Silvio Miccio, Procter & Gamble
Científico senior
Aumente la eficiencia y el dominio de aplicabilidad del modelo al probar opciones que a primera vista son factores categóricos multinivel.
Cuando se prueban opciones de, por ejemplo, diferentes materias primas o ingredientes de formulación, la práctica común es variarlas como variables categóricas multinivel, por ejemplo, A, B, C…. en un experimento. Por lo tanto, para identificar la mejor opción es necesario probarlas todas. Una consecuencia de esto es
- Se requieren pruebas físicas que requieren mucho tiempo y el
- El modelo resultante sólo es aplicable para predecir las opciones probadas, pero no puede predecir opciones que no han sido probadas.
Un enfoque mucho más eficiente es diseñar el experimento en función de las propiedades físicas/químicas de cada opción. Este,
- Disminuye significativamente el número de condiciones experimentales requeridas y
- da como resultado un modelo que puede predecir opciones no probadas antes.
La presentación demostrará cómo:
- comprimir la información disponible que describe las propiedades de la opción a través de componentes principales
- seleccione las "esquinas de la caja" para probar materias primas representativas según el diseño de experimentos.
- modelar los datos a través de PLS
- encontrar la solución óptima general
- Identificar las opciones físicas disponibles más cercanas a la solución óptima calculada.
- Demuestra la eficiencia de este enfoque.
Tenga en cuenta que lo que se muestra aquí se basa en un método comúnmente utilizado en quimiometría, llamado estructura cuantitativa – relación actividad (QSAR).
Silvio, asistí a tu charla que estuvo genial!!! emmanuel
¡Gran presentación Silvio!
BR
Steffen Brandenhoff
NNE A/S
