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将 DOE 与第一原理科学相结合，利用曲线 DOE 实现产量最大化和杂质最小化 (2021-US-30MP-877)

级别：中级

 

Brian Taylor，统计学家，阿斯利康
Chris Gotwalt，JMP 首席数据科学家

 

JMP Pro 的最新版本极大地扩展了功能数据浏览器 (FDE) 的功能响应数据建模。 FDE 将灵活的平滑样条拟合到响应轨迹，从样条模型中提取功能主成分 (FPC) 分数，然后将 DOE 方法应用于这些 FPC。 这种以数据为中心的经验方法忽略了主题专家的知识，他们可能知道基于第一原理科学描述响应曲线的方程。 在 JMP Pro 16 中，Curve DOE 是 Fit Curve 平台的新增功能。 有了它，人们可以选择由第一原理主题知识建议的方程。 然后将第一原理模型分别拟合到各个响应曲线；这些非线性方程的参数使用广义回归进行建模，就像 FDE 对 FPC 分数进行建模一样。 通过这些方程直接整合工程和科学知识，模型可以更真实地推断出数据中不存在的因素设置的新组合，同时对于在不同 X 范围内采样的缺失数据和函数也更加鲁棒。 将此方法应用于药品开发（同时应用于产品收率和杂质反应曲线）说明了使用模型选择标准的易用性和实际统计优势。

 

 

自动生成的成绩单...

 

扬声器	成绩单
彼得·波利托	好的，我正在参加 Zoom 会议。
布赖恩·T	嗨彼得。
彼得·波利托	嘿布莱恩。
布赖恩·T	我们开始吧。
	完美的权利。
彼得·波利托	好的。
布赖恩·T	给我第二个X，我需要。
	关闭哦是的。
	我会看看所有这些类型的事情。
彼得·波利托	慢慢来，准备好后请告诉我。
布赖恩·T	是的，所以这是一个轻微的。
	也许有些更复杂，我不知道我在做什么，我正在与克里斯·戈尔德共同演讲，但他实际上在度假，所以他预先录制了他的部分让我推动比赛，他确实说我需要改变一些缩放设置，以便音频在他的录音中工作。
彼得·波利托	是的，所以当你开始你的。
	让我快速地提醒自己，当您开始共享时，您想要单击共享声音，但实际上您不想选择单击视频剪辑优化。
	没有帮助，尽管听起来应该如此。
布赖恩·T	是的，所以我必须再试一次，我只需要说分享。
彼得·波利托	左下角有两个复选框，其中一个表示共享声音。
	好的，它说针对视频剪辑进行了优化，并且您想要单击共享声音。
布赖恩·T	只是分享声音就可以了。
	好吧，就是这样。
彼得·波利托	完美和美好的事情就在你开始之前。
	让我们分享该视频并确保它正常工作好吧，这样，在您演讲的过程中，当您这样做时，我们就知道发生了什么。
布赖恩·T	是的，绝对是的，另一件事是，如果我将幻灯片设置为演示者模式，视频会看到我的演示者模式和幻灯片，还是只是这样。
彼得·波利托	嗯，我想，它应该只显示您的幻灯片，但同样，我们无法在您开始之前对其进行测试。
	施展以确保。
布赖恩·T	好吧，不用担心，因为我有。
	好的，很酷，所以我首先要测试视频。
	好的。
布赖恩·T	这样我就可以听到了。
	我可以在耳机中听到视频。
彼得·波利托	我还没有看到任何东西。
布赖恩·T	是的，所以我认为我需要做的就是分享。
	做你说的分享。
彼得·波利托	您想要共享一个屏幕，而不仅仅是一个应用程序。
布赖恩·T	所以我就分享整个屏幕，好吧。
	我们就这样吧，抱歉，就这样。
