Cómo a hacer más de su en línea y desconectado fermentación datos
y cómo a velocidad arriba su biografía proceso desarrollo con estadístico modelado.
I soy Benjamín Fürst de Clariant
y hoy I voluntad espectáculo tú cómo a hacer este en JMP.
I voluntad dirigir tú a través de a las manos en presentación,
cómo a combinar diferente modelado técnicas
entonces eso en el fin tú tener a conjunto perfilador
dónde tú poder mirar en todo el respuestas en línea, desconectado, en uno tiempo
y ver qué impacto su proceso parámetros tener.
I soy a bioquímico ingeniero por capacitación.
I trabajar para Clariant en el Grupo Biotecnología
y Soy grupo líder de Bioproceso diseño.
El agenda para hoy voluntad ser
Introducción a Clariant y a el proceso tecnología solar líquido.
Y entonces I voluntad bucear en el tema de mi hablar
y ir a el estadístico análisis de fermentación datos.
Para el modelado desconectado respuestas I llámalo estándar estadístico modelado.
I voluntad usar el Adaptar Modelo plataforma
y voluntad especialmente enfocar aquí en el extrapolación control
cual vino en con JMP Pro dieciséis.
Próximo nivel análisis voluntad ser modelado el en línea datos
y I voluntad usar el mismo datos colocar
y para este I voluntad usar el Funcional Datos plataforma,
también a JMP Pro característica.
Dejar a mí compartir alguno llave cifras acerca de Clariant.
Clariant es a global líder en especialidad productos químicos.
A el bien tú poder ver el Clariant negocio números.
Nosotros tener a 3.9 mil millones Franco suizo ventas en 2020
con a 15% EBITDA margen
y encima 13.000 empleados mundial en 85 producción sitios.
Clariant consiste de tres negocio unidades:
cuidado productos químicos, catálisis, y natural recursos.
Cuidado productos químicos.
Ellos producir, para ejemplo, ingredientes para ducha geles y champús,
cual tú usar en a diario vida.
Natural recursos.
Ellos producir, para instancia, bentonitas.
40 por ciento de todo verdura aceites son aclaró con bentonitas de Clariant.
Catálisis.
De curso, estos son todo tipos de catalizadores
y ellos también contener el negocio línea biocombustibles y derivados.
Este negocio línea vende solliquido.
Qué es ¿liquido solar?
liquido solar es a tecnología cual vino de el Grupo Biografía Centro R, dónde I trabajar.
Básicamente, es a biotecnológico proceso para productor bioetanol
de no comestible biomasa.
Cómo hace él ¿trabajar?
Justo a estrés este de nuevo,
eso es el segundo- generación bioetanol producción.
Entonces nosotros usar no- comestible biomasa materia prima.
Entonces básicamente agrícola residuos.
Este poder ser trigo, paja, bagazo, rastrojos de maíz,
municipal desperdiciar o silvicultura residuos.
Nosotros poner eso en el sol líquido proceso
y nosotros primero doblar a ellos en celulósico azucares
y entonces a celulósico etanol.
El lindo cosa acerca de este proceso es
eso él poder ser usado como a plataforma proceso para no solo por bioetanol,
pero para otro sostenible combustibles o incluso de base biológica productos químicos.
El desarrollo de este proceso comenzó en el Grupo Biotecnología dónde I trabajar.
Tú poder ver si Soy no en hogar oficina debido a corona,
Soy laboral aquí en eso esquina de el R& D Centro en Planogg.
Eso es situado justo a pocos kilómetros afuera de Munich en Baviera en Alemania.
El centro era inaugurado en 2006
y nosotros tener encima 100 científicos y tecnicos laboral allá.
El competencia campos de Grupo Biografía son biocombustibles y derivados,
líquido solar, industrial enzimas, y de base biológica productos químicos.
Dentro el Biotecnología I+D Centro,
nosotros tener todo el pericia a desarrollar nuevo productos y tecnologías bajo uno techo,
a partir de de pequeño diminuto microtitulación platos encima un batido matraz
a arriba a 100 litro biorreactores.
Aquí en el imagen, tú tener a pequeño ojeada en nuestro técnico centro fermentación.
A el bien aquí, tú poder ver
el sol líquido precomercial planta en Straubing,
cual es justo uno y a medio horas de aquí.
Él era construido en 2012 y poder producir acerca de 1000 montones de etanol por año,
y nosotros eran capaz a prueba el ancho rango de diferente biomasa materias primas allá.
Tal vez alguno de tú son consciente eso Clariant es puesta en servicio
a comercial- tamaño bioetanol planta en Podari, Rumania en este tiempo.
A decir, como a bioquímico ingeniero,
vidente este planta, eso es en realidad, realmente, cosa impresionante.
