新客户成功案例：Jotun 的数据驱动研发此故事已获得客户批准对外发布。欢迎分享！
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我们很高兴地宣布发布一个新的客户成功案例，重点介绍膨胀型防护涂料和涂料的全球领导者佐敦如何利用 JMP 来转变其防火涂料研发。
这个故事很好地说明了 JMP 如何帮助高度专业化的行业实现创新，使研发团队能够使用高级分析并产生可衡量的业务影响。
创新防火涂料：佐敦的数据驱动研发
故事概要
佐敦 (Jotun) 致力于开发用于高风险环境中结构钢的膨胀型涂料。佐敦研发团队利用 JMP 中的实验设计 (DOE)、函数数据探索器和 3D 可视化工具，更快地优化了配方，减少了物理测试要求，并通过动态可视化分析加深了利益相关者的理解。最终，他们做出了更自信的决策，降低了测试成本，并获得了更智能的研发成果。
关键要点
- 加速配方优化
Jotun 使用 JMP 中的实验设计 (DOE) 来优化产品配方，不仅针对防火性能，还针对成本和其他涂层特性，而所有这些都不需要深厚的统计专业知识。
- 通过模拟减少物理测试
JMP 使 Jotun 能够模拟 10,000 个数据点，从而无需进行许多昂贵的物理火灾测试。
- 改善沟通并增强利益相关者信心
3D 散点图和动态可视化使跨职能团队和利益相关者更容易访问和理解结果。
- 高级数据分析变得触手可及
功能数据探索器等工具有助于简化和减少高维数据，在保持核心分析准确性的同时提高洞察力。
投资回报率（ROI）
- 通过减少防火测试需求，节省了 40,000 英镑以上的成本。
- 通过数据驱动的洞察优化熔炉使用率，提高测试能力。
- 通过用高效的基于 DOE 的工作流程取代手动的单因素测试，可以节省大量时间。
- 通过更深入地了解配方，增强研发信心和产品性能。
关键词
- 实验设计（DOE）
- 函数数据探索器
- 3D数据可视化
- 数据驱动的研发
- 预测模型
这个故事很好地说明了 JMP 如何帮助高度专业化的行业实现创新，使研发团队能够使用高级分析并产生可衡量的业务影响。
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