	他说我需要打开音频。
彼得·波利托	最后，当您执行左下角的共享屏幕时，我认为它会显示共享我们的共享计算机音频。
布赖恩·T	现在只是看和。
	分享声音。
	他们说是的，它在中间部分，所以我只是听起来不错，好吧。
	现在就试试吧。
	谢谢布莱恩，现在我将演示对这四条线性响应产品曲线的分析，产品不纯是的起始材料。
彼得·波利托	妈妈，我能听到你的分析比我原来想象的要好。
布赖恩·T	大声还是足球发了。
彼得·波利托	不，不，没关系，兄弟。
布赖恩·T	17 我会一边走一边把这些事情说出来，我要感谢粘土。
	奉献精神好吧，让我们回到起点，再次做好准备。
	就这样完成了。
彼得·波利托	好吧，然后我们需要进行一些他们要求我们进行的设置。
	优化。
	我来分析一下。
	而且，在我这样做之前，我只是想确认一下你的演讲是否结合了你在这里看到的，结合了我们的第一原则、科学和最大程度地最大化产量和最小化周期与曲线 DOE，然后我只需要一点免责声明这里。
	您了解此记录是为了在笨蛋发现峰会上使用，并且在您授予此记录和使用许可后，将在 JMP 用户社区中公开提供。
布赖恩·T	所以是的，什么时候会是。
	宣布何时将其提供给垃圾社区。
彼得·波利托	我认为他们在不到一周前就释放了它们。
布赖恩·T	好的。
彼得·波利托	现在可以肯定了。
布赖恩·T	只要我有机会，就说继续吧，因为我需要做的就是分享这段录音或完整的幻灯片，以获得我已经预先批准的批准内容。
	所以这就是为什么我可以录制它，但是只要我有两到三周的时间，我就会把它完成。
彼得·波利托	是的，你还有大约一个月的时间。
	我猜。
	十月的第一周，我会让。
	您知道您的旁边有一个小星号，她需要在分享之前与您确认。
布赖恩·T	是的，是的，请是的。
	好的，但是应该没有任何问题，这只是公司内部的流程。
彼得·波利托	不，我完全明白我在石油行业工作了很多。
	任何事情获得批准都可能需要很长时间。
布赖恩·T	是啊是啊酷。
	所以我是对的。
彼得·波利托	我们只需要快速检查您的显示设置。
布赖恩·T	如果你中枪了。
	我只是想看看是否，当我去演讲时是否。
彼得·波利托	它仍然推销我的目标和我看到的主持人。
	我没有看到整个演讲者模式你的笔记和一切。
布赖恩·T	好吧好吧。
彼得·波利托	有没有办法让它在你的另一台显示器上只显示一张幻灯片，也许你可以翻转一些东西。
布赖恩·T	我现在只在一个屏幕上看到它，这很正常。
	屏幕大就好了，如果有的话就好了。
	我就做一些打印一些幻灯片一些。
	讲义而已。
彼得·波利托	以防万一这次冒险三。
布赖恩·T	好吧，所以那不是那不是那是不行的好吧，让我来。
	写好吧，很抱歉，继续你的。
彼得·波利托	是的，如果你使用的是 Windows 10，那么在左下角应该有一个类型可以进行搜索，如果你只是输入显示设置。
	展示。
彼得·波利托	这将是一个改变分辨率的问题，我想我们从这里得到了显示分辨率。
	让你拥有很多。
	比其他人更大，所以规模更大。
布赖恩·T	看起来但将其设置为 2010 年 19 日。
彼得·波利托	第1030章 是啊。
	好的，现在我们将使人们更容易阅读。
	你的幻灯片和我所知道的一切对你来说可能看起来有点奇怪。
布赖恩·T	是的，很好，是的，我有一个 34 英寸的屏幕，我们可爱的是，我想是的。
	因为公司给了我一个最好的家庭屏幕，它是如何工作的。
彼得·波利托	所以请告诉我们你回到办公室。
	知道您在哪个城市的办事处在哪里。
