どうやってに作るもっとからあなたのオンラインそしてオフライン発酵データ
そしてどうやってにスピード上あなたのバイオプロセス発達と統計的モデリング。
私午前ベンジャミンフュルストからクラリアント
そして今日私意思見せるあなたどうやってにするこれでJMP。
私意思鉛あなたを通してある実践的なプレゼンテーション、
どうやってに組み合わせる違うモデリングテクニック
それでそれでの終わりあなた持っているある組み合わせたプロファイラー
どこあなたできる見てで全ての反応オンライン、オフライン、で1つ時間
そして見る何インパクトあなたのプロセスパラメーター持っている。
私午前ある生化学的エンジニアによるトレーニング。
私仕事のためにクラリアントでのグループバイオテクノロジー
そして私はグループリーダーのバイオプロセスデザイン。
の議題のために今日意思なれ
クラリアントへの導入と導入のプロセステクノロジーサンル液体。
そしてそれから私意思ダイビングの中へのトピックの私の話す
そして行くにの統計的分析の発酵データ。
のためにのモデリングオフライン反応私それを呼んだ標準統計的モデリング。
私意思使用のフィットモデルプラットホーム
そして意思特に集中ここの上の外挿コントロール
どれの来たでとJMPプロ16.
次レベル分析意思なれモデリングのオンラインデータ
そして私意思使用の同じデータセット
そしてのためにこれ私意思使用の機能的データプラットホーム、
またあるJMPプロ特徴。
させて自分共有いくつかの鍵数字についてクラリアント。
クラリアントはあるグローバルリーダーで専門化学物質。
にの右あなたできる見るのクラリアント仕事数字。
私たちは持っているある3.9十億スイスフラン販売で2020年
とある15% EBITDAマージン
そして以上13,000従業員世界的にで85生産サイト。
クラリアントからなるの三つ仕事単位:
お手入れ化学薬品、触媒作用、そして自然リソース。
お手入れ化学物質。
彼らは生産する、のために例、材料のためにシャワーゲルそしてシャンプー、
どれのあなた使用で毎日人生。
自然リソース。
彼らは生産する、のために実例、ベントナイト。
40パーセントの全て野菜油は明確化されたとベントナイトからクラリアント。
触媒作用。
のコース、これらは全て種類の触媒
そして彼らはまた含むの仕事ラインバイオ燃料そして派生製品。
これ仕事ライン販売するサンリキッド。
何はサンリキッド？
サンリキッドはあるテクノロジーどれの来たからのグループバイオ研究開発センター、どこ私仕事。
基本的に、そのあるバイオテクノロジープロセスのために生産するバイオエタノール
から非食用バイオマス。
どうやってするそれ仕事？
ただにストレスこれまた、
それはの2番-世代バイオエタノール生産。
それで私たちは使用非食用バイオマス原料。
それで基本的に農業用残留物。
これできるなれ小麦、ストロー、バガス、トウモロコシの茎葉、
市営無駄または林業残留物。
私たちは置くそれの中への太陽液体プロセス
そして私たちは初め振り向く彼らの中へセルロース系砂糖
そしてそれからにセルロース系エタノール。
のニースものについてこれプロセスは
それそれできるなれ使用済みとしてあるプラットホームプロセスのためにないのみによるバイオエタノール、
しかしのために他の持続可能な燃料または平バイオベースの化学物質。
の発達のこれプロセス始めましたでのグループバイオテクノロジーどこ私仕事。
あなたできる見るもし私はないで家コロナの影響でオフィス、
私は働くここでそれコーナーのの研究& D中心でプラネック。
それは位置したただある少しキロメートル外のミュンヘンでバイエルン州でドイツ。
の中心だった発足したで2006年
そして私たちは持っている以上100科学者そして技術者働くそこには。
の能力田畑のグループバイオはバイオ燃料そしてデリバティブ、
サンリキッド、工業用酵素、そしてバイオベースの化学物質。
内でのバイオテクノロジー研究開発中心、
私たちは持っている全ての専門知識に開発する新しい製品そしてテクノロジー下1つ屋根、
起動から小さい小さいマイクロタイタープレート以上揺れフラスコ
に上に100リットルバイオリアクター。
ここでの写真、あなた持っているある小さいピークで私たちのテクニカル中心発酵。
にの右ここ、あなたできる見る
の太陽液体コマーシャル前の植物シュトラウビングでは、
どれのはただ1つそしてある半分時間からここ。
それだった建てられたで2012年そしてできる生産するについて1000トンのエタノールあたり年、
そして私たちはだったできるにテストの広い範囲の違うバイオマス原料そこには。
多分いくつかののあなたはわかっているそれクラリアントは試運転
あるコマーシャル-サイズバイオエタノール植物でポダリ、ルーマニアでこれ時間。
に言う、としてある生化学的エンジニア、
