産業用バイオテクノロジーでは、プロセスの最適化がプロセス開発中の重要なステップと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。 ただし、応答の望ましさを最大化することのみを追求すると、状態が不安定になる可能性があります。 安定性を考慮する方法は、JMP Prediction Profiler 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。 因子設定と応答の間の関係を記述する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。
この研究では、カスタム設計 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したアプローチの結果の違いを示します。 このケーススタディでは、どちらのアプローチも非常に類似した係数設定を選択することになりました。つまり、最大の製品歩留まりをもたらした設定は、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、最も安定な点を見つけることが可能になりました。これがなければ、多量の相互作用効果とモデルの複雑さを考慮すると、非常に困難で時間のかかる作業であったでしょう。
詳しい情報: https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Munich-2020/Industrial-Biotech-Case-Study-Customized-DOE-for-Process/ta-p/243896