布赖恩·T	这是线索，我住在利兹，但它是医学领域的。
	大城市是曼彻斯特。
	是的。
彼得·波利托	令人尴尬的是，我因为世界卫生组织和他们的现场专辑而知道了线索，但除此之外我不知道太多。
布赖恩·T	所以如果你知道我住的地方距离他们大型表演的地方只有五五分钟的路程。
彼得·波利托	哦。
布赖恩·T	在城市。
彼得·波利托	棒极了。
布赖恩·T	我认为那是朗德海公园（roundhay Park）。
	好吧，可能已经结束了，生活只是一个露天的地方，这很酷是的。
彼得·波利托	很酷。
布赖恩·T	是的，好的，所以我把这些事情完成了。
彼得·波利托	然后就好像你的手机关机了，听起来你已经不再关注任何可能在背景中发出奇怪声音的东西了。
布赖恩·T	是的，我只是会。
	只是要仔细检查所有内容，以便我得到视频剪辑缩放和。
	摆脱。
布赖恩·T	这些。
彼得·波利托	然后您将在 PowerPoint 中显示所有内容，还是在 PowerPoint 和 JMP 之间切换。
布赖恩·T	我知道克里斯的很多视频几乎都是他会做什么和 JMP 的屏幕截图，但我的视频快结束了，所以我开始介绍，然后切入克里斯的视频，然后我来回来并结束谈论一些事情，当我谈到这一点时。
	那我会的。
	已经要打开了。
	出色地。
	所以我会打开这个，然后我真正追求的原因是。
	就来说说这个吧。
	好吧，个人资料，我只谈一下这一点。
	然后我必须再次切回幻灯片才能完成摘要。
彼得·波利托	好的。
布赖恩·T	所以关于。
彼得·波利托	我的尺寸是这样的，一切看起来都很好，欢迎您制作这些盒子，如果您想利用空间，可以稍微大一点，这样人们可以更容易地看到它，但他们可以我可以看到它很好现在，如果你喜欢这样保留它的话。
布赖恩·T	是的，是的，这就是我屏幕上的最大化。
	哦，是的，是的，我的意思是您可以向右拖动该生产配置文件的框的角。
彼得·波利托	个个都比较大。
布赖恩·T	好吧，还有。
	如果你知道，我会尽量记住这样做，最好是向他们展示它实际上是直接来自这里的。
彼得·波利托	然后就明白了。
布赖恩·T	然后我就可以了。
	是的，类似的事情。
彼得·波利托	只是看看你是否不这样做，所以我不想微，是的，如果你做到了，但只是想确保你仍然可以看到。
	X 轴上的标签。
布赖恩·T	是的，正是如此。
彼得·波利托	是的，所以好的，所以我会的。
	我会给你一个 321，然后我会保持沉默，除非发生了你没有注意到的重大事情。
	无论我计划什么，在你完成之前我不会说一个字，我只是会在这里，确保录音正确，你完成后告诉我即可。
布赖恩·T	是的，不用担心，所以我只是了解自己的方位。
	当然。
彼得·波利托	好吧，我会继续保持沉默，你想什么时候开始就什么时候开始，很好。
布赖恩·T	好的谢谢。
	只是想为一个人测试一些东西。
	将第一原理科学与拟合曲线 DOE 相结合，以最大限度地提高产量并最大限度地减少杂质。
	演讲涉及各种主题，如果我们没有足够详细地讨论这些主题，您将有幻灯片和视频供稍后参考。
	阿斯利康是一家制药公司，专注于三个主要研究治疗领域，利用多种能力提供药物。
	我在化学开发多技能部门工作，负责开发药物中活性药物成分的制造工艺。
	我们在运营中从事制药技术和开发，但在组织上我们处于药物研究和制造之间的界面。
	因此，我们参与了药物生命周期的许多步骤。
	好吧，开始说话。 为了设定场景，我们需要随着时间的推移来理解为什么现在需要开发实验方法。
