In der industriellen Biotechnologie kann die Prozessoptimierung ein wichtiger Schritt in der Prozessentwicklung sein. Ein gemeinsames Ziel besteht darin, die Produktausbeute oder andere prozessbezogene Reaktionen zu maximieren. Wenn man versucht, nur die Erwünschtheit der Antworten zu maximieren, kann man jedoch Bedingungen finden, die nicht stabil sind. Eine Möglichkeit, die Stabilität zu berücksichtigen, besteht darin, das Simulationsexperiment-Tool im JMP Prediction Profiler zu verwenden. Die Simulation kann durchgeführt werden, sobald ein Modell erstellt wurde, das die Beziehung zwischen Faktoreinstellungen und Reaktionen beschreibt. Es wird dann die Bedingung(en) finden, um die die Antworten am wenigsten variieren.
Diese Arbeit präsentiert die Ergebnisse, die nach der Anwendung des Simulationsexperiments auf ein Custom Design DoE-Modell erhalten wurden.
Die Unterschiede in den Ergebnissen zwischen dem Ansatz zur Maximierung der Erwünschtheit und dem Ansatz unter Verwendung der Simulation werden gezeigt. In diesem Fallbeispiel führten beide Ansätze dazu, dass sehr ähnliche Faktoreinstellungen gewählt wurden, dh die Einstellungen, die zu einer maximalen Produktausbeute führten, entsprachen auch einem sehr stabilen Arbeitspunkt.
Das Simulationsexperiment ermöglichte es, den stabilsten Punkt zu finden, was angesichts der hohen Wechselwirkungseffekte und der Komplexität des Modells sonst äußerst schwierig und zeitaufwändig gewesen wäre.
Weitere Informationen: https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Munich-2020/Industrial-Biotech-Case-Study-Customized-DOE-for-Process/ta-p/243896