El tamaño de el edificios y el equipo allá
son, en biotecnológico medio, en realidad enorme.
Y I ver este como a real buque insignia para biomasa conversión aquí en Europa.
Y a mi opinión,
eso es uno de el importante biotecnología proyectos nosotros tener en Europa en este tiempo
y Realmente marcas a mí orgulloso a ver
eso nosotros son torneado nuestro sol líquido tecnología
de banco escala a producción escala.
El planta transforma a cuarto de a millón montones de trigo paja
en 50.000 montones de bioetanol por año.
Y a dar a más puñado número, eso medio uno enorme bala de paja,
acerca de 500 kilos va en eso planta por minuto.
El sol líquido tecnología permite tú a producir bioetanol
en a muy integrado forma.
Lado productos como lignina son reutilizado en el CHP planta para energía suministro.`
Entonces generando vapor y fuerza cual va atrás a el planta, de curso.
Si estás curioso a aprender más acerca de eso tecnología,
por favor mirar en el Enlaces
o sentir gratis a contacto a mí o alcanzar afuera en el contactos
cual son dado en el hogar página.
Ahora, por qué Soy demostración tú todo de ¿este?
Qué hacer todo el etapas tener a hacer con cada ¿otro?
En todo etapas de el desarrollo de nuestro biotecnología proceso,
tú tener datos acerca de el proceso.
Y él no asunto si es a micro título lámina,
a uno- litro biorreactor, o a multi- señal producción escala fermentador,
tú siempre tener desconectado datos como títulos tú medida,
y tú tener en línea datos próximo de sensores, presión, temperaturas.
Y tú siempre desear a saber:
cómo poder tú lograr el mayoría eficiente ¿proceso?
Cómo poder tú lograr el alto rendimientos?
Qué el proceso influencias en el proceso parámetros?
Y qué sensor hacer tú tener a pagar atención a
a conseguir el mayoría de su ¿proceso?
Todo estos puntos poder ser dirigido con estadístico modelado de su proceso,
y JMP en realidad da tú el oportunidad a hacer más
de su en línea y desconectado datos de fermentación
y velocidad arriba su biotecnología proceso.
vamos ir.
Desde mi hablar es yendo a evolucionar acerca de datos próximo de a fermentación proceso,
I desear a poner todos en el mismo página sobre
cómo hace a fermentación proceso mirar como.
Esto es a básico descripción general de el fermentación proceso con DSP.
I voluntad enfocar en el principal puntos aquí.
Entonces tú venir en con a prueba tubo eso es a pocos mililitros.
Tú propagar su organismos en a entonces- llamado semilla fermentador.
Y entonces tú hacer, en el próximo escala, el fermentación,
el principal fermentador dónde el producto es yendo a ser producido
y entonces tú ir a a río abajo.
El configuración aquí en realidad depende en qué el especificaciones de su producto son.
Todo a lo largo de el proceso, tú tener diferente pasos
y tú tener factores, cual son colocar para este paso.
En el arriba aquí, I espectáculo justo alguno ejemplos.
Entonces semilla inóculo cantidad, cómo mucho biomasa tú poner en aquí,
pH, temperatura configuración de el fermentador, o incluso otro húmedo operaciones,
y el crudo materiales tú poner en el proceso:
cual tipo, en qué concentración.
Y todo de a ellos aquí son constante, ellos tener a fijado número.
Entonces I representado a ellos aquí con puntos.
Y de curso, tú tener respuestas.
El respuestas son qué el salidas de su proceso.
Este poder ser a cosecha producir.
Entonces cómo mucho producto tú yendo a conseguir en su fermentador
o cómo bien hace su DSP llevar a cabo
en términos de alguno específico respuesta tú desear a mirar en.
Aquellos son constante, de nuevo, porque tú justo tener a soltero punto
y tú tener en línea sensor datos.
Para fermentación, tú generalmente mirar en algo como a
disuelto oxígeno llamado pO2, temperatura, presiones.
Y el importante punto acerca de eso sensor datos, él es funcional.
Entonces tú tener su sensor datos encima duración.
Tú tener a curva de datos.
Y I poder en realidad decir tú
si estas interesado en conocimiento, cómo es todo conectado ¿allá?
Cómo poder I hacer el mejor de todo de el datos tú ¿tener?
Y normalmente empieza si tú desear a saber de tu fermentación parámetros
qué es su respuesta estás yendo a tener,
su desconectado respuesta
algo como a producir producto personaje.
Y tal vez tú desear a saber de a fermentación parámetro
cómo hace a típico sensor curva mirar como
entonces eso tú saber cómo a ir con su proceso en a bien forma.