	在 2000 年代初，当我加入 AZ 时，实验室实验通常由单个反应和随时间推移采集的几个样本组成。
	时至今日，实验涉及并行运行的多个反应，从每个反应中采集许多样本。 如果您能够将实验方法、分析方法和主题专业知识结合起来，实验的数据会更加丰富，包含有用的过程洞察力。
	据我所知，目前还没有一种明确的领先方法来分析实验设计，其响应是随时间变化的化学反应曲线。
	当前的方法倾向于分析数据的子集，而不是分析所有可用的数据，我想知道学习错过了哪些过程。
	与我想要的数据分析方式相比，当前所做的工作存在差距，这引发了两个问题。 什么分析方法可以利用所有时程反应曲线数据？
	我们可以细化分析以考虑主题知识吗？
	这引出了我们的宏伟演示标题，它转化为我们在 JMP 中所做的事情，即使用拟合曲线和 DOE 曲线分析 DOE 反应曲线。
	使用的能源部案例研究是我工作的地方的一系列工作，化学开发，
	只是匿名的细节以便我分享。 在本例中，建立了四因素设计，并从设计中的每个反应中采集多个样本。
	我们有兴趣实现一些响应目标标准，理想情况下是所有这些标准，但要遵守的最重要的是产品杂质保持在 2% 以下。
	我最初将功能数据浏览器视为分析反应曲线的解决方案。
	FDE 非常灵活，这可能是一个优点，也可能是一个缺点，因为它会近似不切实际的轮廓。 当这些剖面近似值被用于 DOE 分析时，响应预测可能不切实际，超过最大或最小界限水平。
	与主题专家合作，我们非常了解反应概况的外观以及反应如何关联。 例如，
	当我们对反应进行取样时，如果没有形成任何其他物质，我们预计起始原料、起始原料杂质、产物和产物杂质加起来为 100%。
	输入成分必须与输出成分平衡。 必须保持质量平衡。
	由起始材料杂质或由产物形成。
	起始材料杂质并不总是保证会随着时间的推移而增加，如果它发生反应形成产物杂质，则可能会减少。 过程洞察力还输入预期响应的形状……响应的反应概况。
	这就产生了这样的想法：如果我们接受近似轮廓形状的灵活性的降低，我们是否可以拟合更现实的曲线近似值，使其更符合第一原理理解？
	分析输出的形式与科学家的思维方式更相关。
	JMP 具有多种预加载的公式，可以与所研究的给定化学的预期响应曲线相匹配。
	反应、因素、时间表。
	理想情况下，我们根据涉及分析指标和主题专业知识的一些标准来拟合各种预加载曲线，对它们进行比较，选择最佳拟合。
	曲线 DOE 分析曲线公式参数系数，JMP 在后台将其转换为原始 DOE 响应，并与分解后的 DOE 一起显示在预测刻画器中。 非常整洁。
	克里斯现在将演示该方法，指出我们在此过程中遇到的情况以及我们最终的分析结果。
克里斯·戈特瓦尔特	产品、产品杂质、起始材料和起始材料杂质。
	我还想补充一点，这种分析比我最初想象的更具挑战性。 Clay Barker 在 JMP Pro 17 中简化了其中一些操作。
	我会一边讲一边讲出这些事情，我要感谢 Clay 的响应能力和致力于使拟合曲线更易于使用。
	对于那些熟悉函数式数据浏览器的人来说，曲线 DOE 的工作方式类似。 正如我们在屏幕右侧看到的那样，我们有一个重复的措施响应。 对于每条响应曲线，我们都拟合了一个非线性模型。
	在本例中，为二参数逻辑曲线。
	这为我们提供了 DOE 中每条响应曲线的一个位置参数 (theta) 和一个尺度参数估计值 (tau)。 然后，我们使用广义回归将提取的 thetas 和 taus 建模为响应。
