具有多个业务单元的纯化工艺建模你好，
原料药生产工艺的开发是在业务单元内分几个步骤完成的，例如有不同的纯化步骤
图片：每种颜色都是一个 BU，其中运行了 DOE，并找到了解释该过程的模型。 每个BU的输入不同，实验是独立进行的，因此BU1中的输出材料与BU2中用于进一步处理的材料不同。
这是我的客户面临的一个挑战：他们希望结合所有数据/模型以获得整个过程的最终模型。
由于这几个模型均来自于独立的DOE，并且每个单元操作中的输入也不一定相同，不知道您是否有好的方法来处理这种情况。
- 仅仅组合就会导致几个缺失值，
- 那么在一个 BU 中创建的材料将用于下一个 BU 的实验中就不是一个连续的过程，它有新的材料，其作用应该与其他材料类似，但不确定。
如果这是一个连续的过程，我什至考虑使用 SEM 来设置该过程并将从几个步骤中获得的变量和知识嵌入到一个大模型中。
我的另一个想法是模拟并使用具有零因子的验证技术，并假设我们有一个连续的设置并查看结果，然后通过确认运行进行测试。
有什么想法或经验吗？
谢谢，
马丁
回复：具有多个 BU 操作的纯化过程建模你好@马丁德梅尔,
我以前肯定听说过这个要求。 它来自 Medimmune（现在是阿斯利康的一部分），大约十年前了。
我从未找到有用的解决方案。
当时 JMP (Pro) 中还没有 SEM，但我认为它可能是解决方案。 现在，我认为不是。
我认为唯一的方法可能是将整个事情作为一个非常大的设计实验来完成。
抱歉我没有更好的答案
菲尔
回复：具有多个 BU 操作的纯化过程建模此外，单元实验似乎不以任何方式连接，例如，先前步骤的测量输出不显示为下一步的协变量或测量输入。 如果他们将前一流程步骤的输出视为下一流程步骤的协变量，那么至少我们可以探索前一步骤实现的输出如何影响适合下一步骤的模型。
回复：具有多个 BU 操作的纯化过程建模正确的， @马尔科姆_摩尔1 。 我对 Medimmune 要求的记忆是“杂质 A 的量”可能是第一步的响应，也是第二步的一个因素……仅作为示例。
回复：具有多个 BU 操作的纯化过程建模如果您能够绘制出预期的关系，将会有所帮助。 在下图中，X 是可控过程因素，M 是输入材料属性（或其他协变量），Y 是测量输出，f 是基于 X 和 M 的 Y 预测模型。
我之前已经完成过此类工作，需要两步或三步流程，但它很乏味，并且在 JMP 中需要设置相当复杂的公式集合。 另一种方法是在 Excel 工作簿中设置流程步骤的关系和模型，并使用 Excel Profiler 进行可视化和蒙特卡洛模拟。
回复：具有多个 BU 操作的纯化过程建模链接分析器功能链接输入和输出。 您能否创建一个由每个分析器组成的大型仪表板，并且每个输入/输出的名称一致？ 在下面/所附的示例中，在任一探查器中更改 X2 都会在另一个探查器中更新它，而更改左侧的任何输入会导致 OutputA 在右侧更新（因为它已更新为左侧的输出）。
回复：具有多个 BU 操作的纯化过程建模马尔科姆斯 100% 正确。 由于不同单元操作的实验不是结构化实验的一部分，因此 OLS 方法会有点粗糙。
他们可能会幸运地使用基于树的数据挖掘方法，但很可能他们也没有太多数据。
一般来说，客户最好分别优化/表征每个单元的操作。 实际上，他们还应该有一个缩小的模型，可以用于更大规模的实验。
回复：具有多个 BU 操作的纯化过程建模感谢大家以某种方式确认尝试将分离的实验放在一起并不是一个好主意，以及什么可以帮助他们更接近他们想要的目标。
@Byron_JMP他们用他们满意的模型优化/表征了每个单元。 他们现在希望将所有这些整合在一起，以更深入地了解每个步骤如何影响其他步骤。
然而，我已经告诉他们，如果没有一致的参考或 ID 将数据整合在一起（就像一个的输出被馈入下一个......），您可能会得到一些东西，但您不能保证这是合理的（非常不可能）合理的）。
我喜欢图形方法，它让我想到了 SEM 的想法，但这又可能是他们可以在此基础上获得的定性知识，并且可能会通过不同的步骤进行最终的 DOE
@Jed，喜欢这个想法，但它再次要求整个分析器中至少有一些共同因素，我不能保证这里的情况就是这样。
再次感谢，我不想错过我没有想到的方式。
回复：具有多个 BU 操作的纯化过程建模非常有趣的问题！ 据我了解，已经有能源部揭示了数据中的因果效应。 该客户是否不断收集整个流程的数据？ 也就是说，观测数据？ 如果是这样，那么值得探索使用 SEM 作为利用观察数据进行因果推断的机制。 以下是 Bollen 和 Pearl (2013) 对此主题的引用：
“SEM 是一个推理引擎，它接受两个输入：定性因果假设和经验数据，并得出这些输入的两个逻辑结果：定量因果结论和适合假设的可测试含义的统计测量。”
在这样的背景下@马丁德梅尔已经提出，单独的能源部已经达到了澄清“定性因果假设”的目的。如果客户拥有整个过程的观测数据，那么来自这些 DOE 的信息可以转化为可测试的 SEM，从而得出“定量因果结论”，以便客户可以探索过程中任何时间的变化如何影响下游变量。
听起来来自 DOE 的现有数据无法链接——如果可以，那么这些数据也可以在 SEM 中使用。
哈特哈，
～劳拉
回复：使用多个 BU 操作进行净化过程建模该出版物可能与该主题相关。生命周期 DOE，一种在每个单元步骤中增强设计的方法，而不是每个单元都有独立的 DoE。https 
/www.mdpi.com/2306-5354/11/11/1089