Y último pero no el menos, no lo haría él ser excelente, aquí para el último punto,
conocimiento en uno tiempo punto,
en línea sensor tiene a crítico impacto en su rendimiento de la cosecha?
Usando estándar software tú voluntad en realidad no conseguir lejos.
Estás probablemente yendo a perder su enfocar mirando en todo el puntos
y JMP poder en realidad ayuda tú en conseguir aquellos cosas hecho.
En el siguiente I desear a espectáculo tú, con a vivir demostración entonces,
cómo tú poder hacer todo aquellos cosas en JMP.
Allá son varios vídeos en el comunidad
en realidad cómo a usar el Modelo de ajuste plataforma o el FTE plataforma,
pero Identificación como a combinar estos plataformas a poner todo el resultados juntos.
Entonces estadística estándar modelado
con a Adaptar Modelo plataforma y con a enfocar en el extrapolación control.
I desear a usar el fermentación parámetros y modelo el cosecha producir.
Eso es dónde eran yendo a ir para el primero punto.
Normalmente el meta de haciendo este es,
tú desear a saber qué proceso parámetro dar a alto rendimiento de la cosecha.
Tú desear a encontrar un óptimo en el diseño espacio.
Es eso óptimo ¿estable?
Y qué parámetros tener interacciones?
Y qué parámetros son ¿sensible?
Y el forma tú hacer este, como I ya dijo tú,
estás yendo a usar el Adaptar Modelo plataforma.
Uno importante punto aquí, I llamar él aquí
detallado evaluación por y con sujeto asunto expertos.
I creer eso el real velocidad para proceso desarrollo
llega de a mutual comprensión entre el expertos tú tener.
Él no asunto si es a fermentación ingeniero,
datos analista, o a gerente.
Cada experto debe entender a pequeño poco de el idioma de el otro expertos.
Entonces es en realidad crucial eso el sujeto asuntos
compartir a común idioma.
Y I creer usando JMP permite tú a hablar eso común idioma
usando el perfiles JMP proporciona y el informes JMP lo ha hecho.
Conseguir atrás a el tema.
Este era llamado un verdadero- vida experimento,
y el datos era próximo de a planificado experimento
y él era no destinado para el uso de estadístico modelado.
Eso medio el diseño espacio era no óptimo.
I poner a trama de tres parámetros aquí.
Como tu poder ver, de curso, allá era alguno amable de estructurado acercarse,
pero no en todo dimensiones, no en todo parámetros.
Tú poder ver en este eje, nosotros no tener entonces muchos puntos.
Entonces uno de el desafíos aquí era
el limitado diseño espacio en aquí, especialmente el extrapolación control.
JMP Pro llega en muy práctico.
Vamos a llegar en JMP.
Voy a cargar JMP ahora.
Entonces eso es mi datos mesa y de curso ya guionizado el informe.
Este es el perfil para eso modelo que elegí.
A t este punto, I voluntad no ir en el detalles de el modelado.
I asumir tú ya miró en su parcelas.
Tienes hecho, tú elegido su modelos, el parámetros para su modelo correctamente.
Entonces cómo poder tú usar este para su ¿desarrollo?
I pensar eso es bonito obvio.
Tú tener aquí el cosecha producir,
cual estás interesado para su fermentador,
y dependencia de todo de el parámetros cual I encontró significativo para este modelo.
Y uno forma tú poder usar este,
I desear a espectáculo tú a muy lindo cosa tú poder ver con este modelo.
Si tú mirar en el inóculo de semillas,
eso es básicamente el cantidad de biomasa tú poner en el proceso.
Si tú tener a bajo biomasa tú poner en el semilla,
él medio estás no yendo a tener entonces mucho biomasa durante su entero proceso.
Y tú voluntad ver eso este parámetro solo
no tener a enorme impacto en el cosecha producir.
Pero ahora si tú ver eso Moviente, si tú mover eso alrededor,
allá es a fuerte interacción con componente A en el fermentador principal.
Entonces
con menos biomasa en aquí tú tener,
el más componente A en el principal fermentador tú dar en,
el más productos tú voluntad generar.
Tú poder básicamente decir eso es a limitación en componente A eso marcas totalmente sentido.
Ahora el interesante cosa es el interacción.
Si tú yendo a poner más biomasa en el proceso, eso vueltas alrededor.
Entonces qué sucede ¿aquí?
I tener a decir tú no puedo ver eso aquí qué sucede allá
porque tú tener a diferente límite.
Ahora él obtiene hasta el punto donde es interesante.
Tú tener a poner más datos en su modelo, para instancia, en línea datos.
Vas a ir a ver eso en a diferente sensor.