	我通常使用最小二乘法和前向选择，这是默认值。 正如我们将看到的，有时使用其他分布（例如对数正态分布）是有利的，当分布
	参数必须严格为正。 我们最终得到的是一个整体模型，其中包含时间和我们的 DOE 因素，用于预测响应曲线的整体模型。 这是我们数据中的四个响应曲线。
	我将从分析产品反应开始。 打开数据表后，我们可以在 JMP Pro 分析菜单的专门建模子菜单下找到拟合曲线平台。
	我们加载列。 此处，乘积是响应，采样时间是 X 或回归变量。 我们的分组变量是实验名称。
	然后我们将 DOE 因素作为补充变量。 现在让我们看一下产品响应曲线
	拟合曲线平台支持的哪些非线性模型适合这种形状。 我们可以看到逻辑曲线拟合得相当好，
	以及其他几个人。 所以你进入红色小三角菜单。 这些看起来像 S 形曲线，所以我们要去那里。
	逻辑曲线...我们将选择逻辑三参数模型。 如果我们按住 Alt 然后右键单击，我们实际上可以选择一大堆不同的模型并将它们轻松地安装在一起。
	四参数 Logistic 模型似乎比使用 AICc 模型选择标准的任何其他模型都表现得更好，但请注意，所有模型的 R 平方
	往往相当高，因此逻辑四参数模型的 R 平方为 0.998，三参数逻辑也紧随其后，为 0.993。
	威布尔增长率为 0.978，所以也许这三个都是我们将使用的模型的竞争者。
	让我们继续看一下四参数逻辑。 最初，我们在这里看到所有响应曲线的总体图。
	然后我们看到各个响应曲线叠加在数据点上。 如果我们看一下这个四参数逻辑模型的参数估计，
	我们看到有一些较低的渐近线是非常大的负值。
	因此，这很麻烦，因为这表明产品数量的起始值将等于这个大负值，而不是零，因此这与我们对生成数据的机制的了解相冲突。
	如果我们单击曲线 DOE 并查看将四个参数 Logistic 参数连接到 DOE 因子的曲线 DOE 分析，我们立即看到我们得到
	相当疯狂的预测，所以这可能不是我们使用的好模型。
	以下是非线性模型拟合的一些其他示例，最初看起来相当不错，但是当您查看
	在对数据点之间的预测公式进行评估时，我们看到一些疯狂的事情正在发生，这意味着我们可能不应该使用这些模型进行曲线 DOE 分析。
	我们将继续稍微简化一下事情，看看三参数逻辑模型拟合。
	因此，三参数逻辑模型的初始渐近线为零，在这种情况下，这对于此处的产品数据有意义，因为
	我们在交互开始时拥有的产品量
	应该为零。 正如我们所看到的，当我们查看模型和右侧数据点的叠加时，拟合看起来非常好。 我们通过转到红色小三角菜单继续进行曲线 DOE 分析
	这会显示曲线 DOE 分析和 CDOE 刻画器。 当我们查看 DOE 曲线分析的实际预测图时，我们看到
	沿着 45 度线的情况看起来相当不错，但我们看到了这些令人不安的模式，其中看起来有些单独的函数与 45 度线成 90 度角，这表明我们在这里出现了一些不合适的情况。
	当我们查看曲线 DOE 刻画器时，如果我们将一些输入变量调整到极值，
	我们看到产品时间轨迹的预测实际上随着时间的推移而减少，这完全没有意义。
	我们需要深入研究一下，弄清楚这里发生了什么以及如何处理这个问题。 因此，当我们深入研究各个非线性模型参数的广义回归时，
	我们有一个用于增长率，一个用于拐点，一个用于非线性模型的渐近线。
	在这种情况下，我认为问题在于增长率参数，因为这将控制事物是否可以增加或减少。 深入研究增长率的广义回归，
	我们可以要求拟合对数正态分布，
	这将迫使增长率参数
