고객 사례

화학 응용: 화학의 발전을 위해 JMP®와 DOE가 만나다

Anatune은 유력한 화학 분석용 로봇 솔루션 공급업체입니다. 이 회사는 JMP®로 정교한 분석을 수행하여 경쟁사와 차별화하고 있습니다.

Anatune

과제고급 데이터 처리를 비롯한 정교한 화학 분석 서비스를 구현하여 화학의 한계를 확장합니다.
해결책실험계획법(DOE)을 이용하여 로봇 실험실 시스템을 통해 구현하는 다변량 화학 분석을 최적화합니다. JMP를 통합하여 아무리 복잡한 데이터라도 재현 가능한 견고한 솔루션을 고객에게 제공합니다.
결과Anatune은 다변량 실험에 JMP를 적용하여 개발 시간을 50% 단축시켰습니다. 이러한 효율성과 경쟁사보다 우수한 화학 솔루션을 앞세워 최고의 자동 화학 분석 솔루션을 고객에게 제공하고 있습니다.

화학 분석이 필요한 산업은 많습니다. 예를 들어 향수 제조업체는 화합물을 확인하여 독특 향을 내는 아로마 소스를 만들어야 합니다. 소비재 기업은 포장재의 유해한 화학물질이 식음료 제품에 유입되지 않도록 만들어야 합니다. 수소 연료 생산자 같은 에너지 기업은 자사 제품의 화학적 순도를 보고해야 합니다.

신제품의 성공, 포장재 비용의 절감, 신뢰받는 브랜드로서의 평판이 모두 여기에 달려 있습니다. 여러 업종에서 화학 분석용 자동 로봇 솔루션을 선도하는 Anatune의 제품을 이용하는 이유가 여기에 있습니다. Anatune의 서비스와 지원은 샘플 자동 준비부터 분석까지, 데이터 처리부터 컨설팅까지 넓은 범위를 아우릅니다.

그러나 화학 분석에는 비용과 시간이 많이 듭니다. 경쟁력을 유지하려면 화학 데이터를 처리하고 분석하는 과정을 최적화해야 합니다. 그래서 Anatune은 JMP를 이용합니다.

비즈니스 진척도 측정

1996년 잉글랜드 캠브리지에서 설립된 Anatune은 영국과 아일랜드에 고객을 두고 있으며 유력 화학 분석 계측기 제조사들과 제휴하고 있습니다. 주력 솔루션은 크로마토그래피와 질량분석기이며, 여러 가지 샘플 물질을 분리하고 확인하고 측정하는 분석 기술도 제공합니다. 이 기법은 법의학 물질 식별의 기준으로 여겨지고 있습니다. 100% 통계적 한정 테스트 수행에 사용하면 극소량의 물질만 있어도 식별이 가능하기 때문입니다.

Anatune의 Ray Perkins CEO는 "화학에서는 제대로 측정해야만 진행이 가능합니다. 우리 고객들이 측정하려는 것들은 '가까스로 측정이 가능한' 것이 많습니다. 우리는 고객들이 분석화학의 한계를 확장할 수 있도록 계측 장비뿐만 아니라 지원까지 제공합니다."라고 말했습니다.

이 회사가 다른 곳과 차별화되는 특징은 화학 분석에서 자동화와 로봇의 이용에 주력한다는 것입니다. 로봇을 이용하면 분석 담당자들이 계속 수행해야 하는 반복 업무가 자동화됩니다. 그러면 시간과 비용이 절약됩니다. 테스트 결과의 정확도도 높아집니다. 또한 과학자들이 더 가치 있는 일에 힘을 쏟을 수 있습니다.

Anatune의 Camilla Liscio 박사는 "우리 솔루션은 모듈식이기 때문에 쓰임새가 넓습니다. 로봇이 저마다 다른 작업을 처리합니다."라며 "로봇을 사용했을 때 장점을 한 가지 꼽으라면 주어진 작업을 항상 같은 방식으로 수행한다는 점입니다. 다양한 실험 변수를 관리해야 할 경우에 대단히 중요한 특징입니다. 인간의 실수로 인한 편향을 제거할 수 있기 때문입니다. 분석 과학자들이 데이터 분석에 더 집중할 수 있다는 것은 또 다른 장점입니다."라고 말했습니다.