見るこれ植物、それは本当に、本当に、印象的なもの。
のサイズのの建物そしての装置そこには
は、でバイオテクノロジー手段、本当に途方もない。
そして私見るこれとしてある本物旗艦のためにバイオマス変換ここでヨーロッパ。
そしてに私の意見、
それは1つのの選考科目バイオテクノロジープロジェクト私たちは持っているでヨーロッパでこれ時間
そしてそれは本当に作る自分誇りに思うに見る
それ私たちはは旋回私たちの太陽液体テクノロジー
からベンチ規模に生産規模。
の植物変換するある四半期のある百万トンの小麦ストロー
の中へ50,000トンのバイオエタノール当たり年。
そしてに与えるあるもっと一握りの番号、それ手段1つ巨大なベールのストロー、
について500キロ行きますの中へそれ植物当たり分。
太陽液体テクノロジー可能にするあなたに生産するバイオエタノール
であるとても統合された方法。
側製品のようにリグニンは再利用されたでのCHP植物のためにエネルギー供給します。
それで生成する蒸気そして力どれの行きます戻るにの植物、のコース。
もしあなたは好奇心旺盛に学ぶもっとについてそれテクノロジー、
お願いします見てでのリンク
または感じる無料に接触自分または到着外での連絡先
どれのは与えられたの上の家ページ。
今、なぜ私は見せているあなた全てのこれ？
何する全ての段階持っているにするとそれぞれ他の？
で全て段階のの発達の私たちのバイオテクノロジープロセス、
あなた持っているデータについてのプロセス。
そしてそれしません案件もしそのあるマイクロ力価皿、
ある1つ-リットルバイオリアクター、またはあるマルチ合図生産規模発酵槽、
あなたいつも持っているオフラインデータのように力価あなた測定、
そしてあなた持っているオンラインデータ到来からセンサー、プレッシャー、気温。
そしてあなたいつも欲しいに知る：
どうやってできるあなた成し遂げるのほとんど効率的プロセス？
どうやってできるあなた成し遂げるの高い収量は？
何のプロセス進行中の影響パラメーター？
そして何センサーするあなた持っているに支払う注意に
に得るのほとんどのあなたのプロセス？
全てこれらポイントできるなれ対処されたと統計的モデリングのあなたのプロセス、
そしてJMP本当に与えるあなたの機会に作るもっと
からあなたのオンラインそしてオフライン発酵データ
そしてスピード上あなたのバイオテクノロジープロセス。
しましょう行く。
以来私の話すは行くに進化についてデータ到来からある発酵プロセス、
私欲しいに置くみんなの上の同じページについて
どうやってするある発酵プロセス見てのように。
これはある基本的な概要のの発酵プロセスとDSP。
私意思集中の上の主要ポイントここ。
それであなた来るでとあるテストチューブそれはある少しミリリットル。
あなた伝播するあなたの生物であるそれで-呼ばれたシード発酵器。
そしてそれからあなたする、での次規模、の発酵、
の主要発酵槽どこの製品は行くになれ生産された
そしてそれからあなた行くにある下流。
の設定ここ本当に依存しますの上何のスペックのあなたの製品は。
全て平行のプロセス、あなた持っている違うステップ
そしてあなた持っている要因、どれのはセットのためにこれステップ。
の上の上ここ、私見せるただいくつかの例。
それでシード接種材料額、どうやって多くのバイオマスあなた置くでここ、
pH、温度設定のの発酵槽、または平他の湿気が多いオペレーション、
そしての生材料あなた置くの中へのプロセス：
どれのタイプ、で何集中。
そして全ての彼らここは絶え間ない、彼らは持っているある修理済み番号。
それで私描かれている彼らこことドット。
そしてのコース、あなた持っている反応。
の反応は何の出力のあなたのプロセス。
これできるなれある収穫収率。
それでどうやって多くの製品あなた行くに得るであなたの発酵槽
またはどうやって良いするあなたのDSP実行する
で条項のいくつかの特定の応答あなた欲しいに見てで。
それらのは絶え間ない、また、なぜならあなたただ持っているあるシングルポイント
そしてあなた持っているオンラインセンサーデータ。
のために発酵、あなたいつもの見てで何かのようにある
溶解した酸素呼ばれたpO2、温度、プレッシャー。
そしての重要ポイントについてそれセンサーデータ、それは機能的。
それであなた持っているあなたのセンサーデータ以上間隔。
あなた持っているある曲線のデータ。
そして私できる本当に教えてあなた
興味があればで知っている、どうやってはすべて接続されていますそこには？
どうやってできる私作るの最高の全てののデータあなた持っている？
そして通常は始まりますもしあなた欲しいに知るからあなたの発酵パラメーター
何はあなたの応答あなたは行くに持っている、
あなたのオフライン応答
何かのようにある収率製品キャラクター。