	被约束为积极的，这就是我们想要的。 我还想指出，在单独的广义回归高级控制选项中，我们还可以打开效应遗传，当我们分析曲线 DOE 时，这是一个明智的选择。
	克莱·巴克 (Clay Barker) 已将其设置为默认情况下会影响遗传
	在 JMP 17 中，但我们必须对此分析中的每个响应和每个参数手动执行此操作。 现在我们已经完成了增长率参数的对数正态建模，我们的 CDOE 诊断图会自动更新。
	我们看到，那些令人不安的响应曲线现在在 DOE 实际曲线中通过预测图更紧密地沿着 45 度线，并且我们在 CDOE 刻画器中的预测更有意义。
	现在我们对模型与产品曲线的拟合程度感到非常满意，我们可以保存预测公式并继续进行下一个响应。
	继续讨论产品杂质响应，我们发现三参数逻辑曲线也很好地模拟了这一点，尽管不如仅使用产品曲线。
	无论如何，分析非常相似，所以我将继续讨论起始材料模型。
	观察起始材料响应曲线，我们发现与产品和产品杂质曲线相比，
	这些是单调递减的。 这表明指数曲线或负增长率的逻辑曲线将是该数据的合理模型，所以让我们来看看这些。
	因此，在模型比较报告中，我们看到具有三个参数的指数模型表现最好，其次是使用 AICc 的四参数 Logistic 模型。 这两个模型的 R 平方非常相似。
	然而，如果我们查看适合四参数逻辑的模型的叠加图，很明显，随着其中一些曲线的时间增加，起始材料预测将变为负值。
	而对于三参数指数来说，这并没有真正发生。 所以在这种情况下，我们将采用三参数指数。
	所以我们面临的情况是模型选择标准和我们在查看模型时的常识
	都在建议同样的事情。
	我们继续对三参数指数模型进行曲线 DOE 分析。
	就像我们最初做的产品模型一样，总体而言，该模型看起来不错，但是，一些实验得到的预测与我们的实际预测图完全错误。
	当我们使用 DOE 曲线分析器时，我们发现有一些因子设置的组合可以预测起始材料的数量会及时快速增加，
	这没有任何意义。 造成这种情况的原因是因为我们对增长率参数拟合了正态或最小二乘型模型，
	但我们所有的增长率参数都是负的。 问题是我们的正态或最小二乘模型无法强制增长率参数保持负值。
	不幸的是，在 GenReg 版本 16 中，没有任何分布可以使预测始终为负。 所以在这种情况下，
	我必须稍微偏离一下才能让这个模型发挥作用，但是 Clay Barker 已经在 GenReg 中添加了负对数正态分布
	这样在 17 Pro 版本中就可以更轻松地对严格的负数据进行建模。
	因此，为了解决这个问题，我继续保存了整个 CDOE 模型的预测公式，因为我知道我必须对增长率参数进行修正。
	我创建了一个包含 DOE 因子数据和增长率的数据表，然后使用公式列创建负增长率的新列。 模型
	GenReg 中针对该负增长率的对数正态分布。
	保存预测公式，然后我继续进行一些公式列整理，其中我从拟合曲线中删除了最小二乘模型，并将其替换为负增长率的 GenReg 模型，这样，
	我能够得到一个非常适合起始材料的模型。 我们建模的最后一个反应是从材料杂质开始，而这实际上是最难处理的一个。
	这是因为它在多次运行中具有一种峰值类型的行为。
	对于其他一些，它具有这种单调递增类型的行为。 所以我们在这里只用一个回应就发生了很多事情，并且
	当我们开始将曲线 DOE 应用于那些非线性模型时，拟合曲线中的模型都没有做得很好。
	我们能找到的最好的东西是指数模型，就分析的非线性建模部分而言，它导致 R 平方非常高。 但当需要应用曲线 DOE 时，
