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Les nouveaux produits et processus ne bénéficient pas d'un historique des données qui pourrait servir de guide, ce qui représente un défi unique. Les chimistes doivent par conséquent compléter leurs connaissances avec des analyses de données pour prendre des décisions plus rapides et informées à partir des données existantes, et ainsi résoudre les problèmes dès leur première apparition.
Les délais non respectés engendrent un stress inutile à vos équipes et peuvent entraîner des retards dans le lancement du produit, des coûts de production élevés ou de faibles marges une fois ce produit commercialisé. Grâce à ses workflows intégraux, JMP permet aux utilisateurs de gérer les dépendances et les calendriers des projets de manière plus efficace.
Les chimistes étudient les processus de fabrication en se concentrant sur le fonctionnement du procédé unitaire et déterminent si la chimie sous-jacente se comporte de la manière attendue tout en gérant les compromis relatifs à la qualité, la vitesse et le coût.
Les chimistes analytiques collectent et évaluent des données grâce à des méthodes de chimie des solutions, notamment des instructions très sophistiquées qui permettent d'extraire une quantité importante de données. Les mesures effectuées tout au long de la R&D et du développement de processus permettent en effet de déterminer la qualité du produit, le rendement et la capabilité du processus. Néanmoins, l'extraction d'informations à partir d'un lac de données complexe peut représenter un défi important.
de temps gagné en termes de conception
moins de contaminants présents
Utilisez des plans de mélange, classiques ou optimaux et des analyses pour apprendre mieux et plus vite mais aussi extraire plus d'informations de chaque expérience.
Contrôlez la stabilité de vos procédés et identifiez les fluctuations de variabilité. Déterminez la capacité de votre procédé à atteindre les limites de spécification.
Explorez vos données facilement avec les fonctionnalités de visualisation par glisser-déposer et mettez vos graphiques à jour grâce aux filtres et au sélecteur de colonne.
Consultez l'historique des données pour mieux comprendre les facteurs clés de vos réponses grâce à des techniques statistiques comme la régression, les moindres carrés partiels, l'étude des composantes principales et l'analyse de l'arbre de décision.
Identifiez les paramètres idéaux de chaque processus dans une conception pour obtenir des résultats idéaux.
Utilisez un modèle statistique de simulation et trouvez une région dont la sensibilité à la variation est moindre pour déterminer la robustesse de votre processus face aux variations.