398715_zh-TW

liliconcom

結合 DOE 和第一性原理科學，利用曲線 DOE 最大化產量和最小化雜質 (2021-US-30MP-877)

級別：中級

 

Brian Taylor，統計學家，阿斯利康
JMP 首席數據科學家 Chris Gotwalt

 

JMP Pro 的最新版本極大地擴展了功能數據瀏覽器 (FDE) 的功能響應數據建模。 FDE 將靈活的平滑樣條擬合到響應軌跡，從樣條模型中提取功能主成分 (FPC) 分數，然後將 DOE 方法應用於這些 FPC。 這種以經驗為中心的以數據為中心的方法忽略了主題專家的知識，他們可能知道描述基於第一性原理科學的響應曲線的方程。 在 JMP Pro 16 中，Curve DOE 是 Fit Curve 平台的新增功能。 有了它，人們可以選擇由第一性原理主題知識建議的方程式。 然後將第一性原理模型分別擬合到各個響應曲線；這些非線性方程的參數使用廣義回歸建模，就像 FDE 對 FPC 分數建模一樣。 通過這些方程直接結合工程和科學知識，模型可以更真實地外推到數據中不存在的因子設置的新組合，同時對在不同 X 範圍內採樣的缺失數據和函數也更加穩健。 將此方法應用於藥品開發（同時應用於產品產量和雜質反應曲線）說明了使用模型選擇標準的易用性和實用統計優勢。

 

 

自動生成的成績單...

 

揚聲器	成績單
彼得·波利托	好的，我正在參加 Zoom 會議。
布賴恩·T	嗨，彼得。
彼得·波利托	嘿布萊恩。
布賴恩·T	我們走了。
	完美的權利。
彼得·波利托	好的。
布賴恩·T	給我第二個 X，我需要。
	關閉哦是的。
	我會看看所有這些類型的東西。
彼得·波利托	慢慢來，準備好後告訴我。
布賴恩·T	是的，所以這是一個稍微。
	也許更複雜一些我不知道我在做什麼 我正在和 Chris gold 共同發表演講，但他實際上在度假，所以他預先錄製了他的部分讓我推動比賽，他確實說我需要改變一些縮放設置，以便音頻在他的錄音中工作。
彼得·波利托	是的，所以當你開始你的。
	讓我快速地提醒自己，當您開始分享時，您想點擊分享聲音，但您不想為視頻剪輯選擇點擊優化。
	沒有幫助，儘管聽起來應該如此。
布賴恩·T	是的，所以我只需要再試一次，我只需要說分享。
彼得·波利托	在左下角會有兩個複選框，一個是分享聲音。
	好的，它說已針對視頻剪輯進行了優化，您想單擊共享聲音。
布賴恩·T	只是分享好聲音。
	好的，就是這樣。
彼得·波利托	完美，什麼可能是好的是在你開始之前。
	讓我們分享該視頻並確保它有效
布賴恩·T	是的，絕對是，另一件事是，如果我將幻燈片組置於演示者模式，視頻會看到我的演示者模式和幻燈片，還是只是。
彼得·波利托	嗯，我認為，它應該只顯示您的幻燈片，但同樣，我們無法在您開始之前測試它。
	投以確保。
布賴恩·T	好的，不用擔心，因為我是的。
	好酷，所以我會首先測試視頻。
	好的。
布賴恩·T	這樣我就可以聽到了。
	我可以在耳機中聽到視頻。
彼得·波利托	我還沒有看到任何東西。
布賴恩·T	是的，所以我為什麼認為我需要做的是分享。
	做你說的那個分享。
彼得·波利托	您想共享一個屏幕，而不僅僅是一個應用程序。
布賴恩·T	所以我會分享整個屏幕是的，好的。
	我們就這樣吧，對不起，就是這樣，然後。
	他說我需要改變音頻。
彼得·波利托	最後，當您在左下方執行共享屏幕時，它會說我認為共享我們的共享計算機音頻。