そして多分あなた欲しいに知るからある発酵パラメータ
どうやってするある典型的なセンサー曲線見てのように
それでそれあなた知るどうやってに行くとあなたのプロセスである良い方法。
そして最後しかしない少しでも、そうはしないだろうそれなれ素晴らしい、ここのためにの最後ポイント、
知っているで1つ時間ポイント、
オンラインセンサーもっているある致命的インパクトの上あなたの収穫量は？
使用する標準ソフトウェアあなた意思本当にない得る遠い。
あなたはおそらく行くに失うあなたの集中探しているで全てのポイント
そしてJMPできる本当にヘルプあなたで取得それらのもの終わり。
での続く私欲しいに見せるあなた、とあるライブデモンストレーションそれから、
どうやってあなたできるする全てそれらのものでJMP。
そこにははいくつかのビデオでのコミュニティ
本当にどうやってに使用のフィットモデルプラットホームまたはのFTEプラットホーム、
しかし私はそうするだろうのようにに組み合わせるこれらプラットフォームに置く全ての結果一緒に。
それで標準統計モデリング
とあるフィットモデルプラットホームそしてとある集中の上の外挿コントロール。
私欲しいに使用の発酵パラメーターそしてモデルの収穫収率。
それはどこだった行くに行くのためにの初めポイント。
通常はのゴールのやってるこれは、
あなた欲しいに知る何プロセスパラメータ与えるある高い収穫量。
あなた欲しいに探すの最適でのデザイン空間。
はそれ最適安定した？
そして何パラメーター持っている相互作用？
そして何パラメーターはセンシティブ？
そしての方法あなたするこれ、として私すでに言ったあなた、
あなたは行くに使用のフィットモデルプラットホーム。
1つ重要ポイントここ、私電話それここ
詳しい評価によるそしてと主題案件専門家。
私信じるそれの本物スピードのためにプロセス発達
来るからある共通の理解の間での専門家あなた持っている。
それしません案件もしそのある発酵エンジニア、
データアナリスト、またはあるマネージャー。
毎専門家しなければならない理解するある少し少しのの言語のの他の専門家。
それでその本当に重要なそれの主題問題
共有ある一般言語。
そして私信じるを使用してJMP可能にするあなたに話すそれ一般言語
を使用してのプロフィールJMP提供しますそしてのレポートJMPにはあります。
得る戻るにのトピック。
これだった呼ばれたリアル-人生実験、
そしてのデータだった到来からある計画された実験
そしてそれだったない意図されましたのためにの使用法の統計的モデリング。
それ手段のデザイン空間だったない最適な。
私置くあるプロットの三つパラメーターここ。
あなたとしてできる見る、のコース、そこにはだったいくつかの親切の構造化されたアプローチ、
しかしないで全て寸法、ないで全てパラメーター。
あなたできる見るの上これ軸、私たちはしないでください持っているそれで多くのポイント。
それで1つのの課題ここだった
の限定デザイン空間でここ、特にの外挿コントロール。
JMPプロ来るでとてもハンディ。
手に入れようの中へJMP。
今からJMPをロードします。
それでそれは私のデータテーブルそしてのコースすでにスクリプト化されたの報告。
これはのプロフィールのためにそれ私が選んだモデル。
あtこれポイント、私意思ない行くの中への詳細ののモデリング。
私仮定するあなたすでに見たであなたのプロット。
あなたは終わり、あなた選ばれたあなたのモデル、のパラメーターのためにあなたのモデル正しく。
それでどうやってできるあなた使用これのためにあなたの発達？
私考えるそれはかわいい明らか。
あなた持っているここの収穫収率、
どれのあなたは興味があるのためにあなたの発酵槽、
そして依存関係の全てののパラメーターどれの私見つかった重要なのためにこれモデル。
そして1つ方法あなたできる使用これ、
私欲しいに見せるあなたあるとてもニースものあなたできる見るとこれモデル。
もしあなた見てでの種子接種材料、
それは基本的にの額のバイオマスあなた置くでのプロセス。
もしあなた持っているある低いバイオマスあなた置くでのシード、
それ手段あなたはない行くに持っているそれで多くのバイオマスその間あなたの全体プロセス。
そしてあなた意思見るそれこれパラメータのみ
しません持っているある巨大なインパクトの上の収穫収率。
しかし今もしあなた見るそれ移動、もしあなた動くそれその周り、
そこにははある強い交流と成分あでのメイン発酵槽。
それで
と少ないバイオマスでここあなた持っている、
のもっと成分あでの主要発酵槽あなた与えるで、
のもっと製品あなた意思生成する。
あなたできる基本的に言うそれはある制限の上成分あそれ作る完全にセンス。
今の面白いものはの交流。
もしあなた行くに置くもっとバイオマスの中へのプロセス、それターンその周り。
