토요일 (또는 9 월 34 일), 우리는 25 점을 표시했다. 일 JMP 생일 , 버전 2부터 사용해온 제품. 2006 년까지 나는 JMP 고객, 심지어 첫 번째 참석 디스커버리 서밋 회의 1996 년 JMP 사용자에게 돌아갔다. 이 생일은 저에게 향수를 불러 일으켰습니다. 저는 화학 산업에서 일하는 JMP 고객으로서 제 년의 이야기를 나누고 싶었습니다.
1991 년 제 이전 고용주는 제 첫 번째 직업 중 하나를 마쳤습니다. 설계된 실험 JMP를 사용합니다. 이 실험은 JMP와 과학적 실험에 대한 DOE 접근법을 사용하여 실현 된 여러 가지 주요 혁신의 첫 번째 실험이었습니다.
첫 번째 DOE의 배포판 (JMP 11을 사용하여 다시 실행)은 1991 년 JMP를 사용했습니다. 다이 브롬 (dibromo)이 높았을 때 가장 높은 수율의 제품이 얻어 졌는데, 이는 비 직관적입니다.
우리의 연구실은 차세대 화합물을 확인했습니다. 이 새로운 자료는 이전 자료에 비해 상당한 이점을 제공하며 주요 경쟁 업체보다 중요한 우위를 제공 할 것입니다.
이 화합물의 합성은 브롬화 중간체의 사용을 필요로했다. 이 중간체는 후속 화학적 단계에서 원하는 사이클 시간을 제공하지만, 종래의 제조 격리 기술을 사용하여 분리하는 것은 쉽지 않았다. 또한, 우리가 그것을 분리 할 수있을 때조차도, 정제 된 브롬화 중간체는 바람직하지 못한 이합체 다음 화학적 단계에서 불순물을 제거한다. 이 불순물로 인해 고객은 공정에서 큰 기계적 어려움을 겪게되었습니다. 고객에게 이러한 문제가 발생하지 않도록하려면 다이머가없는 제품을 생산하기 위해 추가 정화 단계를 통합해야했습니다. 정화는 효과적 이었지만 친환경적이지 않은 솔벤트를 사용해야했습니다.
우리는 격리 단계없이 "있는 그대로"의 공정에서 브롬화 중간체가 계속 사용될 DOE 조사를 시작하기로 결정했습니다. 미정 제 중간 반응 혼합물은 미리 단리 및 정제하지 않고 제 2 단계를 거친다. 이는 브롬화 중간체의 분리 어려움을 극복하고 사이클 시간 및 환경 용매 절약 이점을 제공하며 공정 전환에 대한 조사 된 투입물의 민감도에 대한 지식을 생성합니다.
우리는이 비 분리 설계에서 세 가지 요소를 탐구했습니다. 그들은 잔여 물 과 브롬 화제의 양 첫 번째 단계에서 반응물 양 전환의 두 번째 단계에서 이것은 회고 적으로 단순한 디자인처럼 보이지만,이 "단순한"디자인의 파급 효과를 보도록하겠습니다. 이 조사의 결과는 예기치 못한 것이나 비 직관적이었습니다. 최종 결과가 중간 수준에 이르렀을 때 최종 제품의 최상의 전반적인 전환을 얻었습니다. 그것은 큰 놀라움이었습니다. 이 실험의 예측 프로파일 러는 아래와 같습니다. 보시다시피, 출발 물질을 10 % 이상 과량으로 브롬화시킨 결과 최적의 결과를 얻었습니다! 이러한 설정은 전반적인 전환율 (> 95 %)을 최적화했을뿐만 아니라 까다로운 경쟁 이합체 반응을 완전히 차단하고 원하는 제품을 최고 수율로 제공합니다.
예측 프로파일 러는 중간체를 10 % 이상 과량 브롬화 한 결과 최적의 결과를 얻었음을 보여줍니다.
우리가 초기에 설계를 수립 할 때, 주요 목표는 다양한 양의 투입물에 대한 비 분리 공정의 민감도를 이해하는 것이 었습니다. 우리는 바람직하지 않은 물리적 특성 때문에 브롬화 중간체를 분리하는 것을 피하는 절차를 원했습니다.
그러나 우리가 얻은 것은 훨씬 나아졌습니다. 우리는 더 높은 수확량을 가진 공정을 제공하고 정제 공정의 필요성을 제거한 이합체없는 제품을 생산했습니다. 이러한 획기적인 발전으로 매년 수백만 달러의 비용을 절감하고 환경 이익에 대한 기업의 인지도를 높일 수있었습니다.
JMP를 사용하는 DOE 덕분에 우리는 연간 수백만 달러를 절약하고 환경을 개선 할 수있는 프로세스를 제공했습니다.
그래서 여기에 25 일 JMP의 생일! 나는이 제품의 진화의 직접적인 여행을 즐겼다. (그렇게되면 9 월 34 일은 제 생일입니다!)
루이 발렌테 쓴 :
당신의 이야기 피터를 공유해 주셔서 감사합니다!
피터 바텔 쓴 :
그레이트 이야기 루! 아마도 내 가장 영향력있는 JMP / DOE 이야기는 90 년대에도 나타 났을 것입니다. 우리 팀은 유연한 흰색 불투명 한 폴리에틸렌 소재의 4 색 공정 인쇄를위한 플 렉소 인쇄 프로세스에서 이미지 품질 (인쇄 산업 유형에 대한 견고한 잉크 밀도 및 도트 이득과 같은 것)을 최적화하려고했습니다. 빵 가방 또는 냉동 야채 봉지를 생각해보십시오. 검증 단계를 거친 후 프로세스 최적화 작업을 확인하기위한 시험을 보았습니다 ... 항상 생산에 주문을 발행하기 전에 마지막 단계. 우리의 결과는 최적의 품질 특성에서 백만 마일 떨어진 곳이었습니다. 팀의 DOE naysayers는 그들이 마침내 그들의 마지막 웃음을 가지고 있다고 생각했습니다. 그들은 DOE가 흑 마술이었고 99 %의 예술과 1 %의 과학이었던 flexo 프로세스에서 작동하지 않을 것이라고 생각했습니다. 실망스러운 결과의 근본 원인은 규정 된 설정에서 핵심 프로세스 입력 요소 수준을 설정하지 않은 운영자였습니다. "우리는 이러한 조건에서 절대 실행하지 않습니다 ... 이러한 설정으로 실수를 저질렀어야합니다. 나는 우리가 보통 달리는 곳에서 그들을 놓을 것이다 ... 우리는 거기에서 '좋은 결과를 얻을 것이다.' 이 문제가 발견되면 JMP 예측 프로파일 러가 우리 팀을 위해 생방송으로 바뀌 었습니다 ... 운영자가 사용한 실제 설정에 넣고, 우리가 얻은 엄청난 품질을 예측했습니다. 이 시점에서 심지어 그 당시에는 DOE 흑 마술이 있다는 것을 확신하지 못했습니다 ... JMP DOE와 모델링 기능은 관찰 된 획기적이지 않은 직관적 인 프로세스 결과를 쉽게 발견 할 수있게했습니다.
루이 발렌테 쓴 :
No Emil, Profiler는 버전 4에서 사용할 수있었습니다. 보관 된 데이터는 JMP 11을 사용하여이 블로그에 시각화되었습니다.
에밀 프리드먼 쓴 :
버전 2에서 예측 프로파일 러를 사용할 수 있습니까?