布賴恩·T	只是看著現在和。
	分享聲音。
	他們去是的，它在中間部分，所以我只是聽起來不錯，讓我們。
	現在試一試。
	謝謝布賴恩現在我要演示這四個線性響應曲線產品產品不純的起始材料的分析。
彼得·波利托	我可以聽到你的分析比我原先想像的要好。
布賴恩·T	大聲或足球已取得。
彼得·波利托	不，不，那很好，兄弟。
布賴恩·T	17 我會邊走邊說這些東西，我要感謝粘土。
	奉獻還好讓我們只是帶著那個回到起點再次做好準備。
	大功告成。
彼得·波利托	好的，然後我們需要他們要求我們進行一些設置。
	優化。
	讓我來分析一下。
	而且，在我這樣做之前，我只想確認你的談話是結合你在這裡看到的嗎，結合我們的第一原則、科學和最大值來最大化產量和最小化曲線 DOE 的周期，然後我只需要一點免責聲明這裡。
	您了解這是為了使用 chump discovery 峰會會議而錄製的，並且將在 JMP 用戶社區中公開提供，您是否允許此錄製和使用。
布賴恩·T	所以是的，什麼時候。
	宣布何時可用於垃圾社區。
彼得·波利托	我認為他們會在一周前釋放它們。
布賴恩·T	好的。
彼得·波利托	現在可以肯定了。
布賴恩·T	只要我有機會，就說繼續吧，因為我需要做的是分享這個錄音或完整的幻燈片，以獲得我已經預先批准的批准內容。
	所以這就是為什麼我可以記錄它，但是，只要我有兩三個星期的時間，我就會完成它。
彼得·波利托	是的，所以你有大約一個月的時間。
	我猜。
	十月的第一周，我會讓。
	你知道我們在你的旁邊有一個小星號，她需要在分享之前與你確認。
布賴恩·T	是的，是的，請是的。
	好的，但它不應該有任何問題，它只是公司內部的流程。
彼得·波利托	不，我完全明白我在石油行業工作了很多。
	獲得任何批准可能需要很長時間。
布賴恩·T	是啊是啊酷。
	所以我是對的。
彼得·波利托	我們只需要快速檢查您的顯示設置。
布賴恩·T	如果你中槍了。
	我只是想看看，當我去主持人時是否。
彼得·波利托	它仍然出售我的目標和我看到的演示者。
	它和我沒有看到整個演示者模式你的筆記和一切。
布賴恩·T	好吧好吧。
彼得·波利托	有沒有辦法在另一台顯示器上只顯示一張幻燈片，也許你可以只顯示一些東西。
布賴恩·T	我現在只在一個屏幕上顯示它只是相當。
	大屏幕沒問題，如果是這樣就好了。
	我只是我會做，一些打印一些幻燈片一些。
	講義而已。
彼得·波利托	以防萬一這次冒險三。
布賴恩·T	好吧，那不是那不是那是不行的，讓我來。
	寫 okey dokey 所以對不起繼續你的。
彼得·波利托	是的，所以如果您使用的是 Windows 10，那麼在左下角應該有一個類型可供搜索，如果您只輸入顯示設置。
	展示。
彼得·波利托	這將是一個改變分辨率，我想我們從這裡得到了顯示分辨率。
	讓你擁有很多。
	比別人大，所以規模。
布賴恩·T	看起來，但將其設置為 19 2010 年。
彼得·波利托	1030 是的。
	好的，現在我們將讓人們更容易閱讀。
	你的幻燈片和我所知道的一切對你來說可能看起來有點奇怪。
布賴恩·T	是的，很好，是的，我有一個 34 英寸的屏幕，我們可愛的，我想是的。
	因為公司給了我一個最好的家庭屏幕，它是如何工作的。
彼得·波利托	所以告訴我們你回辦公室。
	知道你在哪個城市的辦公室。
布賴恩·T	這是潛在客戶，我住在利茲，但它是醫療領域。
	大城市將是曼徹斯特。
	是的。