Anatune는 기업 고객을 대상으로 최선의 분석 방법 개발부터 장비 설치까지 완전한 솔루션을 제공합니다. 이어서 솔루션을 충분히 이해하고 최대한 활용할 수 있도록 교육도 실시합니다.

Liscio는 "여기서 JMP가 사용됩니다."라며 JMP는 질문에 최선의 해답을 주기 때문에 방법론 개발 단계에서 대단히 유용한 도구입니다."라고 말했습니다.


"DOE를 직접 사용해 보니 방법론 개발 시간이 50% 이상 줄었습니다. 최적의 변수 조합을 찾았음을 확신할 수 있으니 정말 좋습니다."

– 응용화학자 Camilla Liscio

최고의 조합

Anatune은 실험계획법(DOE)의 화학 분석에도 JMP를 활용합니다. DOE는 공정에 영향을 미치는 요인(입력)과 공정 결과에 영향을 미치는 요인(출력) 사이의 관계를 판단하는 방법입니다. 이 방법은 동시에 다중 변량을 측정할 때 특히 유용합니다.

Liscio는 "실험실에서 방법론을 최적화하기 위해 가장 많이 쓰는 방법은 다른 변수를 고정한 채 한 번에 실험 변수 한 개를 변경하는 것이지만" 그렇게 하면 특히 다변량 공정에서 실험 영역에 관련 있는 부분만 탐색하게 됩니다."라고 말했습니다.

반면 여러 변수가 동시에 변동하는 다변량 방식에서는 변수 간 상호작용을 알아낼 수 있습니다. 그러면 넓은 실험 영역에 대한 정보가 산출되므로 문제를 충분히 탐색하고 최고의 솔루션을 알아낼 수 있습니다. 솔루션으로 이어지는 경로도 더 단축됩니다. 이것이 DOE가 강력한 도구인 이유입니다.

Liscio는 "제가 직접 DOE를 사용해 본 결과 대단히 긍정적입니다."라며 방법론 개발 시간이 50% 이상 줄었습니다. 최적의 변수 조합을 찾았음을 확신할 수 있어 정말 좋습니다."라고 말했습니다.

Anatune은 다양한 공정에 DOE를 사용합니다. 가장 복잡한 응용 분야는 분석 샘플 준비입니다. 여러 단계로 이루어져 있고 각 단계마다 시간, 온도, 혼합 속도 같은 변수가 여럿 포함되어 있기 때문입니다. Liscio는 "한 번에 변수 하나에 작용하는 최적의 조합을 찾기가 힘듭니다. 여러 변수 간의 상호작용을 찾아야 하기 때문에 더 어렵습니다."라며 "그래서 DOE의 장점이 더욱 빛을 발합니다. DOE는 중요한 요인을 파악하고 그 요인의 최적 조건을 확인할 때 유용합니다."라고 말했니다.

회사에서도 자동화에 집중할 때 DOE가 안성맞춤이라고 여깁니다. Liscio는 "자동화와 DOE는 최고의 조합"이라며 자동화는 최선의 방법을 알려주는 분석 도구이고, DOE는 최선의 답을 주는 통계 도구이기 때문"이라고 말했습니다.

그러나 통계적인 관점에서는 DOE가 복잡해질 수도 있다는 문제가 있습니다. Liscio는 "저는 통계학자나 IT 전문가가 아니라 화학자입니다."라며 "DOE의 잠재력을 알고 적극 활용하고 싶었지만 데이터 처리 시간 때문에 망설였습니다. 그래서 JMP가 정말 유용합니다."라고 말했습니다.

대단히 복잡한 문제에서 '초간단' 문제로

사실 Camilla Liscio와 Anatune이 JMP를 도입한 것은 DOE 때문입니다. 회사의 고객인 영국의 한 유명 대학에서 통계 워크숍을 열었는데 거기에 Liscio가 참석한 적이 있습니다. Liscio는 "거기서 JMP를 알게 되었는데 무척 마음에 들었습니다."라며 직관적이고 사용하기가 편리했습니다."라고 말했습니다.