Eso es algo I voluntad espectáculo tú entonces si nosotros ir en el en línea datos análisis.
Tú poder exactamente ver este comportamiento allá.
Y justo vidente este era bastante obvio para a mí; un explicación de eso era claro.
Pero justo el otro día I habló a un seguimiento y fermentación ingeniero
y él justo dicho,
"Teniendo eso comportamiento para eso otro parámetro y temperatura,
eso es totalmente claro y nosotros tener a mirar en eso."
Eso es algo eso I habló acerca de, eso común idioma
eso I voluntad ser capaz, como datos analista, a entender alguno cosas
pero no a el mismo medida como el fermentación ingeniero hace.
Entonces es muy crucial eso todos tiene acceso a este amable de mirando en eso.
I buscado a hablar acerca de Extrapolación Control.
Extrapolación Control llega con JMP Pro dieciséis y él poder ser encontró aquí.
Allá son diferente criterio tú poder colocar.
I colocar él aquí a el primero uno eso básicamente es
JMP a permanecer dentro el contexto de el datos tú tener.
Si tú desear a aprender más acerca de eso,
hay una hablar acerca de control extrapolación por laura Lancaster y jeremy Ceniza.
El vídeos en el comunidad.
Ellos hablar a lote acerca de cómo tú poder usar eso
y cómo son el estadístico detalles detrás eso.
Como tú ya probablemente observó, Moviente alrededor el parámetros,
aquellos rastros aquí mover eso no fue allá antes
y eso en realidad da tú un ventaja en usando el modelo
porque tú voluntad no ir afuera el modelo, afuera de su diseño espacio.
Estás no yendo a hacer a equivocado conclusión de su datos.
Y tú poder ver incluso JMP se divide datos aquí
si piensa eso es no suficiente datos allá
a hacer alguno extrayendo datos de eso.
Entonces para limitado diseño espacio,
Extrapolación Control es muy limpio forma a ir.
Eran yendo a usar eso más tarde.
Entonces eran yendo a necesidad a ahorrar nuestro
predicción fórmula.
va a guardar él aquí, ahorrar columnas, golpear el predicción fórmula,
y entonces es yendo a doblar arriba en su datos mesa abajo aquí
porque eran yendo a necesidad eso.
Yendo a conseguir atrás a mi presentación.
Entonces justo a hacer a corto resumen.
El modelos mostrado podría espectáculo esperado comportamiento
y mayoría importante inesperado comportamiento y usar eso para próximo carreras.
El extrapolación control especialmente en limitado diseño espacio llega en muy práctico,
y nosotros eran capaz a encontrar optimizado parámetros de el modelo
en el diseño espacio.
Entonces nosotros identificado potencial parámetros para a más alto producir para el próximo carreras.
Justo a lindo lado hecho.
Cómo a interpretar estabilidad.
I normalmente preferir a usar el simulador aquí.
Tú poder justo agregar eso a el perfilador y también I como a usar el contorno trama
especialmente cuando tú tener múltiple respuestas.
Entonces no solo el título
pero imaginar tú tener alguno DSP actuación tú desear a poner en su modelo como Bueno
y entonces tú poner a ellos todo en a contorno trama
y límite el áreas dónde tú desear a tener el proceso
y entonces tú tener el objetivo área dónde tú necesidad a correr su proceso
a ser dentro todo el especificaciones.
Especialmente aquí porque de este limitado diseño espacio,
tú tener a enfatizar, tú tener a verificar el resultados
con un adicional experimental carreras porque tú eran en el límite.
El optima nosotros eligió con el perfilador son en el límite de el modelo.
Entonces tú tener a ser seguro eso aquellos son correcto.
Pero aquí en este caso,
nosotros justo usar a ellos a guía a nosotros en el correcto direcciones para parámetro configuración.
En este punto, nosotros tener el perfilador
con el respuesta de el cosecha producir encima el fermentación parámetros.
Ahora I ya insinuado él.
¿No sería así? ser excelente a tener ahora todo su en línea sensores en allá también
entonces tú poder ver otro efectos como ¿Bueno?
vamos ir allá.
Entonces el próximo paso es en línea datos análisis con a funcional datos plataforma.
Y allá tú son capaz a usar el mismo colocar de fermentación parámetros
y modelo el funcional datos, el en línea respuesta datos
y combinar a ellos con su modelo.
Nosotros justo usar eso.
A poner eso a pequeño poco en gráficos,
w mi tener el fermentación parámetros, nosotros tener a entero racimo de sensor datos.
I representado todo el parches aquí.
Y de eso datos, nosotros desear a ir a a perfilador
dónde nosotros tener el más bajo línea es el modelo I justo presentado tú
y tú también tener otro respuestas allá.