彼得·波利托	令人尷尬的是，我知道由於 WHO 和他們的現場專輯而導致的線索，但除此之外我一無所知。
布賴恩·T	所以，如果你知道我住在五五分鐘以外的地方，那裡有他們大規模表演的地方。
彼得·波利托	哦。
布賴恩·T	在城市。
彼得·波利托	棒極了。
布賴恩·T	我認為它會是roundhay Park的地方，這是。
	好吧，可能已經完成了生活只是一個非常酷的露天場所。
彼得·波利托	很酷。
布賴恩·T	是的，好的，所以我完成了那些事情。
彼得·波利托	然後就好像你的手機關機了，你聽起來好像已經關閉了看其他任何可能在背景中發出奇怪聲音的東西。
布賴恩·T	是的，我只是要。
	只是要仔細檢查所有內容，所以我剛剛獲得了視頻剪輯縮放和。
	擺脫。
布賴恩·T	這些。
彼得·波利托	然後你會在 PowerPoint 中顯示所有內容，還是會在 PowerPoint 和 JMP 之間切換。
布賴恩·T	我知道很多克里斯的視頻幾乎都是他將要做什麼和 JMP 的截圖，但我的視頻快要結束了，所以我要開始介紹，然後切入克里斯的視頻，然後我來了回來並結束談論一些事情，當我談到這一點時。
	那我會的。
	已經要打開了。
	好。
	所以我會打開這個，然後為什麼我實際上是在追求。
	來談談這個。
	好的配置文件，我將只談一點。
	然後我必須再次切回我的幻燈片以完成總結。
彼得·波利托	好的。
布賴恩·T	所以是關於。
彼得·波利托	我是這個尺寸，一切看起來都不錯，歡迎你製作這些盒子，如果你想利用空間，可以稍微大一點，這樣人們就可以更容易地看到它，但他們可以我可以看到它就好了現在，如果這是你喜歡保留它的方式。
布賴恩·T	是的，是的，這是在我的屏幕上最大化。
	哦，是的，是的，我的意思是您可以向右拖動該生產配置文件的框角。
彼得·波利托	都比較大。
布賴恩·T	好吧，還有。
	如果你知道，我會盡量記住這樣做，如果我向他們展示它實際上是直接從這裡來的，那可能是最好的。
彼得·波利托	然後就明白了。
布賴恩·T	然後我可以。
	是這樣的。
彼得·波利托	只是看看你是否不這樣做，所以我不想微，如果你做到了，但只是想確保你仍然可以看到。
	該 X 軸上的標籤。
布賴恩·T	對對對。
彼得·波利托	是的，所以好吧，所以我會的。
	我會給你一個 321 然後我會繼續靜音，除非有什麼重大的事情發生，你不會注意到。
	不管我有什麼計劃，在你完成之前我不會說一個字我只是要在這裡，確保它正確記錄，你完成後告訴我。
布賴恩·T	是的，不用擔心，所以我只是了解自己的方向。
	當然。
彼得·波利托	好吧，我會繼續靜音，你可以隨時開始。
布賴恩·T	好的謝謝。
	只是要為一個人測試一些東西。
	將第一性原理科學與擬合曲線 DOE 相結合，最大限度地提高產量和減少雜質。
	談話涉及各種主題，如果我們沒有足夠詳細地介紹它們，您可以在之後參考幻燈片和視頻。
	阿斯利康是一家專注於三個主要研究治療領域的製藥公司，通過利用各種能力來提供藥物。
	我在化學開發多技能部門工作，開發製造藥物活性藥物成分的工藝。
	我們在運營中從事製藥技術和開發，但我們在組織上處於研究和製造藥物之間的界面。
	因此，我們參與了藥物生命週期的許多步驟。
	好了，進入正題。 為了設置場景，我們需要隨著時間的推移來了解為什麼現在需要開發實驗方法。
	在 2000 年代初，當我加入 AZ 時，實驗室實驗通常由單個反應和隨時間推移採集的幾個樣本組成。
