산업 생명 공학에서 공정 최적화는 공정 개발 중 중요한 단계일 수 있습니다. 일반적인 목표는 제품 수율 또는 기타 프로세스 관련 응답을 최대화하는 것입니다. 그러나 응답의 바람직함을 최대화하려고 하면 안정적이지 않은 조건을 찾을 수 있습니다. 안정성을 고려하는 방법은 JMP 예측 프로파일러에 있는 시뮬레이션 실험 도구를 사용하는 것입니다. 요인 설정과 반응 간의 관계를 설명하는 모델이 설정되면 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. 그런 다음 응답이 가장 적게 변하는 조건을 찾습니다.
이 작업은 Custom Design DoE 모델에 시뮬레이션 실험을 적용한 후 얻은 결과를 제시합니다.
바람직함을 극대화하는 접근법과 시뮬레이션을 사용한 접근법 간의 결과 차이를 보여줍니다. 이 사례 연구에서 두 접근 방식 모두 매우 유사한 요인 설정을 선택하게 되었습니다. 즉, 최대 제품 수율로 이어지는 설정은 매우 안정적인 작동 지점에도 해당합니다.
시뮬레이션 실험을 통해 높은 상호작용 효과와 모델의 복잡도를 고려할 때, 그렇지 않았다면 매우 어렵고 시간이 많이 소요되었을 가장 안정적인 지점을 찾을 수 있었습니다.
자세한 정보: https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Munich-2020/Industrial-Biotech-Case-Study-Customized-DOE-for-Process/ta-p/243896
