Chemical Industry Overlay
化学者および化学技術者のためのデータ分析ソフトウェア

JMP®が化学業界にもたらす効果

データ解析ソフトウェアJMPは、世界最大かつ最も革新的な化学企業が、開発期間をより予測しやすく、より低コストで加速することを可能にします。コーディングは不要です。

研究開発向け

新製品や新プロセスでは、過去のデータが参考にならないことが多いという課題があります。したがって、化学研究者は、既存のデータからより速く、より多くの情報に基づいた意思決定を推進する必要があります。また、最終的に早く問題を正しく解決するために、専門知識をデータ分析で補完する必要があります。

JMPでは、次のようなことが可能です。
  • データ収集を開始するために必要な最も費用対効果の高いデータ収集方法と分析計画を定義します。
  • 問題に対するロバストな解決策をより早く見つけることにより、より良い結果を達成します。
  • プロジェクトのマイルストーンをより予測可能なものにします。
  • 発見をすぐに共有することで、チーム間の効率を向上させます。

プロセス開発および製品開発向け

マイルストーンを逃すと、不要なストレスが加わり、製品の発売が遅れたり、製品のコストが高くなったり、市場に出たときにマージンが低くなったりする可能性があります。しかし、JMPはエンド・ツー・エンドのワークフローにより、ユーザーがプロジェクトの依存関係とタイムラインをより積極的に管理できるようにします。

JMPでは、次のようなことが可能です。
  • さまざまな計画段階でプロトタイプを修正し、お客様が購入したいと思うような最終的な製品の定義を改良します。
  • 新製品に望ましい「すごい要素」があるかどうかを判断します。
  • 開発マイルストーンの達成をより予測しやすくすることで、組織は研究開発の成果を高め、市場投入までの時間を短縮できます。
  • 日常的な手動タスクを自動化することにより、分析の速度と品質を向上させます。

製造部門向け

化学者は、個々の工程がどのように機能するかを理解し、品質、速度、およびコストのトレードオフを管理しながら、基礎となる化学が動作するかどうかを判断することに重点を置いて製造工程を調査します。

JMPでは、次のようなことが可能です。
  • 工程をより効果的に監視して、一貫した品質を確保し、発生する可能性のあるバッチの不良をより迅速に特定してトラブルシューティングを可能にします。
  • 生産中の工程と製品を継続的に改善して、品質を向上させ、無駄を削減します。
  • 工程の重度の不良または高コストな点を解消するための効果的な分析計画を作成します。
  • 単一のプラットフォームから本番データに簡単にアクセスしてデータをクレンジングすることにより、時間を節約できます。

分析化学者向け

分析化学者は実験室における湿式化学手法からのデータを収集して評価します。このデータには、大量のデータを出力する、高度に洗練された機器からのデータが含まれます。実際、製品の品質、収率、および工程能力を決定するために使用できる測定値は、研究開発およびプロセス開発のパイプライン全体にあります。ただし、複雑なデータ・レイクからこれらの洞察を抽出することは困難です。

JMPでは、次のようなことが可能です。
  • 複数のソースからデータを迅速に収集して集約します。
  • データ品質を評価して、さらに分析を行う前に、精選と修正が必要かどうかを判断します。
  • 一貫した分析ワークフローを、単一のプラットフォームで実現できるので、分析にかかる時間を節約します。
  • 製品やプロセスに問題があることをデータが示している場合、部門を超えた効果的なコミュニケーションが可能です。

JMPのお客様が達成した結果

75%

計画時間の削減

BASF

「数十億ドル」の価値が節約、あるいは創出されました。

Dow

30

汚染物質の発生の減少

Kodak

化学業界向けのJMP機能


 
  • 実験計画(DOE)

    配合計画、古典的な計画またはカスタム計画と分析機能を利用して、より良く、より速く学習し、各実験の結果からより多くの情報を取得できます。

  • 統計的工程管理と工程能力

    工程の安定性を監視し、ばらつきの変化をモニターします。工程が仕様限界をどの程度満たしているかを判断します。

  • データの可視化とクレンジング

    ドラッグ・アンド・ドロップによる可視化機能でデータを簡単に探索します。フィルタと列スイッチャーを使用してグラフを更新します。

 
  • データマイニングと予測モデル

    回帰解析、PLS回帰、主成分分析、ディシジョンツリー分析などの統計手法を使用して、履歴データを調べ、応答に対する主要な推進要因をよりよく理解します。

  • 工程の最適化

    理想的な結果を得るために、設計段階で理想的な工程設定を見つけます。

  • モンテカルロシミュレーション

    シミュレーションで統計モデルを利用し、変動に対する感度が最小の領域を見つけることにより、工程が変動に対してどれだけロバストであるかを判断します。