	時至今日，一個實驗涉及多個平行運行的反應，從每個反應中採集許多樣本。 如果您可以將實驗方法、分析方法和主題專業知識結合起來，那麼實驗的數據要豐富得多，其中包含有用的過程洞察力。
	據我所知，對於如何分析實驗設計，沒有明確的領先方法，其中響應是隨時間變化的化學反應曲線。
	當前的方法傾向於分析數據的子集，而不是分析所有可用的數據，我想知道過程學習遺漏了什麼。
	與我想分析數據的方式相比，目前所做的工作的差距引發了兩個問題。 什麼分析方法可以利用所有的時間過程反應曲線數據？
	我們可以細化分析以考慮主題知識嗎？
	這將我們引向我們的盛大演示標題，它轉化為我們在 JMP 中所做的工作，即使用擬合曲線和曲線 DOE 分析 DOE 反應曲線。
	使用的 DOE 案例研究是我工作、化學開發、
	只是細節匿名，讓我分享。 在這種情況下，設置了四因素設計，其中從設計中的每個反應中抽取多個樣本。
	我們有興趣實現響應目標標準，理想情況下，所有這些標準都是我們感興趣的，但最重要的是要遵守的是產品雜質保持在 2% 以下。
	我最初將功能數據瀏覽器視為分析反應曲線的解決方案。
	FDE 非常靈活，這可能是優點也可能是缺點，因為不切實際的配置文件是近似的。 由於將這些輪廓近似用於 DOE 分析，因此響應預測可能不切實際，超出最大或最小有界水平。
	與主題專家合作，我們對預期的反應概況以及如何將反應聯繫起來有很多了解。 例如，
	當我們對反應進行採樣時，我們預計起始材料、起始材料雜質以及產物和產物雜質的總和為 100%，前提是沒有形成任何其他物質。
	輸入成分必須與輸出成分平衡。 必須保持質量平衡。
	從原料雜質或由產品形成。
	原料雜質並不總是會隨著時間的推移而增加，如果它反應形成產物雜質，則可能會減少。 過程洞察力還輸入到期望響應的形狀......響應的反應曲線顯示出來。
	這導致了這樣一個想法：如果我們接受近似輪廓形狀的靈活性降低，我們是否可以擬合更接近於第一原理理解的更現實的曲線近似？
	然後，分析輸出的形式更符合科學家的思考方式。
	JMP 具有多種預加載的公式，可與所研究的給定化學反應的預期響應曲線相匹配。
	反應、因素、時間表。
	我們擬合各種預加載曲線，比較它們，選擇最佳擬合，理想情況下，根據涉及分析指標和主題專業知識的一些標準。
	Curve DOE 分析曲線公式參數係數，JMP 在後台將這些係數轉換為原始 DOE 響應，以顯示在預測分析器中，以及 DOE 因子。 非常整潔。
	Chris 現在將演示該方法，指出我們在此過程中遇到的情況，以及我們最終進行分析的地方。
克里斯·戈特沃特	產品、產品雜質、原料和原料雜質。
	我還想補充一點，這種分析比我原先想像的更具挑戰性。 其中一些是 Clay Barker 在 JMP Pro 17 中變得更容易的東西。
	我會邊走邊說這些東西，我要感謝 Clay 的響應能力和致力於使擬合曲線更易於使用。
	對於那些熟悉功能數據瀏覽器的人，曲線 DOE 的工作方式類似。 正如我們在屏幕右側看到的那樣，我們有重複測量響應。 對於每條響應曲線，我們擬合非線性模型。
	在這種情況下，是一個雙參數邏輯曲線。
	這為我們提供了 DOE 中每條響應曲線的一個位置參數 (theta) 和一個尺度參數估計值 (tau)。 然後我們使用廣義回歸將提取的 thetas 和 taus 建模為響應。
	我通常使用帶有前向選擇的最小二乘法，這是默認設置。 正如我們將看到的，有時使用其他分佈（如對數正態分佈）是有利的，當分佈
