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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。