Nosotros poder ver qué es el típico respuesta de eso colocar de parámetros tienes elegido.
I redactado a corto flujo de trabajo aquí de que eran yendo a hacer.
Soy yendo a espectáculo tú eso en JMP, de curso.
Y nosotros son básicamente yendo a usar eso nosotros hizo ya,
el adaptar modelo plataforma, ahorrar el predicción fórmula.
Y ahora eran yendo a usar el FDE plataforma, f se astilla,
hacer el funcional GAMA y ahorrar eso de nuevo,
y entonces poner todo juntos en uno lugar.
vamos conseguir atrás a JMP.
Aquí está a colocar de datos.
I normalizado todo el datos de cero a uno.
I haría desear a espectáculo tú un ejemplo de el pO2 ,
eso es disuelto oxígeno.
Este es un importante parámetro en fermentación
porque microorganismo en este caso, necesidades oxígeno.
Y entonces teniendo suficiente oxígeno todo el tiempo es importante.
El grafico constructor, esencialmente, si tú desear a conseguir gente a usar JMP,
I siempre como a estrés afuera usando el grafico constructor,
porque eso es justo el más fácil forma a poner datos juntos y hacer lindo gráficos.
Entonces usando otro software probablemente haría tener tomado a mí a hacer este,
no 30 segundos.
Y este es a muy lindo forma a tener todo el resúmenes.
Y dónde hacer tú desear a ¿ir?
Nosotros desear a tener otro parámetro aquí, el pO2 .
También, todo el información nosotros tener en todo aquellos lotes
nosotros desear a recolectar a ellos aquí
y ver qué es el típico curva para este colocar de fermentación parámetro nosotros eligió.
El funcional datos plataforma es aquí bajo especializado modelado.
Tú necesidad su salidas, cual son funcional.
Soy justo ir a llevar dos aquí, pO2 y CO2.
En el X, estás yendo a poner el duración,
y tú tener a decir JMP cómo a discriminar entre el partidos.
Entonces estás yendo a poner su lote IDENTIFICACIÓN aquí.
Ahora, es en realidad importante
a suplemento todo tú desear a necesidad acerca de
entonces el fermentación parámetros,
o incluso otro cosas como el cosecha producir.
Tú desear a saber, tú desear a hacer análisis en,
tú tener a poner suplementario aquí en este punto.
Si tú olvidar algo aquí, tú tener a rehacer a lote de cosa de nuevo.
Y entonces tú tener el primero informe sobre lo funcional Datos Explorador.
JMP da tú aquí
eso es todo juntos.
Uno grafico eso es no tan agradable,
pero aquí tú poder ver todo el datos por Lote IDENTIFICACIÓN.
Justo desear a punto afuera, allá son lindo limpio- arriba herramientas aquí.
Tener a mirar en a ellos, usar a ellos.
Tú no tener a limpio arriba su datos antes,
incluso tú poder llenar su datos aquí muy fácilmente.
Ahora nosotros tener el datos aquí, y ahora nosotros tener a construir a funcional modelo de el datos.
Y JMP hace eso con haciendo splines.
Allá son diferente tipos de splines tú poder usar.
Soy primero yendo a ir a el más fácil uno, Licenciatura línea.
Eso es Bonito rápido, y tú poder ver qué él hace allá.
Primero, estás yendo a ver aquí en rojo, las splines ,
cual eran hecho encima el otro usuario datos.
Y el segundo, él hace a funcional PCA abajo aquí.
Entonces PCA básicamente es acerca de reduciendo el dimensionalidad.
Y JMP produce a colocar de propio funciones
y a colocar de FPC, funcional principio componentes.
Y si tú multiplicar cada correspondiente FPC con el propio función,
tú voluntad fin arriba con a funcional modelo.
Entonces tú poder usar eso a individualmente modelo cada lote de fermentador tú tener.
Entonces el FPC son el individual característica de a lote
y el propio funciones son válido para todo de a ellos.
En multiplicando a ellos, tú conseguir cada individual curva.
Eso es importante a entender eso aquellos FPC son el característica
para el funcional datos tú tener.
Entonces tú tener a diseño ahora.
Ahora, mirando en este.
Básicamente tú ver eso ranura no conseguir el datos muy Bueno.
I saber eso arriba y bajadas aquí,
aquellos son importante y eso no traje a mí muy Bueno.
Entonces Soy yendo a eliminar este adaptar y I voluntad hacer...
Allá son otro modelos.
Un P-Spline es un penalizado Licenciatura línea modelo y eso voluntad hacer el cosa aquí.
Justo desear a punto afuera allá son otro maneras como Bueno.
El directo función de PCA hace él sin adecuado a base función.
Si tú tener a enorme datos colocar eso obras más rápido.
