DOE の課題- ゴール発酵プロセスの特性評価/最適化です。
- 6 因子 (X1 ～ X6)、実験単位ごとに独立して制御可能 (カスタム設計セットアップには 53 回の実行が必要)
- 「栽培時間」という要素を含めたい(ct)。 これは、3 つの異なる時点でサンプルを採取し、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大な作業であるため、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、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:
- カスタム デザイナーと因子 X1 ～ X6 を共変量として使用して選択します。
- モデル効果は単なる主効果です
- 主効果 X1-X6 の共線性が最小になるか許容できるようになるまで、異なる回数の実行をテストします (これにより 2 因子交互作用 (X1-X6)*ct が解決されることを期待しています)
- あるいは、最初の計画にすでに含まれている分割プロットを使用する
このような状況にどう対処するのが最善でしょうか?
共変量を使った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 タイムポイントすべてをテストする実行のサブセットを見つけて、ct に影響があるかどうか、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得るのに役立ちます。 しかし、これらのモデル効果の検出力を簡単に評価できるでしょうか?
ここでは分割プロットは機能しないと思いますが、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、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点では少ないですが、形状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、
ご説明いただきありがとうございます。
まず第一に、9 つの中心点を含む 53 ランの CCD は奇妙な選択のように思えますが、おそらく彼らには理由があるのでしょう。 現時点では、これが彼らが使用するデザインであると想定する必要があります。
彼らが許容できる分析測定の数については、まだ少し混乱しています。 私は、おそらく最終時点 (「エンドポイント」) で、53 回の実行ごとに少なくとも 1 つの分析測定を実行する余裕があると想定していました。 しかし、53 回の実行すべてについて 3 つの時点で分析測定を実行する余裕がないことは理解しています。
したがって、2 つまたは 3 つの時点で分析測定を実行できる実行数は少数です。 したがって、栽培時間に対する Y の傾きおよび/または曲率に対する要因の影響を推定するために使用できる実行数が少なくなります。
12 軸点に対して複数の時点を実行することは最悪のアイデアではありませんが、すべての 2 因子交互作用は互いにエイリアス化されているため、Y 対および栽培時間に対する因子の主効果と二次効果しか推定できません。 また、因子空間の極値を探索していないため、主効果を検出する能力は低くなります。
Y 対培養時間に対する 2 因子相互作用の影響を推定したい場合は、共変量カスタム設計アプローチを使用して、複数の時点の実行のサブセットを選択するのが良いアイデアのように思えます。 これは、影響を検出するための最適なパワーを得るためにも優れたアプローチです。
カスタムデザインよりもクラシックなデザインに傾いているように感じます。 カスタム デザインの利点を検討することをお勧めします。 特に今回のような複雑な状況では。
このプレゼンテーション最新の Discovery Americas の機能は、FDE またはフィット カーブを使用して結果のデータをモデル化する方法に関して非常に役立つはずです。 Curve DOE はここで非常に役立つと思います。 実際のところ、Curve DOE は多くのアプリケーションで非常に役立つはずであり、より多くの人にそれを認識させる必要があると思います。
それが役立つことを願っています、
フィル
Re: DOE チャレンジこんにちは、ご提案やご質問をいただきありがとうございます 
さらに詳しい情報があり、ご質問にお答えしたいと思います。
- 修正予定: 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 (彼は間違っていると私に言い、同僚は別の設計を使用した)、6 つの連続因子
- これはバッチプロセス (力価プロセスに似ています) であり、培養時間はバッチごとにこのプロセス中に 3 回測定されるため、繰り返し測定される一方で処理は行われませんが、私の目には FDOE としては完璧です
- おそらく最大 30 ～ 40 回の分析測定が可能ですが、現在は CCD の軸点に対してこれを実行して、培養時間が他の DOE 要素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。
- 彼らはプロセスの特性評価を行っており、最終的な目標は、最適な培養時間を見つけ、品質範囲内に維持す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。
- 彼らは何が重要になりそうなのかについてはある程度のアイデアを持っていますが、その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、次のように繰り返し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、ランダム効果、バッチ*ct (同様の方法で他の要因)
カスタム デザインをセットアップしようとする場合は、機能応答 (タイムポイントが ct) を求め、6 つの連続性を持つデザインを実行します。要因。 これにより、さらにいくつかの (CP) デザインが追加されて、34 の実行デザインが作成されます。 40 未満であること (現在より 13 を超えていますが、分析部門のみ (3 回測定する必要があるため) については 12 ～ 13 を選択する必要があります。
顧客の要求に応じて、このような場合に分割プロットをどのように使用するのかがまだわかりません。 また、あるバッチで 1 つの測定値だけを使用して、たとえば、より低い ct を測定し、別のバッチでより高い ct を測定することは意味がありませんので、ct を係数として扱うことは私の頭には入りません。
未知の部分を明らかにできれば幸いです。
Re: DOE チャレンジ変えるの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するのでしょうか？
これら 6 つの要素が反応に影響を与えることを彼らはすでに知っていますか?
繰り返しの措置のように思えます。 公称値を中心に CT の範囲を検討してはいかがでしょうか。
なぜ共変量を使用するのでしょうか? 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いたいのですか？ カスタム デザインを最初から使用してみませんか?
カスタム デザインで 53 回の実行が必要になるように指定したのは何ですか? その数字は私には多すぎるように思えます。
応答には直線的な変化しか起こらないと確信していますか? 発酵などの生物学的システムでは、このようなことはあまりありません。
機能として CT を使用する FDOE というアイデアが気に入っています。 3 つの時点から多くの情報が得られるかどうかはわかりませんが、データを取得したら、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よかったのですが、申し訳ありません。
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 チャレンジこんにちは、マーティンさん
面白い。 「」についてもう少し詳しく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「？ 因数 X1 ～ X6 はすべて連続していますか?
6 つの因子に対して 53 回の実行 DOE を実行し、問題はそれらの 53 回の実行にわたってサンプリングと時間の関係をどのように行うべきかということですか?
もしそうなら、159 (=53*3) 個の時点のサンプルを用意する余裕はないようです。 彼らは何台まで買うことができるでしょうか？
乾杯、
フィル