Liscio의 긍정적인 평가를 믿고 Anatune은 JMP를 도입하기로 결정했습니다. Liscio는 "DOE는 통계 방법을 개발할 때 유용하지만 일반인의 범위를 뛰어넘는 통계 지식이 필요합니다."라며 "하지만 JMP가 있으면 누구든지 DOE를 사용할 수 있습니다. JMP는 아무리 복잡한 분석 문제도 구조적이고 체계적으로 처리해 줍니다."라고 말했습니다.

회사에서는 매일 복잡한 통계 문제를 다뤄야 합니다. 샘플 수, 테스트 방법, 응용 방법 등에 따라 데이터가 대단히 복잡해질 수 있습니다. Liscio는 "아무리 복잡해도 일단 JMP에 넣으면 간단해집니다."라며 반응 열에서 반응 열로 복사해서 붙여 넣기만 하면 됩니다. 아주 간단하죠."라고 말했습니다.

Anatune이 JMP를 활용하는 한 예가 향수 산업의 화학 분석입니다. 한 고객사가 꽃 향기에서 화합물을 찾아내 꽃별로 아로마 프로파일을 만들고 식물 종을 분류하고자 했습니다. 그러나 아로마에 포함된 화합물질은 농도가 제각각이어서 식별하기가 대단히 까다롭습니다.

Liscio는 "우리 회사에는 한 가지 샘플에서 휘발성 화합물을 빠짐 없이 추출하고 흡착 트랩으로 선농축하는 기술이 있습니다."라며 "분석 물질은 이어 열을 간직한 채 트랩을 빠져나가 GC-MS로 분석됩니다. 이 기법의 장점은 향기 화합물 같은 휘발성 화합물을 샘플링하고 농축하기에 효율적이라는 것입니다. 그러나 여러 변수를 최적화해야 좋은 방법을 얻을 수 있습니다. 여기에 JMP가 아주 효과적입니다."라고 말했습니다.

Liscio에 따르면 이 같은 방법론 개발 과정을 한 번에 변수 하나씩 작업할 경우 일주일 이상 걸리기도 합니다. JMP와 DOE를 활용한 덕분에 개발 시간은 이틀 이내로 줄었습니다. Liscio는 "JMP에 변수를 입력하는 데 10분이면 됩니다."라고 말했습니다.

이 같은 결과를 지켜본 Liscio는 JMP의 강력한 지지자가 되었습니다. 그리고 "고객 누구나 JMP를 기본 통계 툴킷으로 보유하고서 최적화 방법을 찾고, 실험을 자동화하고, 데이터를 처리해서 데이터 분석에 활용했으면 좋겠습니다."라고 덧붙였습니다.

"JMP를 쓰면 쓸수록 활용 가능 분야가 늘어납니다."

본 문서에 나와 있는 결과는 여기서 설명하는 특정 상황, 비즈니스 모델, 데이터 입력 및 컴퓨팅 환경에 국한된 것입니다. SAS 고객마다 경험이 다르고 나름의 비즈니스 및 기술 변수를 기초로 하므로, 모든 언급은 전형적이지 않은 것으로 간주해야 합니다. 실제 비용/시간 절약 효과, 결과 및 성능 특성은 개별 고객의 구성과 조건에 따라 달라집니다. SAS는 모든 고객이 유사한 결과를 실현할 것임을 보장하거나 표명하지 않습니다. SAS 제품 및 서비스에 대한 유일한 보증은 해당 제품 및 서비스의 서면 계약서에 명시된 보증 문구에서 설명하는 내용에 한합니다. 본 문서의 어떠한 내용도 추가 보증을 의미하는 것으로 해석해서는 안 됩니다. 고객 성공 사례는 합의된 계약 조건의 일환으로 또는 SAS 소프트웨어의 성공적인 구현 후 프로젝트 성과 요약의 일부로서 SAS와 공유되었습니다.

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