Nella biotecnologia industriale, l'ottimizzazione del processo può essere un passo importante durante lo sviluppo del processo. Un obiettivo comune è massimizzare la resa del prodotto o altre risposte relative al processo. Cercando di massimizzare solo la desiderabilità delle risposte, si potrebbero tuttavia trovare condizioni non stabili. Un modo per tenere conto della stabilità consiste nell'utilizzare lo strumento Simulation Experiment disponibile in JMP Prediction Profiler. La simulazione può essere eseguita una volta stabilito un modello che descriva la relazione tra le impostazioni dei fattori e le risposte. Troverà quindi le condizioni attorno alle quali le risposte variano meno.
Questo lavoro presenta i risultati ottenuti dopo aver applicato l'esperimento di simulazione su un modello DoE di Custom Design.
Vengono mostrate le differenze nei risultati tra l'approccio che massimizza la desiderabilità e l'approccio che utilizza la simulazione. In questo caso di studio, entrambi gli approcci hanno portato a selezionare impostazioni dei fattori molto simili, ovvero le impostazioni che hanno portato alla massima resa del prodotto corrispondevano anche a un punto operativo molto stabile.
L'esperimento di simulazione ha permesso di trovare il punto più stabile, che altrimenti sarebbe stato estremamente difficile e dispendioso in termini di tempo considerando l'elevata quantità di effetti di interazione e la complessità del modello.
Ulteriori informazioni: https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Munich-2020/Industrial-Biotech-Case-Study-Customized-DOE-for-Process/ta-p/243896