	我们得到了疯狂的预测，数量级为数千，而它本应比这个小得多。 无论我们在拟合曲线中如何努力，这些都不是有用的模型。 幸运的是，
	我们可以使用功能数据浏览器，它使用样条线，更加灵活。 当我们这样做时，
	P 样条曲线对于拟合曲线非常非常有效。 然后对这些 P 样条应用函数 DOE 分析
	通过预测图得出的模型在实际情况上非常好。 最终，我们得到了一个实用的 DOE 分析器，它表现出色，即使在设计空间的角落，也能产生可信的结果。
	因此，我们保存了预测公式，我为这四个响应构建了一个分析器，并将其发送给布莱恩，布莱恩将讨论他接下来可以用它做什么。
布赖恩·T	谢谢克里斯的演示并强调了一路上面临的挑战。 当存在一些同样优秀的候选者时，我们仍然需要努力找出选择最佳拟合曲线模型的有效方法。
	Chris 得出了相同的产品逻辑三 P 模型、产品导入、起始材料的三 P 指数以及起始材料导入的功能数据浏览器 p 样条。
	我们来看看产品。 有两个不错的候选模型，那么该选择哪个呢？ 以下是我与主题专家交谈时提出的一些观点。
	指数 3P 与一阶动力学方程相当，但反应曲线形状是 S 形的，表明一阶动力学具有更复杂的行为。
	Logistic 3P 可能更合适，因为它更接近 S 形曲线特征。
	但将来，尝试在零时间后尽早采集更多样本，看看这是否有助于更好地区分这两个公式在近似一阶行为和 S 形行为之间的轮廓曲线方面的效果。 所以这并不简单。
	现在开始材料导入，其中安装了 FDE p 样条线。 一些物质小鬼可以以不同的速率形成和消耗，以至于可以关闭一条路径。
	格子图显示了这一轮廓，表明一些实验刚刚开始物质注入形成，而其他实验则开始物质注入形成和消耗。
	实际上，有两条曲线可以在一个公式中组合和表达，并且没有一个预加载的公式能够完成足够的工作。
	曲线拟合恢复到 FDE 方法，因此我们进一步从第一原理驱动的曲线拟合转向纯粹的经验拟合，以获得良好的曲线近似模型拟合。
	该幻灯片突出显示了形成 3P 逻辑参数系数默认分布为正态的拟合曲线。
	但这是最……但这就是最合适的选择吗？ 有些分布具有更好的广义 R 平方值，因此需要一些指导来思考下一步。
	JMP 在后台组合了这三个拟合逻辑参数系数模型，并在刻画器中将它们表示为 DOE 随着因素变化和反应随时间推移而进行的原始响应。 为每个响应创建一个分析器。
	Chris 已经能够将这四个响应分析器分组为一个组分析器图。 这很重要，因为我们需要了解尝试改变因素以改善一种反应会对其他反应产生什么影响。
	高于 95%，而产品...低于 2%。
	产品和产品导入是优先响应，并且适合有效的模型。 从起始材料和初始材料进口中可以看出，模型效率较低，在有利于产品和产品进口目标值的因子水平上提供了令人难以置信的负值。
	很明显，起始材料胺不会影响任何反应。 它具有平坦的线条，因此对于控制响应水平并不重要。
	选择高碱可以最大限度地减少溶剂水平对反应性能的影响，因为它有助于使溶剂效应线变平。
	事实上，由于对碱和催化剂水平的敏感性，实现产品和产品导入目标标准的条件是有限的。
	但是，如果我们找到因素条件
	对那两个人有用
	反应标准，则存在反应时间窗口。 您将再次看到采样时间曲线有一条平坦的线。
	如果我在 JMP 中向您展示这一点...克里斯已经提供了脚本，这就是我们感兴趣的脚本。
	正如我所说，我们这里拥有的是胺所没有的起始材料
	对这些响应数字的影响。
