産業バイオテクノロジーでは、プロセスの最適化はプロセス開発中の重要なステップになる可能性があります。 共通の目的は、製品の歩留まりやその他のプロセス関連の応答を最大化することです。 しかし、応答の望ましさを最大化することだけを追求することによって、安定していない状態を見つけるかもしれません。 安定性を考慮する方法は、JMP PredictionProfilerにあるシミュレーション実験ツールを使用することです。 因子設定と応答の関係を表すモデルが確立されると、シミュレーションを実行できます。 次に、応答の変動が最も少ない条件を見つけます。
この作業は、カスタムデザインDoEモデルにシミュレーション実験を適用した後に得られた結果を示しています。
望ましさを最大化するアプローチとシミュレーションを使用するアプローチの結果の違いが示されています。 このケーススタディでは、両方のアプローチにより、非常に類似した係数設定が選択されました。つまり、最大の製品歩留まりにつながる設定は、非常に安定した動作点にも対応していました。
シミュレーション実験により、相互作用の影響が大きく、モデルが複雑であることを考えると、非常に困難で時間がかかる最も安定した点を見つけることができました。
Weitere Informationen： https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Munich-2020/Industrial-Biotech-Case-Study-Customized-DOE-for-Process/ta-p/243896
