在歐文斯康寧公司的研究中，數據科學家與材料科學家攜手合作，將預測分析與科學研究結合在一起以簡化該公司的創新工作。
該公司全球信息服務總監兼卓越分析中心主任Malavika Melkote說，“我們通常并不處理非常深入的科學和技術問題，我們在市場營銷、客戶供應鏈、制造業中處理許多問題。這是我們第一次在創新團隊中開展純粹科學項目的研究。”
這一舉措是歐文斯康寧公司需要簡化其開發和測試用于制造風力渦輪機葉片的材料流程的結果。為了應對這一挑戰，需要IT團隊、分析專家和該公司的創新團隊密切合作，并由高級科學顧問Eric Carlier領導開發。
為了發展風能業務并滿足客戶的需求，歐文斯科寧公司必須通過優化玻璃纖維成分、更高的模量以開發更硬、更長的葉片，以及提供卓越的疲勞性能(以延長使用壽命)來不斷改善復合材料的性能。
Carlier說：“我們的創新組織內有一個專門致力于開發新材料的團隊，當我們談論新材料時，它涉及很多方面。”
進行預測
他表示，開發和測試新材料的第一方面是開發新的玻璃纖維，然后將其放入模具中以創建渦輪葉片。第二個方面涉及玻璃纖維的成分，該成分使葉片具有有效傳遞能量所需的剛度。第三個方面一直是這項工作的重點，正在對玻璃纖維進行化學處理以將其與樹脂更好地粘合在一起。這一過程復雜，時間冗長并且成本高昂。開發新的粘合劑可能需要數月或數年的時間，這種粘合劑可以使玻璃纖維粘在樹脂或塑料上，從而制造出增??強的玻璃纖維復合材料。
Carlier說：“葉片的剛度非常重要，這就是我們為什么要使用玻璃纖維的原因。顯然，其他要求之一是確保材料可以在一定時間內使用。葉片的設計使用壽命為25年或更長時間，因此需要保證材料的使用壽命。”
這就是挑戰的關鍵。雖然評估和預測疲勞性能的最短時間是幾周，但這項測試必須確定這種材料在幾十年內是否耐用。Carlier帶領的團隊需要對復合材料進行可重復的、可預測的和篩選的測試，以證明產品成分與最終產品性能之間的關系。
通過將預測分析引入到組合中，該公司已將任何給定新材料的測試時間從10天減少到大約2小時，這意味著更快的產品開發和減少重復性能測試的成本。
歐文斯科寧公司的這個項目獲得了IT杰出CIO 100獎項。
科學與數據的融合
歐文斯科寧公司的數據科學家Gideon van den Broek認為，與Carlier帶領的開發團隊開展合作，以數據驅動的預測模型補充其經驗方法是有意義的。
Melkote說：“van den Broek與Eri及其團隊合作，試圖在數據的背景下理解材料科學，并使用數據科學來提高洞察力、迭代和整體分析的速度。”
van den Broek帶領的數據科學團隊與Carlier帶領的開發團隊合作，該團隊成員包括來自北美和歐洲的高分子化學家、材料測試科學家以及復合材料應用工程師。他們收集了有關要預測的產品性能的數據，并建立了一個模型了解這些性能如何與最終材料的性能相關。他們利用企業數據和分析平臺，通過跨部門和全球范圍內更有效的協作來加快全球技術團隊的協作。他們還創建了一個用于存儲的全球企業解決方案，以支持對所有測試和產品開發人員的工作結果進行分析。
這并不是說其工作開展就很順利。van den Broek和他的團隊建立的第一個預測模型就是一個無法解釋的黑盒模型。
Carlier說，“我們開始為此進行討論以提出一種更具信心的模型。對我而言，主要挑戰之一是說服創新團隊成員相信測試方法是最好的。當與團隊成員一起工作時，要根據行業標準對材料進行測試，這很難說服他們，我們需要一些可以節省時間的技術。為此，能夠解釋這種模型如何工作對于獲得這種信任至關重要。”
從分析方面來看，其挑戰在于建立足夠的專業知識以真正理解問題并建立信任。
Melkote說：“這只是試圖克服一些障礙，即我們對行業的理解要有效地應用于數據科學領域有多深入。只要Gideon能夠樹立起數據科學家的公信力，就能充分理解并帶來結果，那么其團隊實際上就可以進一步提高其成熟度，使之更可信、更有用。”
Melkote表示，這一飛躍是開創性的。分析專家和創新團隊現在正在研究其他幾個項目，以在創新團隊中實現更深層次的數據驅動的數字化轉型。
Melkote說，“數據科學家可以幫助人們理解數據，并且可以向業務合作伙伴更好地進行解釋，這很快帶來更好的結果。”
Melkote認為，通過采用通用語言交流，與行業專家開展強有力的合作，是分析獲得成功的重要組成部分。她還建議團隊集中精力，明確范圍，并且具有向他人提供幫助的能力。
她還指出，分析和技術領導者應毫不猶豫地參與處理最復雜的問題集。
她說，“不要害怕處理這些問題，因為這些專家擁有自己的技術背景和分析專長，可以通過良好的合作伙伴關系，證明自己能夠處理這些難題。”
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