Hola,
El desarrollo de un proceso para la producción de sustancias farmacológicas se realiza en varios pasos dentro de las BU; por ejemplo, hay diferentes pasos de purificación.
Imagen: cada color es una BU donde se ha ejecutado un DOE y se ha encontrado un modelo que explica el proceso. Las entradas son diferentes en cada BU, los experimentos se han realizado de forma independiente, por lo que el material de salida en BU1 no es el mismo que se utiliza en BU2 para su posterior procesamiento.
Este es mi cliente un desafío: Quieren combinar todos esos datos/modelos para obtener un modelo final para todo el proceso.
Como los distintos modelos provienen de DOE independientes cada uno, y las entradas tampoco son necesariamente las mismas en cada operación unitaria, me pregunto si tienen una buena manera de lidiar con tal situación.
- Simplemente combinar dará lugar a varios valores faltantes,
- entonces no es un proceso continuo que el material creado en una BU se use en el experimento de la siguiente BU, tiene material nuevo que debería actuar como el otro material, pero no con seguridad.
Si eso fuera un proceso continuo, incluso pensé en SEM para configurar el proceso e incorporar las variables y el conocimiento adquirido en los distintos pasos en un gran modelo.
La otra idea que tendría es la simulación y el uso de técnicas de validación con factores nulos y suponiendo que tenemos una configuración continua y vemos los resultados y luego probamos con ejecuciones de confirmación.
¿Alguna idea o experiencia?
Gracias,
Martín
