DOEチャレンジ- ゴール発酵プロセスの特性評価/最適化です。
- 実験ユニットごとに独立して制御可能な6つの要素（X1〜X6）（カスタム設計のセットアップには53回の実行が必要）
- 「栽培時間」の要素を含めたい（ct）。 これは、3つの異なる時間にサンプルを採取し、それを分析することを意味します（反復測定の一種）。 これは分析部門にとって多くの作業であるため、テスト/サンプルの数を減らしたいと考えています。
- チャレンジ： ctサンプルを最適に選択してデザインを設定するにはどうすればよいですか？
お客様からのアイデア：
- から選択する共変量としてカスタムデザイナーと因子X1〜X6を使用します
- モデル効果は単なる主効果です
- 主効果X1-X6の共直線性が最小または許容可能になるまで、さまざまな実行回数をテストします（これにより、2要素の交互作用（X1-X6）* ctが解決されることを期待しています）
- あるいは、最初の設計ですでに分割プロットを使用する
このような状況に最もよく取り組む方法は？
共変量のアイデアはうまくいくはずだと思います。 これは、3つのctの時点すべてをテストし、ctが効果を発揮するかどうか、また潜在的な相互作用があるかどうかについて、適切な情報を取得する実行のサブセットを見つけるのに役立ちます。 しかし、これらのモデル効果のパワーがどの程度かを簡単に評価できますか？
ここでは分割プロットが機能するとは思いませんが、他のアイデアがありますか。
もう1つの自発的なアイデアは、これらのサンプルを取得してFDEを使用し、補足変数としてDOE係数を使用して、X1-X6とct値のプロファイルの間に何らかの関係があるかどうかを確認することです。 3点はあまりありませんが、形によっては十分かもしれません。
どう思いますか？ 何か案は？
Re：DOEチャレンジこんにちはマーティン、
面白い。 「」についてもう少し説明していただけますかカスタムデザインのセットアップには53回の実行が必要です「？ 因子X1-X6はすべて連続的ですか？
彼らが6つの要因で53回のDOEを実行することを意味しますか？問題は、それらの53回の実行で時間に対してどのようにサンプリングする必要があるかです。
もしそうなら、彼らは159（= 53 * 3）の時点のサンプルを買う余裕がないように思えます。 彼らはいくつ余裕がありますか？
乾杯、
フィル
Re：DOEチャレンジすべての実験ユニットは同じ時間実行されますか、それともctのレベルに依存しますか（つまり、ctは治療ですか）？
Re：DOEチャレンジ変更が難しい要素はありますか？ それとも、便宜上、ランダム化を制限しますか？
これらの6つの要因が応答に影響を与えることを彼らはすでに知っていますか？
私には反復測定のように聞こえます！ 公称値を中心としたCTの範囲を検討することをお勧めします。
なぜ共変量を使用するのですか？ 彼らはすでにいくつかの実験ユニットのデータを持っていると言うつもりですか？ カスタムデザインを一から使ってみませんか？
53回の実行が必要になるように、カスタム設計で何を指定しましたか？ その数は私には過剰に思えます。
彼らは、応答に線形の変化しかないと確信していますか？ これは、発酵などの生物学的システムではあまり当てはまりません。
CTを機能として持つFDOEのアイデアが好きです。 3つの時点で多くの情報が得られるかどうかはわかりませんが、データが得られたら、さまざまな分析アプローチを試すことができます。
質問よりも多くの答えがあればいいのにと思います-ごめんなさい！
Re：DOEチャレンジこんにちは、すべての提案と質問に感謝します;）
私はいくつかの詳細を持っており、あなたの質問に答えようとします：
- 修正する必要がある：設計はカスタム設計ではなく、直交CCD（9つの中心点を含む）であるため、53 = 46 + 9の実行（彼は間違っていて、同僚が別の設計を使用したと私に言った）、6つの連続要素
- これはバッチプロセス（力価プロセスと同様）であり、このプロセス中にバッチで培養時間が3回測定されるため、一方では反復測定ですが処理は行われませんが、私の目にはFDOEに最適です
- 彼らはおそらく最大30〜40の分析測定を行う余裕があります。現在、CCDの軸方向のポイントに対してこれを実行して、培養時間が他のDOE要因とどのように相互作用するかを評価したいと考えています。
- それらはプロセスの特性評価中であり、最終的な目標は、最良の培養時間を見つけ、品質範囲内にとどまるために他のパラメーターをどのように制御する必要があるかを見つけることです。
- 彼らは何が重要である可能性が高いかについてある程度の考えを持っていますが、プロセスは毎回異なります。
結果のデータを混合モデルで処理すると、次のように反復測定が表示されます。
- バッチは固定効果になります
- 栽培時間変量効果とバッチ* ct（同様の方法で他の要因）
カスタムデザインを設定しようとすると、機能的な応答（ctの時点）を取得し、6つの続きでデザインを実行します。要因。 これにより、34ランの設計になり、さらにいくつかの（CP）設計が追加されます。 40未満（現在より> 13少ないが、分析部門に対してのみ約12〜13を選択する必要がある（3回測定する必要があるため）。
顧客が要求したような場合に、分割プロットをどのように使用するかはまだわかりません。 そして、ctを因子として扱うことは私の頭に浮かびません。たとえば、1つのバッチに1つのメジャーだけを置いて、たとえば低いctを設定し、別のバッチに高いctをメジャーにするのは意味がないからです。
私がいくつかの未知のものを発見できることを願っています。
