Chemical Industry Overlay
화학자 및 화학 엔지니어용 데이터 분석 소프트웨어

화학 산업에서 JMP® 활용도

세계 최대 규모이자 가장 혁신적인 화학 기업들은 JMP 데이터 분석 소프트웨어를 사용하여 보다 절감된 비용으로 예측 가능한 개발 일정을 가속화하고 있습니다. 여기에는 어떤 코딩 작업도 요구되지 않습니다.

연구 및 개발 부문

신제품 및 공정의 특징 중 하나는 가이드로 활용할 만한 과거 데이터가 없다는 것입니다. 따라서 연구원들은 기존 데이터에서 더 빠르고 더 정확한 정보에 근거한 의사결정을 내리고, 궁극적으로는 처음부터 문제를 정확하게 해결할 수 있도록 데이터 분석을 통해 관련 주제 지식을 보완해야 합니다.

JMP를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
  • 새로운 데이터 수집 및 분석 계획을 세우는 과정에서 가장 비용 효율이 높은 계획을 정의할 수 있습니다.
  • 문제에 대한 확실한 해결책을 더 빠르게 찾아내서 성과를 개선할 수 있습니다.
  • 프로젝트 일정표를 예정대로 따를 수 있습니다.
  • 발견된 사실을 신속하게 공유하여 관련 팀들의 업무 효율을 개선할 수 있습니다.

공정 및 제품 개발 부문

일정이 지연되면 업무 및 스트레스 수준이 증가하며, 출시 지연과 출시 후 높은 제품 비용 또는 낮은 수익으로 이어질 수 있습니다. 그러나 워크플로우 전반에서 JMP를 사용하면 프로젝트 종속성과 일정을 보다 능동적으로 관리할 수 있습니다. 

JMP를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
  • 다양한 설계 단계를 거치면서 프로토타입을 수정하여 고객이 구매하려고 하는 최종 제품 정의를 개선할 수 있습니다.
  • 신제품에 원하는 "참신한 요소"가 있는지 판별할 수 있습니다.
  • 개발 일정표를 예정대로 달성하여 R&D 성과를 높이고 출시 기간을 단축할 수 있습니다.
  • 일상 업무와 수동 작업을 자동화하여 분석 속도와 품질을 개선할 수 있습니다.

제조 부문

과학자들은 속도와 비용 간 절충을 관리하면서 단위 공정의 작동 방식을 이해하고 기초 화학의 진행 방식을 결정하는 데 중점을 두고 제조 공정을 연구합니다.

JMP를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
  • 공정을 보다 효과적으로 모니터링하여 일관된 품질을 보장하고 발생 가능한 배치 결함을 보다 신속하게 찾아서 해결할 수 있습니다.
  • 생산 과정에서 공정과 제품을 지속적으로 개선하여 품질을 향상시키고 폐기물을 감축할 수 있습니다.
  • 효과적인 분석 계획을 수립하여 공정에서 발생율이 높은 결함 또는 고비용 측면을 제거할 수 있습니다.
  • 단일 셀프서비스 플랫폼에서 간단히 생산 데이터에 접근하고 데이터를 정제함으로써 시간을 절약할 수 있습니다.

분석 화학 부문

분석 화학자들은 대량의 데이터를 산출하는 고도로 정교한 계측기를 포함하여 다양한 습식 화학 방법들로 데이터를 수집하고 평가합니다. 실제로, R&D 및 공정 개발 파이프라인 전반에 걸쳐 제품 품질, 수율 및 공정 능력을 결정하는 데 사용할 수 있는 다양한 측정값들이 있습니다. 하지만 복잡한 데이터 집합에서 이러한 통찰력을 도출하는 일은 어려운 과제일 수 있습니다.

JMP를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
  • 여러 소스에서 데이터를 신속하게 수집하고 집계할 수 있습니다.
  • 심층 분석을 수행하기 전에 데이터 품질을 평가하여 큐레이션이 필요한지 여부를 판단할 수 있습니다.
  • 하나의 셀프서비스 플랫폼에 완벽한 분석 워크플로를 통합하여 시간을 절감할 수 있습니다.
  • 데이터의 제품 또는 공정에 문제의 징후가 나타낼 때 관련 직무팀 간 효과적으로 의사소통할 수 있습니다.

JMP 고객들이 달성한 성과

75%

설계 시간 단축

BASF

"수십억" 달러 절감 또는 가치 창출 실현

Dow

30

오염 물질 발생량 감소

Kodak

화학 산업에서 JMP 활용도


 
  • 실험계획법(DOE)

    혼합물, 전통적 또는 고객 맞춤형 설계 및 분석을 활용하여 각 실험 실행에서 더 많은 정보를 확보합니다.

  • 통계적 공정 관리 및 공정 능력

    공정의 안정성을 모니터링하고 계량형의 변동을 판별합니다. 공정이 규격 한계를 충족하는 능력을 판단합니다. 

  • 데이터 시각화 및 정제

    끌어서 놓기 시각화 방식으로 데이터를 쉽게 탐색하고, 필터와 열 전환기를 사용하여 그래프를 업데이트합니다.

 
  • 데이터 마이닝과 예측 모델링 

    과거 데이터를 검토하여 회귀 분석, 부분 최소 제곱, 주성분 분석 및 의사결정 나무 분석과 같은 통계 기법을 사용하여 반응의 주요 동인을 보다 정확히 파악합니다.

  • 공정 최적화

    설계에서 이상적인 결과를 도출하기 위한 이상적인 공정 설정값들을 찾습니다.

  • 몬테카를로 시뮬레이션

    시뮬레이션과 함께 통계 모형을 활용하고 변동에 대해 민감도가 가장 적은 영역을 찾아내서 변동에 대한 공정의 내성을 판단합니다.