Para a mí, I ya saber de mi datos colocar eso el P-Spline es
eso qué Soy yendo a necesidad.
Tú poder ya ver aquí este acepta alguno tiempo.
Entonces pensar acerca de tal vez alguno datos reducción
eso tú poder conseguir más rápido a través de eso proceso si es importante.
Pero ser consciente eso si tú reducir su datos,
tú voluntad ser perdiendo información acerca de su proceso
y tal vez aquellos voluntad ser el importante unos.
Entonces tal vez justo llevar su tiempo y justo esperar para alguno minutos,
agarrar a café.
Entonces
tú poder ver aquí ya eso aquellos líneas hacer adaptar muy bien.
Entonces este es algo I era preocupado con a usar.
De curso, tú poder mirar en el parcelas de diagnóstico
y ver si todo trajes tú Bueno.
I voluntad enfocar en eso dónde I buscado a ir originalmente.
Mantener en mente, dónde hizo tú desear a ¿ir?
Buscado a agregar a pO2 curva aquí dependiente en el fermentación parámetros.
JMP es yendo a dar el opción a hacer a funcional GAMA análisis.
Eso es exactamente dónde nosotros desear a ir.
Básicamente en el fondo, él hace a generalizado
progresión con a dos- grado factorial modelo.
Y el Estimacion método,
él generalmente depende en el cantidad de parámetros tú tener.
Es cualquiera mejor subconjunto o I pensar es a adelante selección.
Dejar a mí hacer eso menor.
No necesito esto.
Pero nosotros hacer necesidad este. Eso es dónde nosotros buscado a ir.
Entonces exactamente qué nosotros necesidad.
Nosotros tener el pO2 , el en línea respuesta, dependencia de nuestro parámetros.
Justo como a lado punto,
si tú no ver este modelización adecuado,
tú tener a hacer eso tal vez más por usando el adaptar modelo plataforma.
Pero si es bien para tu, tu poder ir con eso.
De nuevo, tú tener a ahorrar su predicción fórmula
como tú desear a poner eso juntos.
Ser consciente eso Soy ahora en diferente datos mesas que I usado antes.
Entonces tú poder golpear ahorrar predicción fórmula, hacer clic,
y entonces tú vas a fin arriba con su predicción fórmula aquí en eso mesa.
Y mi original modelo era en otro datos tipo.
Entonces tú tener a justo combinar a ellos lo que tú como, sin embargo tú como.
I justo básicamente copiado el fórmula y eso era que.
Entonces, dejar a mí espectáculo tú si tú desear a poner a ellos juntos.
I poner a ellos juntos en mi original mesa. I tener a ellos ambos aquí ahora:
el predicción fórmula de el cosecha producir
y el pO2 del predicción fórmula.
Y cómo a poner eso ¿juntos?
Muy fácil.
Usar el perfilador, poner el función,
y muy importante, garrapata el expandir inmediato fórmulas
porque tú tener eso propio función allá,
entonces tú necesidad a expandir el inmediato fórmulas.
Hacer clic bueno.
I, de nuevo, preparado a banda porque el original evaluación,
eso es no entonces vistoso.
Entonces I preferir
colorante en alguno punto.
Entonces I justo poner aquellos dos en aquí.
Entonces este es dónde nosotros buscado a ir.
Nosotros tener nuestro cosecha aquí y nosotros tener nuestro pO2,
y nosotros tener todo nuestro parámetros en aquí para el dependencias.
Ahora I prometido tú eso Iremos a ver más.
Eso es el semilla inóculo en el componente A nosotros miró antes,
si tú recordar,
y nosotros sierra eso para bajo biomasa tenemos a positivo impacto de componente A
en el fermentador principal.
Y teniendo más biomasa, eso comportamiento vueltas
y ahora nosotros son capaz a ver qué sucediendo.
Tú ver aquí eso es el típico pO2 respuesta a eso colocar de parámetros.
Y ya yendo abajo aquí, tú poder ver qué sucede.
Soy yendo a ir aquí a pequeño poco más abajo.
El pO2 va abajo.
Entonces en el fermentador, nosotros no tener a límite.
Ahora de componente A, nosotros tener a límite de oxígeno.
Eso es justo el razón por qué eso es no bien para el proceso.
Ahora con modelado su en línea datos y su desconectado datos,
tú poder ir uno paso Más adentro a entender qué exactamente causas todo su comportamiento.
Eso es a en realidad excelente ejemplo
cómo tú poder acercarse el comprensión,
especialmente el velocidad- arriba de su proceso desarrollo.
Volver a mi presentación.
Básicamente, eso es justo qué I presentado tú,
justo con más parámetros.
