Défi du DOE- But est la caractérisation/l'optimisation d'un processus de fermentation.
- 6 facteurs (X1-X6), indépendants et contrôlables pour chaque unité expérimentale (leur configuration de conception personnalisée nécessite 53 exécutions)
- vouloir inclure un facteur « temps de culture » (ct). Il s'agit de prélever un échantillon à trois moments différents et de l'analyser (sorte de mesure répétée). C'est beaucoup de travail pour le service analytique, ils veulent donc réduire le nombre de tests/échantillons.
- Défi: Comment sélectionner au mieux les échantillons ct et mettre en place le design ?
Idées du client :
- utiliser un concepteur personnalisé et les facteurs X1-X6 comme covariables à sélectionner
- les effets de modèle ne sont que des effets principaux
- tester un nombre différent d'exécutions jusqu'à ce que les colinéarités des effets principaux X1-X6 soient minimales ou acceptables (ils espèrent que cela résoudra les interactions à 2 facteurs (X1-X6)*ct )
- Alternativement en utilisant un split plot déjà dans la première conception
Comment aborder au mieux ce genre de situation ?
Je pense que l'idée avec les covariables devrait fonctionner. Cela aiderait à trouver un sous-ensemble d'exécutions où ils testent les trois points temporels ct et obtiennent une information décente si ct aura un effet et également s'il existe une interaction potentielle. Mais pouvons-nous facilement évaluer la puissance de ces effets de modèle ?
Je ne pense pas que le split plot fonctionnera ici, mais pouvez-vous avoir d'autres idées.
Une autre idée spontanée serait de prendre ces échantillons et d'utiliser FDE et comme variables supplémentaires les facteurs DOE et de voir s'il existe une relation entre X1-X6 et le profil des valeurs de ct. 3 points c'est peu mais selon la forme ça peut suffire.
Qu'est-ce que tu penses? Des idées?
Re: Défi du DOESalut Martine,
Intéressant. Pouvez-vous expliquer un peu plus sur " leur configuration de conception personnalisée a besoin de 53 courses "? Les facteurs X1 - X6 sont-ils tous continus ?
Voulez-vous dire qu'ils effectueront un DOE de 53 analyses sur les 6 facteurs et la question est de savoir comment ils devraient échantillonner en fonction du temps sur ces 53 analyses ?
Si c'est le cas, il semble qu'ils ne puissent pas se permettre 159 (=53*3) échantillons de points temporels. Combien pourraient-ils se permettre ?
À votre santé,
Phil
Re: Défi du DOEToutes les unités expérimentales fonctionneront-elles pendant la même durée ou cela dépendra-t-il du niveau de ct (c'est-à-dire, ct est-il un traitement) ?
Re: Défi du DOECertains des facteurs sont-ils difficiles à changer ? Ou vont-ils restreindre la randomisation pour des raisons de commodité ?
Savent-ils déjà que ces six facteurs affectent la réponse ?
Cela ressemble à des mesures répétées pour moi! Je suggérerais qu'ils considèrent une gamme de CT avec la valeur nominale au centre.
Pourquoi utiliser des covariables ? Voulez-vous dire qu'ils ont déjà des données pour certaines unités expérimentales ? Pourquoi ne pas utiliser la conception personnalisée à partir de zéro ?
Qu'ont-ils spécifié dans Custom Design pour que 53 passages soient nécessaires ? Ce nombre me semble excessif.
Sont-ils sûrs qu'il n'y aura qu'un changement linéaire dans la réponse ? Ce n'est pas souvent le cas dans les systèmes biologiques tels que la fermentation.
J'aime l'idée de FDOE avec CT comme fonction. Je ne sais pas si 3 points dans le temps fourniront beaucoup d'informations, mais une fois qu'ils ont les données, ils peuvent essayer de nombreuses approches analytiques différentes.
J'aurais aimé avoir plus de réponses que de questions - désolé !
Re: Défi du DOEBonjour, merci à tous pour toutes vos suggestions et questions 
J'ai quelques précisions et j'essaie de répondre à vos questions :
- à corriger : Le dessin n'est pas un dessin personnalisé mais un CCD orthogonal (y compris 9 points centraux), donc les 53=46+9 pistes (il m'a dit qu'il s'était trompé et un collègue a utilisé un autre dessin), 6 facteurs continus
- c'est un process batch (similaire à un process titrage) et le temps de culture est mesuré 3 fois durant ce process pour un batch, donc d'une part une mesure répétée mais pas de traitement, mais à mes yeux parfait pour un FDOE
- Ils peuvent se permettre peut-être 30 à 40 mesures analytiques au maximum, pour le moment, ils veulent le faire pour les points axiaux du CCD afin d'évaluer comment le temps de culture interagit avec les autres facteurs DOE.
- Ils sont dans une caractérisation de processus et le but ultime est de trouver le meilleur temps de culture et comment ils doivent ensuite contrôler les autres paramètres pour rester dans leur gamme de qualité.
- Ils ont une idée de ce qui est susceptible d'être important, mais le processus est différent à chaque fois.
Si je traite les données résultantes dans un modèle mixte, je verrais les mesures répétées de cette manière :
- le lot serait l'effet fixe
- temps de culture l'effet aléatoire ainsi batch*ct (et les autres facteurs de manière similaire)
Si j'essayais de mettre en place un design personnalisé, j'opterais pour une réponse fonctionnelle (avec des points de temps de ct) et je ferais un design avec 6 cont. les facteurs. Cela conduirait à une conception de 34 passages, en ajoutant d'autres (CP) qu'ils auraient encore être en dessous de 40 (>13 de moins qu'aujourd'hui, toujours avec la nécessité de sélectionner environ 12-13 uniquement pour le département d'analyse (car ils doivent mesurer 3 fois.
Je ne vois toujours pas comment vous utiliseriez une parcelle divisée dans un cas tel que le client l'a demandé. Et traiter le ct comme un facteur ne me vient pas à l'esprit car cela n'a pas de sens d'avoir une seule mesure dans un lot pour, par exemple, le ct inférieur et dans un autre lot une mesure pour un ct supérieur.
J'espère pouvoir découvrir des inconnues.