それで何起こるここ？
私持っているに言うあなたできない見るそれここ何起こるそこには
なぜならあなた持っているある違う限界。
今それ取得という点までその面白い。
あなた持っているに置くもっとデータの中へあなたのモデル、のために実例、オンラインデータ。
あなたはそうするつもりです見るそれである違うセンサー。
それは何か私意思見せるあなたそれからもし私たちは行くの中へのオンラインデータ分析。
あなたできるその通り見るこれ行動そこには。
そしてただ見るこれだったとても明らかのために自分;の説明のそれだったクリア。
しかしただの他の日私話しましたにモニタリングと発酵エンジニア
そして彼ただ言った、
「持っているそれ行動のためにそれ他のパラメータそして温度、
それは完全にクリアそして私たちは持っているに見てでそれ。"
それは何かそれ私話しましたについて、それ一般言語
それ私意思なれできる、としてデータアナリスト、に理解するいくつかのもの
しかしないにの同じ範囲としての発酵エンジニアそうです。
それでそのとても重要なそれみんなもっているアクセスにこれ親切の探しているでそれ。
私欲しかったに話すについて外挿コントロール。
外挿コントロール来るとJMPプロ16そしてそれできるなれ見つかったここ。
そこにはは違う基準あなたできるセット。
私セットそれここにの初め1つそれ基本的には
JMPに滞在する内でのコンテクストののデータあなた持っている。
もしあなた欲しいに学ぶもっとについてそれ、
あります話すについてコントロール外挿によるローラランカスターそしてジェレミー灰。
のビデオでのコミュニティ。
彼らは話すある多くについてどうやってあなたできる使用それ
そしてどうやってはの統計的詳細後ろにそれ。
としてあなたすでにおそらく気づいた、移動中その周りのパラメーター、
それらの痕跡ここ動くそれそうではなかったそこには前に
そしてそれ本当に与えるあなたのアドバンテージでを使用してのモデル
なぜならあなた意思ない行く外のモデル、外のあなたのデザイン空間。
あなたはない行くに作るある間違っている結論からあなたのデータ。
そしてあなたできる見る平JMP分割データここ
もしそれは考えますそれはない十分なデータそこには
にするいくつかの抽出するデータからそれ。
それでのために限定デザイン空間、
外挿コントロールはとてもきちんとした方法に行く。
だった行くに使用それ後で。
それでだった行くに必要に保存私たちの
予測式。
保存するつもりですそれここ、保存列、打つの予測式、
そしてそれからその行くに振り向く上であなたのデータテーブル下ここ
なぜならだった行くに必要それ。
行きますに得る戻るに私のプレゼンテーション。
それでただに作るある短いまとめ。
のモデル示されているできた見せる期待される行動
そしてほとんど重要予想外の行動そして使用それのために次走る。
の外挿コントロール特に限定でデザイン空間来るでとてもハンディ、
そして私たちはだったできるに探す最適化されたパラメーターののモデル
でのデザイン空間。
それで私たちは特定された潜在的パラメーターのためにあるより高い収率のためにの次走る。
ただあるニース側事実。
どうやってに解釈する安定性。
私通常は好むに使用のシミュレータここ。
あなたできるただ追加それにのプロファイラーそしてまた私のようにに使用の輪郭プロット
特にいつあなた持っている複数反応。
それでないのみの力価
しかし想像するあなた持っているいくつかのDSPパフォーマンスあなた欲しいに置くの中へあなたのモデルとして良い
そしてそれからあなた置く彼ら全てである輪郭プロット
そして限界のエリアどこあなた欲しいに持っているのプロセス
そしてそれからあなた持っているの目標エリアどこあなた必要に走るあなたのプロセス
になれ内で全てのスペック。
特にここなぜならのこれ限定デザイン空間、
あなた持っているに強調する、あなた持っているに確認するの結果
との追加実験的な走るなぜならあなただったの上の限界。
のオプティマ私たちは選んだとのプロファイラーはの上の限界ののモデル。
それであなた持っているになれもちろんそれそれらのは正しい。
しかしここでこれ場合、
私たちはただ使用彼らにガイド私たちでの正しい方向のためにパラメータ設定。
でこれポイント、私たちは持っているのプロファイラー
との応答のの収穫収率以上の発酵パラメーター。
今私すでにほのめかしたそれ。
そうじゃないですかなれ素晴らしいに持っている今全てあなたのオンラインセンサーの上そこにはあまりにも
それであなたできる見る他の効果として良い？
しましょう行くそこには。
それでの次ステップはオンラインデータ分析とある機能的なデータプラットホーム。
そしてそこにはあなたはできるに使用の同じセットの発酵パラメーター
そしてモデルの機能的なデータ、のオンライン応答データ