	当我更改它时，这些响应数字不会改变。 因此，知道如果有其他原因，我们可以选择将胺设置为任何水平，这是非常有用的……我们需要为此反应制定另一个质量标准。
	基地、
	在高水平时，使溶剂黑线变平。
	正如您所看到的，当我们将它们移动到较低的基数时，我们就会得到陡峭的梯度和曲线。
	因此，通过在较高的碱基下操作，我们可以最大限度地减少溶剂的影响。
	现在，如果我们看...这些是我们正在寻找的两个真正感兴趣的阴影区域，您可以看到，对于这两个区域
	催化剂和碱，它们的轮廓并不多
	阴影区域内。 因此，它告诉我们，只有某些……因素水平的小区域我们将遵守目标标准。 这对于碱基尤其敏感；我认为我们只能减少大约十分之一或二
	直到我们超越产品进出口。
	有点多了
	对于催化剂，十分之几。
	但挑战是同时改变两者，而且组合非常有限。 但你确实看到的是，如果你找到可行的条件，那么我们就有了
	一个非常大的时间窗口，反应在可接受的响应标准内保持稳定，所以这里的范围从 300 到
	仅仅不到半个小时。
	好了，总结一下。 本次演讲涵盖了我们构建分析工作流程的工作。 我们的经验引起了我们对改进机会或需要回答的问题的注意，这些在我们上面的谈话中谈到了预加载公式分析步骤的改进。
	以下是曲线 DOE 分析步骤的改进。
	因此，作为最后的总结，概述了 DOE 反应曲线分析的两步分析方法。
	有机会将主题知识纳入分析方法中。
	随着时间的推移，各种因素对反应的影响是复杂的，视觉图片对于理解它们的反应行为至关重要。
	该方法有潜力，但尚未完成。 使用 JMP 的可用功能突出了附加功能的愿望清单，Chris 发现了一些需要进一步工作的技术领域。
	就我个人而言，这次合作非常有意义，我要感谢克里斯为支持这项工作所做的所有努力。
	最后，我要向一些同事致谢
	阿斯利康。 他们的工作是看不见的，但他们
	为本次演讲做出了巨大贡献。
	谢谢。
	那是。
彼得·波利托	完美的布莱恩，干得好。
	好吧，好吧，你感觉怎么样？
布赖恩·T	是的，我认为进展顺利，是的。
	尝试从一个地方开始工作可能有点笨拙。
彼得·波利托	没关系。
	我们都经历过这样的情况，不，我认为过渡很好，你说得非常清楚和刻意，我认为这就是你所做的，这也很酷，所以。
布赖恩·T	谢谢，不，非常感谢，好吧，我不需要任何其他东西，我会再次通知您，您已获得初步批准，但在公开并联系之前需要最终批准在那之前向你展示是的，向他们展示。
彼得·波利托	还要别的吗。
	你可以联系我。
	您可以联系您。
布赖恩·T	太棒了，我也能得到一份录音副本吗？
彼得·波利托	嗯，是的，我认为最简单的事情可能是一旦公开，如果您在此之前想要一些东西，只需下载一份副本即可。
	我会将其发送给发现峰会团队，他们可能会进行一些裁剪。
	轻度编辑等等。
	如果您想要该版本，那么托尼可能会为您提供该版本的链接。
布赖恩·T	好吧，太完美了，太棒了，我会感谢您坚持不懈地获得。
彼得·波利托	是的，很抱歉打嗝。
	我想知道明天你是否会收到 10 封来自你自己的电子邮件。
布赖恩·T	哦，我总是四处寻找一些人试图联系，因为显然我只是今天早上才意识到。
	这对你来说是半夜。
	真是不知疲倦的谈话发生了，你只需要工作就可以了。
彼得·波利托	是的，没问题，最后一切都解决了。
布赖恩·T	是的，这很酷，适合我，好吧。
	非常。
	干杯再见。

 

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