	的參數需要嚴格為正。 我們最終得到的是一個整體模型，該模型結合了時間和我們的 DOE 因素，用於預測響應曲線的整體模型。 這是我們數據中的四個響應曲線。
	我將從對產品響應的分析開始。 一旦我們調出數據表，我們就會在 JMP Pro 中分析菜單的專門建模子菜單下找到擬合曲線平台。
	我們加載列。 產品是響應，採樣時間是 X 或回歸變量，這裡。 我們的分組變量是實驗名稱。
	然後我們將 DOE 因素作為補充變量。 現在讓我們看看產品響應的曲線，看看
	擬合曲線平台支持的哪些非線性模型適合那種形狀。 我們可以看到邏輯曲線很好地擬合了它，
	以及其他幾個。 所以你去紅色小三角菜單。 這些看起來像 sigmoid 曲線，所以我們要去那裡。
	邏輯曲線……我們將選擇邏輯三參數模型。 如果我們 Alt 然後右鍵單擊，我們實際上可以選擇一大堆不同的模型並將它們輕鬆地組合在一起。
	四參數邏輯模型似乎比使用 AICc 模型選擇標準的任何其他模型做得更好，但請注意，所有模型的 R 平方
	往往相當高，所以邏輯四參數模型的 R 平方為 0.998，三參數邏輯不遠為 0.993。
	威布爾增長率為 0.978，所以也許這三個都是我們將使用的模型的競爭者。
	讓我們繼續看一下四參數邏輯。 最初，我們在這裡看到所有響應曲線的整體圖。
	然後我們看到單個響應曲線疊加在數據點上。 如果我們看一下這個四參數邏輯模型的參數估計，
	我們看到有較低的漸近線是非常大的負值。
	所以，這很麻煩，因為這表明產品數量的起始值將等於這個大的負值，而不是零，所以這與我們對生成數據的機制的了解相衝突。
	如果我們點擊曲線 DOE 並查看將四個參數邏輯參數連接到 DOE 因素的曲線 DOE 分析，我們會立即看到我們得到
	非常瘋狂的預測，所以這可能不是我們使用的好模型。
	以下是一些非線性模型擬合的其他示例，它們最初看起來不錯，但是當您查看
	在對數據點之間的預測公式的評估中，我們看到一些瘋狂的事情正在發生，這意味著我們可能不應該將這些模型用於曲線 DOE 分析。
	我們將繼續並稍微簡化一下，看看三參數邏輯模型擬合。
	所以三參數邏輯模型的初始漸近線為零，在這種情況下，這對於這裡的產品數據是有意義的，因為
	我們在互動開始時擁有的產品數量
	應該為零。 正如我們所見，當我們查看模型的疊加和右側的數據點時，擬合看起來非常好。 我們通過轉到紅色小三角菜單繼續進行曲線 DOE 分析
	這帶來了曲線 DOE 分析和 CDOE 分析器。 當我們查看曲線 DOE 分析的實際預測圖時，我們看到
	沿著 45 度線的情況看起來相當不錯，但我們看到了這些令人不安的模式，看起來一些單獨的功能與 45 度線成 90 度角，這表明我們在這裡遇到了一些不合適的情況。
	當我們查看曲線 DOE 分析器時，如果我們將一些輸入變量調整到它們的極端，
	我們看到有產品時間軌蹟的預測實際上隨著時間的推移而減少，這完全沒有意義。
	我們需要深入挖掘一下，弄清楚這裡發生了什麼以及如何處理。 所以當我們深入研究單個非線性模型參數的廣義回歸時，
	我們有一個用於增長率，一個用於拐點，一個用於非線性模型的漸近線。
	在這種情況下，我認為問題將與增長率參數有關，因為這將控制事物是否可以增加或減少。 深入研究增長率的廣義回歸，
	我們可以要求擬合對數正態分佈，
	這將強制增長率參數
	被約束為積極的，這就是我們想要的。 我還想指出，在單個廣義回歸高級控制選項中，我們還可以打開效應遺傳，當我們分析曲線 DOE 時，這是一個明智的選擇。