I agregado más en línea respuestas y también alguno DSP respuestas en aquí.
Puede poner eso en lo que medida tú como.
Pero ser consciente, aquí es No extrapolación control.
Allá son diferente modelos detrás cada respuesta.
Entonces JMP no puedo poner eso juntos en extrapolación control.
Entonces aquí tú podría límite su factores encima el factor ajustes de el perfilador
eso tú permanecer dentro en su diseño espacio.
Tú poder usar Estándar JMP a mirar en el perfiles.
Tú justo tener a hacer el análisis con JMP Pro, el FDE análisis.
Bueno, uno más cosa.
no lo haría él ser excelente ahora a saber en cual tiempo puntos un en línea sensor
tiene a crítico influencia en su ¿producir?
Entonces eso tú básicamente tener el sensor
como un aporte parámetro y su producir en este lado.
Entonces tú poder exactamente decir, "Bueno, en este punto, es muy crítico
a tener mi pO2 arriba o abajo a tener a bien cosecha producir."
vamos ir. Próximo nivel.
Ahora, I desear a usar el en línea datos a modelo el cosecha producir.
I buscado a, antes nosotros comenzar, poner eso gráficamente de nuevo
y en este lado, nosotros tener todo el pO2.
El grafico I ya mostrado tú antes. Eso es el pO2 de todo el lotes.
Y tú poder ver eso en el fin aquí, nosotros tener este unos yendo arriba;
el pO2 sensor aquí, el pO2 es muy bajo;
y aquí es en algún lugar en el más bajo región de el sensor.
Y en cada de estos casos, el cosecha producir tiene diferente comportamiento.
Entonces de alguna manera el individual curvas en este tiempo punto
tener influencia en el cosecha producir.
Eso es exactamente qué I desear a modelo
entonces tú poder decir cual sensor perfil en realidad dirige a a bien producir.
Este es dónde I desear a ir.
Entonces I poder tener todo el respuestas aquí
y mi cosecha producir de curso representado y modelado encima, este caso, el FPC.
Recordar eso I dijo eso el FPC son
el individual característica de el respuesta.
Eso es exactamente qué tú hacer.
Entonces Soy yendo a espectáculo que a te unes JMP como Bueno.
Nosotros poder comenzar laboral a través de eso flujo de trabajo
y básicamente, es el mismo pero tú justo usar el datos en a diferente forma.
Tú usar su en línea datos, el resúmenes de el FPC
a modelo el generalizado regresión.
Entonces tú poner todo de nuevo juntos,
salva el a predicción fórmulas en uno datos mesa,
y allá tú ir.
Bueno, dónde hizo nosotros ¿dejar?
Entonces este es dónde nosotros interrumpido el último tiempo.
Nosotros tenía nuestro pO2 encima el fermentación parámetros.
Nosotros ya tener
el modelo de pO2 encima el FPC.
Ahora qué nosotros necesidad es el individual
función resúmenes.
Entonces nosotros necesidad a modelar el FPC nosotros tener para eso respuesta
con el cosecha producir porque eso es qué I desear a saber.
Cómo Hacer el F PC contribuir a el cosecha ¿producir?
Ahora tú poder colocar aquí qué tú desear a exportar.
Básicamente, garrapata todo este.
Tú necesidad a ahorrar fórmulas porque tú desear a tener el fórmula de el correos 2
dependiente de el FPC,
y tú desear a tener todo el FPC.
Ahora tú tener a extracto eso datos porque tú desear a modelar eso,
y cualquiera ahorrar datos aquí
o si tú tener modelar más que uno respuesta,
tú poder hacer eso arriba aquí en guardar datos o ahorrar el resúmenes.
Entonces tú conseguir todo pulcramente organizado en uno datos mesa.
Hacer clic eso y entonces tú voluntad fin arriba con a mesa como este.
Entonces tú básicamente tener todo su FPC en aquí
y el fórmulas tú voluntad necesidad aquí son allá.
Ahora nosotros tener a modelo el FPC a conseguir dependencia a el cosecha producir.
Tú justo ir a el adaptar modelo plataforma,
entonces tú voluntad elegir qué tú desear a modelo
y eso es su...
Es complementado.
Eso es por qué I insinuado eso tú en realidad tener a ser consciente
de qué tú suplemento en el muy primero paso de el ETC.
Ahora eran yendo a necesidad el cosecha producir aquí.
Él tiene a ser complementado.
Y entonces,
dependiente en cómo tú desear a acercarse él, I normalmente llevar el FPC.
I usar el respuesta superficie modelo.
Eso podría ser suficiente para tú.
Si tú pensar tú necesidad otro modelo,
estás gratis a usar lo que modelización tú parecer necesario a.
