 기타 코팅 특성에 대한 제품 제형을 최적화하며, 이 모든 과정에 심층적인 통계적 전문 지식이 필요하지 않습니다.
- 시뮬레이션을 통한 물리적 테스트 감소
JMP를 통해 Jotun은 10,000개의 데이터 포인트를 시뮬레이션하여 많은 비용이 드는 물리적 화재 테스트를 대체할 수 있었습니다.
- 향상된 커뮤니케이션 및 이해 관계자 신뢰
3D 산점도와 동적 시각화를 통해 여러 기능팀과 이해관계자가 결과에 더 쉽게 접근하고 이해할 수 있습니다.
- 고급 데이터 분석이 가능해졌습니다
Functional Data Explorer와 같은 도구는 고차원 데이터를 단순화하고 줄여 핵심 분석 정확도를 유지하면서 통찰력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
투자 수익률(ROI)
- 화재 테스트 필요성이 줄어들어 40,000파운드 이상의 비용이 절감되었습니다.
- 데이터 기반 통찰력을 통해 용광로 사용을 최적화하여 테스트 용량을 늘립니다.
- 수동 단일 요소 테스트를 효율적인 DOE 기반 워크플로로 대체하여 상당한 시간을 절약합니다.
- 더욱 심화된 제형 이해를 통해 R&D에 대한 확신과 제품 성능이 향상되었습니다.
키워드
- 실험 설계(DOE)
- 기능적 데이터 탐색기
- 3D 데이터 시각화
- 데이터 기반 R&D
- 예측 모델링
전문적인 비디오, 오디오 및 인터뷰. 효과적인 성과와 투자 수익률(ROI)을 보장합니다.