	克萊·巴克 (Clay Barker) 已將其設置為默認設置為在默認情況下對遺傳產生影響
	在 JMP 17 中，但我們必須為此分析中的每個響應和每個參數手動執行此操作。 現在我們已經完成了增長率參數的對數正態建模，我們的 CDOE 診斷圖會自動更新。
	我們看到那些令人不安的響應曲線現在沿著 45 度線更接近 DOE 實際預測圖，我們在 CDOE 分析器中的預測更有意義。
	現在我們對我們的模型與乘積曲線的擬合程度更加滿意，我們可以保存我們的預測公式並繼續進行下一個響應。
	繼續研究產品雜質響應，我們發現三參數邏輯曲線也很好地對此進行了建模，儘管不如僅使用產品曲線那麼好。
	無論如何，分析非常相似，所以我將繼續討論起始材料模型。
	查看起始材料響應曲線，我們看到與產品和產品雜質曲線相比，
	這些都是單調遞減的。 這表明指數曲線或負增長率的邏輯曲線將是該數據的合理模型，所以讓我們來看看這些。
	所以在模型對比報告中，我們看到三參數的指數模型表現最好，其次是使用AICc的四參數logistic。 這兩個模型的 R 平方非常相似。
	然而，如果我們查看模型擬合四參數邏輯的疊加圖，很明顯，隨著這些曲線中的一些時間的增加，起始材料預測將變為負值。
	而對於三個參數指數，這並沒有真正發生。 所以在這種情況下，我們將使用三參數指數。
	所以我們的情況是模型選擇標準和我們在查看模型時的常識
	都在暗示同樣的事情。
	我們繼續對我們的三參數指數模型進行曲線 DOE 分析。
	就像我們最初做的產品模型一樣，整體模型看起來不錯，但是，一些實驗得到的預測在我們的實際預測圖中完全錯誤。
	當我們使用曲線 DOE 分析器時，我們發現有一些因子設置的組合可以及時預測快速增加的起始材料量，
	這沒有任何意義。 造成這種情況的原因是因為我們已經將正態或最小二乘類型模型擬合到增長率參數中，
	但我們所有的增長率參數都是負的。 問題是我們的正常或最小二乘模型不能強制增長率參數保持為負。
	不幸的是，在 GenReg 版本 16 中，沒有任何分佈可以使預測始終為負。 所以在這種情況下，
	為了讓這個模型工作，我將不得不稍微偏離一下，但是 Clay Barker 已經向 GenReg 添加了負對數正態分佈
	以便在版本 17 Pro 中更輕鬆地對嚴格的負數據進行建模。
	因此，為了解決這個問題，我繼續保存了整個 CDOE 模型的預測公式，因為我知道我將不得不對增長率參數進行修正。
	我創建了一個包含 DOE 因子數據和增長率的數據表，然後使用公式列為負增長率創建了一個新列。 模型
	這個負增長率在 GenReg 中的對數正態分佈。
	保存預測公式，然後我繼續進行了一些公式列分析，在那裡我從擬合曲線中刪除了最小二乘模型並將其替換為負增長率的 GenReg 模型，這樣，
	我能夠得到一個非常適合起始材料的模型。 我們建模的最後一個響應是起始材料雜質，而這個最終實際上是最難處理的。
	這是因為它在多次運行中具有一種峰值類型的行為。
	對於其他一些，它具有這種單調遞增的類型行為。 所以我們在這裡進行了很多單一的響應，並且
	當我們開始將曲線 DOE 應用於那些非線性模型時，擬合曲線中的模型都沒有做得很好。
	我們能找到的最好的東西是按指數模型，就分析的非線性建模組件而言，它導致了非常高的 R 平方。 但是到了應用曲線 DOE 的時候，