そして組み合わせる彼らとあなたのモデル。
私たちはただ使用それ。
に置くそれある少し少しでグラフィックス、
w e持っているの発酵パラメーター、私たちは持っているある全体束のセンサーデータ。
私描かれている全てのパッチここ。
そしてからそれデータ、私たちは欲しいに行くにあるプロファイラー
どこ私たちは持っているのより低いラインはのモデル私ただ示したあなた
そしてあなたまた持っている他の反応そこには。
私たちはできる見る何はの典型的な応答のそれセットのパラメーターあなたは選ばれた。
私起草されたある短いワークフローここなにかのだった行くにする。
私は行くに見せるあなたそれでJMP、のコース。
そして私たちはは基本的に行くに使用それ私たちはしたすでに、
のフィットモデルプラットホーム、保存の予測式。
そして今だった行くに使用のFDEプラットフォーム、fそれはスプラインです、
するの機能的なエネルギー省そして保存それまた、
そしてそれから置くすべて一緒にで1つ場所。
しましょう得る戻るにJMP。
こちらですあるセットのデータ。
私正規化された全てのデータからゼロに1つ。
私するだろう欲しいに見せるあなたの例ののpO2 、
それは溶解した酸素。
これはの重要パラメータで発酵
なぜなら微生物でこれ場合、ニーズ酸素。
そしてそれで持っている十分な酸素全ての時間は重要。
のグラフビルダー、本質的に、もしあなた欲しいに得る人々に使用JMP、
私いつものようににストレス外を使用してのグラフビルダー、
なぜならそれはただの最も簡単な方法に置くデータ一緒にそして作るニースグラフ。
それでを使用して他のソフトウェアおそらくするだろう持っている取られた自分にするこれ、
ない30秒。
そしてこれはあるとてもニース方法に持っている全ての概要。
そしてどこするあなた欲しいに行く？
私たちは欲しいに持っている別のパラメータここ、のpO2 。
また、全ての情報私たちは持っているで全てそれらのバッチ
私たちは欲しいに集める彼らここ
そして見る何はの典型的な曲線のためにこれセットの発酵パラメータ私たちは選んだ。
の機能的なデータプラットホームはここ下専門化されたモデリング。
あなた必要あなたの出力、どれのは機能的。
私はただに行く取る二ここ、 pO2そしてCO2。
の上のバツ、あなたは行くに置くの間隔、
そしてあなた持っているに教えてJMPどうやってに差別する間の一致します。
それであなたは行くに置くあなたのバッチIDここ。
今、その本当に重要
に補足すべてあなた欲しいに必要について
それで、発酵パラメーター、
または平他のもののようにの収穫収率。
あなた欲しいに知る、あなた欲しいにする分析の上、
あなた持っているに置く補足ここでこれポイント。
もしあなた忘れる何かここ、あなた持っているにやり直しある多くのものまた。
そしてそれからあなた持っているの初め報告機能面でのデータ冒険者。
JMP与えるあなたここ
それはすべて一緒に。
1つグラフそれはあまり良くないですが、
しかしここあなたできる見る全てのデータによるバッチID。
ただ欲しいにポイント外、そこにははニースクリーン-上ツールここ。
持っているある見てで彼ら、使用彼ら。
あなたしないでください持っているにクリーン上あなたのデータ前に、
平あなたできる埋めるあなたのデータこことても簡単に。
今私たちは持っているのデータここ、そして今私たちは持っているに建てるある機能的なモデルののデータ。
そしてJMPするそれとやってるスプライン。
そこにはは違う種類のスプラインあなたできる使用。
私は初め行くに行くにの最も簡単な1つ、 BSライン。
それはきれいですね速い、そしてあなたできる見る何それするそこには。
初め、あなたは行くに見るここで赤、スプライン、
どれのだった終わり以上の他のユーザーデータ。
そしての2番、それするある機能的なPCA下ここ。
それでPCA基本的にはについて減らすの次元性。
そしてJMP生成するあるセットのエイゲン機能
そしてあるセットのFPC、機能的な原理コンポーネント。
そしてもしあなたかけるそれぞれ対応するFPCとのエイゲン関数、
あなた意思終わり上とある機能的なモデル。
それであなたできる使用それに個別にモデルそれぞれバッチの発酵槽あなた持っている。
それでのFPCはの個人特性のあるバッチ
そしてのエイゲン機能は有効のために全ての彼ら。
で乗算する彼ら、あなた得るそれぞれ個人曲線。
それは重要に理解するそれそれらのFPCはの特性
のためにの機能的なデータあなた持っている。
それからあなた持っているにデザイン今。
今、探しているの中へこれ。
基本的にあなた見るそれスプラインしません得るのデータとても良い。
私知るそれ上そしてダウンズここ、
それらのは重要そしてそれしませんスーツ自分とても良い。
それで私は行くに取り除くこれフィットそして私意思する...