En este caso, He poner a ellos individualmente.
A veces, incluso tal vez justo modelado el significar haría ser suficiente.
El significar aquí, tal vez justo modelado el significar es suficiente.
I saber eso en mi caso él no lo es.
Por el forma, en este punto,
Me gustaría decir agradecer tú a manuel Julio, J.M.P. ingeniero,
OMS ayudó a mí afuera en yendo a través de eso procedimiento como Bueno.
Gracias, Manuel, para donación a mí a cabezas arriba para ETC.
Nosotros necesidad a generalizado regresión aquí.
Golpear correr.
Y entonces, eso diálogo abre dónde tú poder elegir diferente Estimacion métodos.
Básicamente, tú podría simplemente intentar a ellos.
Entonces, el modelo es yendo a ser hecho.
El bueno cosa es eso arriba aquí estás yendo a tener a modelo comparación.
Entonces si tú poner en más que uno, tú voluntad directamente ver el comparación de a ellos.
Entonces cómo ellos comportarse y cual tiene el mejor información criterio.
Entonces, tú tener a elegir lo que tú desear a ir con.
Ser consciente eso algo como mejor subconjunto poder llevar alguno computacional tiempo.
Entonces tal vez ir a el ver cómo lejos eso debería ir.
Tú eligió, entonces, su modelo.
Tú hacer, entonces, ahorrar el predicción fórmula de eso Estimacion método tú eligió.
Tú golpear eso y entonces JMP voluntad poner eso aquí.
Entonces tú tener todo juntos eso tú necesidad, este tiempo en uno lugar.
Estás yendo a llevar el perfilador,
poner en su predicción fórmula para el cosecha producir,
y de curso, de tu en línea respuestas como Bueno,
agregar a ellos aquí
dependiente en cómo muchos tú tener modelado.
Expandir fórmulas inmediatas, también, y hacer clic bueno.
I, de nuevo, guionizado eso,
teniendo él a pequeño poco mejor.
Y entonces este llega arriba.
Tú tener su predicción fórmulas para pO2, su en línea respuestas
y su cosecha producir; dependencia de el FPC abajo aquí.
lo haré justo espectáculo tú a corto...
Si tú doblar en el FPC 1, tú poder ver qué sucede.
Entonces si tú tener a más bajo cosecha producir,
entonces muestra tú eso aquí, tú son básicamente en a bastante bajo nivel.
Nosotros ya aprendió eso
bajo niveles de oxígeno son no entonces bien para fermentación proceso.
Entonces eso poder ser visto aquí como Bueno.
Y si tú
tener alto rendimiento tú No tienen más cosecha,
más más apretado, más producto que su fermentador,
estás yendo a ver básicamente, este va arriba.
Eso es bien. Mismo comportamiento aquí.
Y tú poder ya ver aquí eso aquí va arriba.
Entonces es positivo para su proceso eso el pO2 va arriba en el fin.
Ahora este es el punto dónde, en el menos, I tener a ir a el sujeto asunto experto
y a dar a él eso datos porque
él es el uno OMS entiende eso este nivel de análisis
puede ser no bien para a gerente.
Pero aquí tú poder en realidad ir en detalle con todo el sujeto asunto experto
en el, digamos, fermentación nivel.
Y teniendo este opción,
este en realidad velocidades arriba su proceso, comprensión muy mucho.
Y tú poder ver el impacto con el parcelas JMP da tú muy fácilmente.
Y intercambio eso perfilador con a proceso ingeniero
da tú a real cabeza comenzar
en qué es importante durante el curso de el proceso,
y da tú en realidad el oportunidad de ahorrar a lote de tiempo
en hallazgo eso afuera.
Y si tú hacer eso por oportunidad, encontrar él afuera por oportunidad,
eso es yendo a llevar entonces mucho más extenso, entonces no hacer eso.
Soy título hacia el fin de mi hablar.
Y I desear a decir eso
el estadístico análisis de fermentación datos,
JMP en realidad da tú el fuerza a
explorar y visualizar aquellos complejo proceso muy fácil.
Tú poder profundizar su proceso comprensión
y cual proceso parámetros son importante, cual interactuar
y cual hacer I tener a mirar en en cual tiempo puntos de el proceso.
Y con el perfiladores y el diferente configuraciones,
JMP en realidad da tú el posibilidad a hablar eso uno mutual idioma
a todo niveles de técnico a gerente entonces eso en realidad todos
poder hacer más de el en línea y desconectado fermentación datos
y en realidad velocidad arriba su biotecnología proceso desarrollo.
Gracias para escuchando.
Soy Benjamín Fürst de Clariant
y sentir gratis a comentario y preguntar preguntas encima el b canales eta.