	我們得到了數以千計的瘋狂預測，而它本應比這小得多。 這些都不是有用的模型，無論我們在擬合曲線內多麼努力。 幸運的是，
	我們可以使用功能數據瀏覽器，它是...使用樣條曲線，它更加靈活。 當我們這樣做時，
	P 樣條在擬合曲線方面效果非常好。 然後將功能 DOE 分析應用於那些 P 樣條
	通過預測圖，導致模型在實際情況下非常好。 最終，我們得到了一個功能強大的 DOE 分析器，即使在設計空間的角落，它也能很好地完成工作並產生令人信服的結果。
	所以我們保存了預測公式，我為這四個響應構建了一個分析器，並能夠將它發送給布賴恩，他將談論他接下來可以用它做什麼。
布賴恩·T	感謝 Chris 的演示並強調了在此過程中面臨的挑戰。 當有幾個同樣好的候選者時，我們仍有工作要做，以找出選擇最佳擬合曲線模型的有效方法。
	Chris 得到了相同的產品邏輯三 P 模型、產品 imp、起始材料的三 P 指數和起始材料 imp 的功能數據瀏覽器 p 樣條。
	讓我們來看看產品。 有兩個很好的候選模型，那麼選擇哪個？ 以下是我與主題專家交談時提出的一些觀點。
	指數 3P 與一級動力學方程相當，但反應曲線形狀是 sigmoidal，表明它們的一級動力學行為更複雜。
	邏輯 3P 可能更合適，因為它更好地逼近 sigmoidal 曲線特徵。
	但將來，嘗試在零時間後儘早採集更多樣本，以查看這是否有助於更好地區分這兩個公式在近似一階和 S 形行為之間的輪廓曲線方面的效果。 所以這並不簡單。
	現在開始材料 imp，其中安裝了 FDE p 樣條。 一些材料小鬼可以以不同的速度形成和消耗，以至於可以關閉一個途徑。
	格子圖顯示了此分佈圖，表明一些實驗剛剛開始開啟材料小部件形成，而其他實驗則開啟了起始材料小部件形成和消耗。
	實際上，有兩條曲線可以在一個公式中組合和表達，並且沒有一個預加載的公式能夠完成足夠的工作。
	曲線擬合恢復到 FDE 方法，因此我們進一步從第一原理驅動曲線擬合轉向純經驗擬合，以獲得良好的曲線近似模型擬合。
	這張幻燈片突出顯示了形成 3P 邏輯參數係數默認分佈的擬合曲線是正態的。
	但這是最……但這是最合適的選擇嗎？ 有一些分佈具有更好的廣義 R 平方值，因此可以提供一些思考未來的指導。
	在後台，JMP 將這三個擬合的邏輯參數係數模型組合起來，並在刻畫器中將它們表示為 DOE 原始響應隨著因子變化和反應隨著時間的推移而進行。 為每個響應創建一個分析器。
	Chris 已經能夠將這四個響應分析器分組為一個組分析器圖。 這很重要，因為我們需要了解嘗試改變因素以改善一種反應對其他反應的影響。
	高於 95% 且產品在...低於 2%。
	Product 和 product imp 是優先響應，並且擬合了有效的模型。 正如對於起始材料和起始材料 imp 所見，模型效率較低，在有利於 prod 和 prod imp 目標值的因子水平上提供了難以置信的負值。
	很明顯，起始材料胺不影響任何響應。 它具有平坦的線條，因此在控制響應水平方面並不重要。
	選擇高鹼可以最大限度地減少溶劑水平對反應性能的影響，因為它有助於拉平溶劑效應線。
	事實上，由於對鹼和催化劑水平的敏感性，實現產品和產品雜質目標標準的條件是有限的。
	但是，如果我們找到因子條件
	對那兩個人有用
	響應標準，則存在一個反應時間窗口。 同樣，您將看到採樣時間配置文件有一條平坦的線。
	如果我在 JMP 中向您展示這一點……那麼 Chris 提供了腳本，這就是我們感興趣的腳本。
