In der industriellen Biotechnologie kann die Prozessoptimierung ein wichtiger Schritt bei der Prozessentwicklung sein. Ein gemeinsames Ziel ist die Maximierung der Produktausbeute oder anderer prozessbezogener Reaktionen. Wenn man nur versucht, die Erwünschtheit der Antworten zu maximieren, könnte man jedoch auf Bedingungen stoßen, die nicht stabil sind. Eine Möglichkeit, die Stabilität zu berücksichtigen, ist die Verwendung des Simulationsexperiment-Tools im JMP Prediction Profiler. Die Simulation kann durchgeführt werden, sobald ein Modell erstellt wurde, das die Beziehung zwischen Faktoreinstellungen und Reaktionen beschreibt. Anschließend werden die Bedingungen ermittelt, bei denen die Antworten am wenigsten variieren.
In dieser Arbeit werden die Ergebnisse vorgestellt, die nach der Anwendung des Simulationsexperiments auf ein kundenspezifisches DoE-Modell erzielt wurden.
Die Unterschiede in den Ergebnissen zwischen dem Ansatz, der die Erwünschtheit maximiert, und dem Ansatz, der die Simulation verwendet, werden gezeigt. In dieser Fallstudie führten beide Ansätze zur Auswahl sehr ähnlicher Faktoreinstellungen, dh die Einstellungen, die zu einer maximalen Produktausbeute führten, entsprachen auch einem sehr stabilen Betriebspunkt.
Das Simulationsexperiment ermöglichte es, den stabilsten Punkt zu finden, was angesichts der Vielzahl an Interaktionseffekten und der Komplexität des Modells ansonsten 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