そこにはは他のモデル。
P-スプラインはペナルティの対象ですBSラインモデルそしてそれ意思するのものここ。
ただ欲しいにポイント外そこにはは他の方法として良い。
の直接関数のPCAするそれそれなしフィッティングある基礎関数。
もしあなた持っているある巨大なデータセットそれ作品もっと早く。
のために自分、私すでに知るから私のデータセットそれのP スプラインは
それ何私は行くに必要。
あなたできるすでに見るこここれかかりますいくつかの時間。
それで考えるについて多分いくつかのデータ削減
それあなたできる得るもっと早くを通してそれプロセスもしその重要。
しかしなれわかっているそれもしあなた減らすあなたのデータ、
あなた意思なれ負け情報についてあなたのプロセス
そして多分それらの意思なれの重要もの。
それで多分ただ取るあなたの時間そしてただ待ってのためにいくつかの分、
掴むあるコーヒー。
それで
あなたできる見るここすでにそれそれらの行するフィットとても良い。
それでこれは何か私だった心配しているとに使用。
のコース、あなたできる見てでの診断プロット
そして見るもしすべてスーツあなた良い。
私意思集中の上それどこ私欲しかったに行く元は。
保つで心、どこしたあなた欲しいに行く？
募集中に追加あるpO2曲線ここ依存しての上の発酵パラメーター。
JMPは行くに与えるのオプションにするある機能的なエネルギー省分析。
それはその通りどこ私たちは欲しいに行く。
基本的にでの背景、それするある一般化された
進行とある二-程度階乗モデル。
そしての推定方法、
それいつもの依存しますの上の額のパラメーターあなた持っている。
そのどちらか最高サブセットまたは私考えるそのあるフォワード選択。
させて自分作るそれより小さい。
これは必要ありません。
しかし私たちはする必要これ。 それはどこ私たちは欲しかったに行く。
それでその通り何私たちは必要。
私たちは持っているのpO2 、のオンライン応答、依存の私たちのパラメーター。
ただとしてある側ポイント、
もしあなたしないでください見るこれモデル化フィッティング、
あなた持っているにするそれ多分もっとによるを使用してのフィットモデルプラットホーム。
しかしもしその大丈夫のためにあなた、あなたできる行くとそれ。
また、あなた持っているに保存あなたの予測式
としてあなた欲しいに置くそれ一緒に。
なれわかっているそれ私は今で違うデータテーブルよりも私使用済み前に。
それであなたできる打つ保存予測式、クリック、
そしてそれからあなた行くつもりです終わり上とあなたの予測式ここでそれテーブル。
そして私のオリジナルモデルだったで別のデータタイプ。
それであなた持っているにただ組み合わせる彼ら何でもあなたのように、しかしあなたのように。
私ただ基本的にコピーされましたの式そしてそれそうでした。
それから、させて自分見せるあなたもしあなた欲しいに置く彼ら一緒に。
私置く彼ら一緒にで私のオリジナルテーブル。 私持っている彼ら両方ここ今：
の予測式のの収穫収率
そしてのpO2の予測式。
そしてどうやってに置くそれ一緒に？
とても簡単。
使用のプロファイラー、置くの関数、
そしてとても重要、カチカチの拡大するすぐに数式
なぜならあなた持っているそれエイゲン関数そこには、
それであなた必要に拡大するのすぐに数式。
クリックわかった。
私、また、準備したあるストリップなぜならのオリジナル評価、
それはないそれでカラフル。
それで私好む
着色でいくつかのポイント。
それで私ただ置くそれらの二でここ。
それでこれはどこ私たちは欲しかったに行く。
私たちは持っている私たちの収穫ここそして私たちは持っている私たちのpO2、
そして私たちは持っている全て私たちのパラメーターでここのためにの依存関係。
今私約束したあなたそれに行っていました見るもっと。
それが、シード接種材料での成分あ私たちは見た前に、
もしあなた覚えて、
そして私たちは見たそれのために低いバイオマス我々は持っていますあるポジティブインパクトの成分あ
でのメイン発酵槽。
そして持っているもっとバイオマス、それ行動ターン
そして今私たちははできるに見る何ですかハプニング。
あなた見るここそれはの典型的なpO2応答にそれセットのパラメーター。
そしてすでに行く下ここ、あなたできる見る何が起こります。
私は行くに行くここある少し少しもっと下。
のpO2行きます下。
それで発酵槽の中で、私たちはしないでください持っているある限界。
今の成分あ、私たちは持っているある限界の酸素。