	正如我所說，我們在這裡擁有的是胺所沒有的起始材料
	此處對這些響應數字的影響。
	當我改變它時，這些響應數字不會改變。 因此，如果有另一個原因，我們可以選擇將 Amine 設置為任何級別，這非常有用……我們需要為該反應設置另一個質量標準。
	基地，
	在高水平，展平溶劑黑線。
	正如你所看到的，當我們將它們移動到較低的底部時，我們會得到陡峭的梯度和曲線。
	因此，通過在更高的鹼下操作，我們可以最大限度地減少溶劑的影響。
	現在，如果我們看...這些是我們所追求的兩個真正感興趣的陰影區域，你可以看到，對於這兩個區域
	催化劑和基礎，他們的資料不多
	陰影區域內。 所以它告訴我們，只有某些......因子水平的小區域我們將符合目標標準。 這對鹼特別敏感；我認為我們只能減少大約十分之一或兩個
	直到我們超越產品小鬼。
	有點多
	對於催化劑，十分之幾。
	但挑戰是兩者同時變化，組合非常有限。 但是你確實看到的是，如果你找到有效的條件，那麼我們有
	一個非常大的時間窗口，反應在可接受的響應標準內保持穩定，所以這裡的範圍從 300 到
	僅僅不到半小時。
	好了，總結一下。 本次演講涵蓋了我們構建分析工作流程的工作。 我們的經驗使我們注意到改進機會或需要回答的問題，在我們上面的談話中提到了對預加載公式分析步驟的改進。
	以下是曲線 DOE 分析步驟的改進。
	因此，作為最後的總結，概述了反應曲線 DOE 分析的兩步分析方法。
	有機會將主題知識納入分析方法。
	隨著時間的推移，因素對反應的影響的相互作用是複雜的，視覺圖片對於了解它們的反應如何表現至關重要。
	這種方法有潛力，但尚未完成。 使用 JMP 的可用功能突出顯示了附加功能的願望清單，Chris 發現了一些需要進一步工作的技術領域。
	就個人而言，合作非常有益，我要感謝 Chris 為支持這項工作所做的所有努力。
	最後，我要感謝一些同事
	阿斯利康。 他們的工作是看不見的，但他們已經
	為本次演講做出了巨大貢獻。
	謝謝你。
	那是。
彼得·波利托	完美的布萊恩幹得好。
	好吧，好吧，你怎麼感覺不好。
布賴恩·T	是的，我認為進展順利是的。
	嘗試從一個開始工作可能有點笨拙。
彼得·波利托	沒關係。
	我們都去過那裡，我認為過渡很好，你說得非常清楚和刻意，我認為這就是你所做的，也很酷。
布賴恩·T	謝謝，不，非常感謝 好吧 我不需要任何其他東西，我會再次告訴您您已獲得初步批准，但需要在公開之前獲得最終批准並與您聯繫在此之前向您展示是的。
彼得·波利托	還要別的嗎。
	你可以聯繫我。
	你可以聯繫你。
布賴恩·T	太棒了，我是否也得到了錄音的副本，它只是。
彼得·波利托	嗯，是的，我認為最簡單的方法可能是一旦它公開，只需下載一個副本，如果您在此之前想要一些東西。
	我將把它發送給發現峰會團隊，他們可能會做一些裁剪和。
	輕編輯之類的，然後。
	如果你想要那個版本，那麼托尼可能會為你提供一個鏈接。
布賴恩·T	好的，這是完美的，非常棒，我會感謝您堅持不懈地獲得。
彼得·波利托	是的，抱歉打嗝。
	我想知道明天你是否會收到你自己的 10 封電子郵件。
布賴恩·T	哦，我總是在四處打聽，試圖伸出援手，因為顯然只有今天早上我才意識到。
	這對你來說是在半夜。
	不知疲倦的談話發生了你才剛剛開始工作。
彼得·波利托	是的，沒問題，最後都解決了。
布賴恩·T	是的，這很酷，適合我。
	非常。
	乾杯再見。

 

爆發美國能源部統計和建模