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Uno de los retos únicos de los productos y procesos nuevos es que a menudo no disponemos de datos históricos que nos orienten. Por tanto, los investigadores químicos deben suplementar sus conocimientos de la materia con análisis de datos para tomar decisiones más rápidas y mejor informadas con los datos existentes y resolver problemas correctamente a la primera.
No alcanzar los hitos a tiempo añade un estrés innecesario y puede llevar a retrasos en el lanzamiento de productos, costes altos o márgenes bajos en el mercado. Pero con su flujo de trabajo integral, JMP permite a los usuarios gestionar las dependencias y líneas temporales de los proyectos de manera más activa.
Los químicos investigan los procesos de fabricación poniendo énfasis en entender cómo funciona el proceso unitario y determinar si la química subyacente funciona correctamente a la vez que equilibran la calidad, la velocidad y el coste.
Los analistas químicos recopilan y evalúan datos con métodos de química húmeda, incluyendo instrumentos altamente sofisticados que producen grandes cantidades de datos. De hecho, a lo largo de todo el proceso de desarrollo de I+D se obtienen medidas que pueden utilizarse para determinar la calidad de los productos, el rendimiento y la capacidad del proceso. Sin embargo, obtener esta información de lagos de datos complejos puede ser un reto.
reducción en el tiempo de diseño
reducción en emisión de contaminantes
Utilice diseños y análisis de mezclas, clásicos o personalizados para aprender mejor y más rápido, obteniendo más información de cada prueba experimental.
Monitorice la estabilidad de su proceso y busque cambios en la variabilidad. Determine la capacidad de su proceso para cumplir los límites de especificación.
Explore fácilmente los datos con visualizaciones de arrastrar y soltar y actualice los gráficos utilizando filtros y cambiador de columnas.
Observe el historial de datos para entender mejor los factores clave de su respuesta utilizando técnicas estadísticas como regresión, mínimos cuadrados parciales, análisis de componentes principales y análisis de árbol de decisión.
Encuentre la configuración ideal del proceso en un diseño para obtener los resultados ideales.
Determine la fiabilidad de su proceso ante las variaciones utilizando un modelo estadístico con simulación para encontrar una región con la mínima sensibilidad a variaciones.