それはただの理由なぜそれはない良いのためにのプロセス。
今とモデリングあなたのオンラインデータそしてあなたのオフラインデータ、
あなたできる行く1つステップもっと深くに理解する何その通り原因全てあなたの行動。
それはある本当に素晴らしい例
どうやってあなたできるアプローチの理解、
特にのスピード-上のあなたのプロセス発達。
戻るに私のプレゼンテーション。
基本的に、それはただ何私示したあなた、
ただともっとパラメーター。
私追加したもっとオンライン反応そしてまたいくつかのDSP反応でここ。
あなたはできる置くそれで何でも範囲あなたのように。
しかしなれわかっている、ここはいいえ外挿コントロール。
そこにはは違うモデル後ろにそれぞれ応答。
それでJMPできない置くそれ一緒にの中へ外挿コントロール。
それでここあなたかもしれない限界あなたの要因以上の要素設定ののプロファイラー
それあなた滞在する以内にあなたのデザイン空間。
あなたできる使用JMP規格に見てでのプロフィール。
あなたただ持っているにするの分析とJMPプロ、のFDE分析。
わかった、 1つもっともの。
しませんそれなれ素晴らしい今に知るでどれの時間ポイントのオンラインセンサー
もっているある致命的影響の上あなたの収率？
それでそれあなた基本的に持っているのセンサー
としての入力パラメータそしてあなたの収率の上これ側。
それであなたできるその通り言う、 "わかった、でこれポイント、そのとても致命的
に持っている私のpO2上または下に持っているある良い収穫収率。"
しましょう行く。 次レベル。
今、私欲しいに使用のオンラインデータにモデルの収穫収率。
私欲しかったに、前に私たちは始める、置くそれグラフィック的にまた
そしての上これ側、私たちは持っている全てのpO2。
のグラフ私すでに示したあなた前に。 それはのpO2の全てのバッチ。
そしてあなたできる見るそれでの終わりここ、私たちは持っているこれ一人の行く上;
のpO2センサーここ、のpO2はとても低い;
そしてここそのどこかででのより低い地域ののセンサー。
そしてでそれぞれのこれらケース、の収穫収率もっている違う行動。
それでどうにかの個人曲線でこれ時間ポイント
持っている影響の上の収穫収率。
それはその通り何私欲しいにモデル
それであなたできる言うどれのセンサープロフィール本当にリードにある良い収率。
これはどこ私欲しいに行く。
それで私できる持っている全ての反応ここ
そして私の収穫収率のコース描かれているそしてモデル化された以上、これ場合、のFPC。
覚えてそれ私言ったそれのFPCは
の個人特性のの応答。
それはその通り何あなたする。
それで私は行くに見せるそれをあなたはJMPとして良い。
私たちはできる始める働くを通してそれワークフロー
そして基本的に、そのの同じしかしあなたただ使用のデータである違う方法。
あなた使用あなたのオンラインデータ、の要約ののFPC
にモデルの一般化された回帰。
それからあなた置くすべてまた一緒に、
を助けてに予測数式で1つデータテーブル、
そしてそこにはあなた行く。
わかった、どこした私たちは離れる？
それでこれはどこ私たちは停止の最後時間。
私たちは持っていた私たちのpO2以上の発酵パラメーター。
私たちはすでに持っている
モデルのpO2以上のFPC。
今何私たちは必要はの個人
関数概要。
それで私たちは必要にモデル化するのFPC私たちは持っているのためにそれ応答
との収穫収率なぜならそれは何私欲しいに知る。
どうやってをするFパソコン貢献するにの収穫収率？
今あなたできるセットここ何あなた欲しいに輸出。
基本的に、カチカチすべてのこれ。
あなた必要に保存数式なぜならあなた欲しいに持っているの式ののPO 2
依存ののフレキシブル基板、
そしてあなた欲しいに持っている全てのFPC。
今あなた持っているに抽出するそれデータなぜならあなた欲しいにモデル化するそれ、
そしてどちらか保存データここ
またはもしあなた持っているモデル化するもっとよりも1つ応答、
あなたできるするそれ上ここ保存中データまたは保存の概要。
それからあなた得るすべてきちんと整理されたで1つデータテーブル。
クリックそれそしてそれからあなた意思終わり上とあるテーブルのようにこれ。
それであなた基本的に持っている全てあなたのFPCでここ
そしての数式あなた意思必要ここはそこには。
今私たちは持っているにモデルのFPCに得る依存にの収穫収率。
あなたただ行くにのフィットモデルプラットホーム、
それからあなた意思選ぶ何あなた欲しいにモデル
そしてそれはあなたの...
その補足しました。
それはなぜ私ほのめかしたそれあなた本当に持っているになれわかっている
の何あなた補足でのとても初めステップののFTE。
今だった行くに必要の収穫収率ここ。
それもっているになれ補足しました。
そしてそれから、
依存しての上どうやってあなた欲しいにアプローチそれ、私通常は取るのFPC。
私使用の応答表面モデル。
それかもしれないなれ十分なのためにあなた。
もしあなた考えるあなた必要別のモデル、
あなたは無料に使用何でもモデル化あなた思われる必要に。
でこれ場合、私は置く彼ら個別に。
時々、平多分ただモデリングの平均するだろうなれ十分。
の平均ここ、多分ただモデリングの平均は十分。
私知るそれで私の場合それそうではありません。
によるの方法、でこれポイント、
私はしたいと思います言う感謝あなたにイマヌエルフリオ、JMPエンジニア、
誰が助けた自分外で行くを通してそれ手順として良い。
ありがとう、イマヌエルのために与える自分ある頭上のためにFTE。
私たちは必要ある一般化された回帰ここ。
打つ走る。
そしてそれから、それダイアログ開くどこあなたできる選ぶ違う推定メソッド。
基本的に、あなたできます試す彼ら。
それから、のモデルは行くになれ終わり。
素敵なものはそれ上ここあなたは行くに持っているあるモデル比較。
それでもしあなた置くでもっとよりも1つ、あなた意思直接見るの比較の彼ら。
それでどうやって彼らは振る舞うそしてどれのもっているの最高情報基準。
それから、あなた持っているに選ぶ何でもあなた欲しいに行くと。
なれわかっているそれ何かのように最高サブセットできる取るいくつかの計算上の時間。
それで多分行くにの見るどうやって遠いそれすべき行く。
あなた選んだ、それから、あなたのモデル。
あなたする、それから、保存の予測式のそれ推定方法あなた選んだ。
あなた打つそれそしてそれからJMP意思置くそれここ。
それからあなた持っているすべて一緒にそれあなた必要、これ時間で1つ場所。
あなたは行くに取るのプロファイラー、
置くであなたの予測式のためにの収穫収率、
そしてのコース、あなたのオンライン反応として良い、
追加彼らここ
依存しての上どうやって多くのあなた持っているモデル化された。
拡大する即時式も同様に、そしてクリックわかった。
私、また、スクリプト化されたそれ、
持っているそれある少し少しより良い。
そしてそれからこれ来る上。
あなた持っているあなたの予測数式のためにpO2、あなたのオンライン反応
そしてあなたの収穫収率;依存ののFPC下ここ。
私はしますただ見せるあなたある短い...
もしあなた振り向くの上のFPC 1、あなたできる見る何が起こります。
それでもしあなた持っているあるより低い収穫収率、
それからそれが示しているあなたそれここ、あなたは基本的にの上あるそれよりも低いレベル。
私たちはすでに学んだそれ
低いレベルの酸素はないそれで良いのために発酵プロセス。
それでそれできるなれ見たこことして良い。
そしてもしあなた
持っている高収量あなたがないもっと収穫、
もっとよりきつく、もっと製品よりもあなたの発酵槽、
あなたは行くに見る基本的に、これ行きます上。
それは良い。 同じ行動ここ。
そしてあなたできるすでに見るここそれここ行きます上。
それでそのポジティブのためにあなたのプロセスそれのpO2行きます上での終わり。
今これはのポイントどこ、で少しでも、私持っているに行くにの主題案件専門家
そしてに与える彼それデータなぜなら
彼はの1つ誰が理解しますそれこれレベルの分析
5月なれない良いのためにあるマネージャー。
しかしここあなたできる本当に行くの中へ詳細と全ての主題案件専門家
の上たとえば、発酵レベル。
そして持っているこれオプション、
これ本当に速度上あなたのプロセス、理解とても多くの。
そしてあなたできる見るのインパクトとのプロットJMP与えるあなたとても簡単に。
そして共有それプロファイラーとあるプロセスエンジニア
与えるあなたある本物頭始める
で何は重要その間のコースののプロセス、
そして与えるあなた本当にの〇〇の機会保存ある多くの時間
で見つけるそれ外。
そしてもしあなたするそれによるチャンス、探すそれ外によるチャンス、
それは行くに取るそれで多くのより長いです、それでしないでくださいするそれ。
私は見出しに向かっての終わりの私の話す。
そして私欲しいに言うそれ
の統計的分析の発酵データ、
JMP本当に与えるあなたの力に
探検するそして視覚化するそれらの複雑なプロセスとても簡単。
あなたできる深めるあなたのプロセス理解
そしてどれのプロセスパラメーターは重要、どれの交流する
そしてどれのする私持っているに見てででどれの時間ポイントののプロセス。
そしてとのプロファイラーそしての違うセットアップ、
JMP本当に与えるあなたの可能性に話すそれ1つ共通の言語
に全てレベルから技術者にマネージャーそれでそれ本当にみんな
できる作るもっとからのオンラインそしてオフライン発酵データ
そして本当にスピード上あなたのバイオテクノロジープロセス発達。
ありがとうのために聞いている。
私はベンジャミンフュルストからクラリアント
そして感じる無料にコメントそして聞く質問以上のbイータチャンネル。
