FDOE の例における非機能的な出力に対する機能的な入力?こんにちは、みんな、
JMP Pro のビジネス ケースを構築している顧客がいます。彼らは、非機能的入力と機能的出力 (特にバイオリアクター プロセス開発) の FDOE の観点から、FDE 用に構築された多くの価値ステートメントを持っています。関数入力が使用されている (または関数入力と関数出力でさえも) 価値や新しい理解を促進する場所で共有できる、良い例を誰かが持っていますか?
Re: FDOE の例における非機能出力に対する機能入力?その方法の例を次に示します。
これが役立つ分野には、焼結プロセスや採掘鉱石回収プロセスに流入する粉末の粒子サイズ分布が含まれます。
Re: FDOE の例における非機能出力に対する機能入力?やあ、ベン、素晴らしい質問ですね。機能的機械学習または機能的要因に関して私が最もよく聞いたケースは、曲線が正常であるか、または特定の曲線が結果を予測できるかを判断することです。私が初めて FDE を販売したとき、会社はプロセス中に真空圧力計を調べていました。彼らは、良い製品を作ったときの曲線がどのようなものであるか、そして悪い製品を作ったときの曲線がどのように異なるのかを知っていました。これにより、プロセスの早い段階で「不良」バッチにフラグを立てることができました。これは@Jason_Wigginsと私が JMP をマスターするために作成した簡単なビデオです。 曲線因子の形状が応答に与える影響の特定 - JMP ユーザー コミュニティ
機能的要因とその反応については、 @HadleyMyersと私がビデオを作成しましたが、これは非常に複雑なプロセスです。私たちは、断食中と選択したスナックを食べた後の血糖値を監視している人の例を使用しました。これは、糖尿病に優しいスナックを開発しようとしていたゼネラル・ミルズ社の実例でした。
新しい FDE デモ - 連続入出力 - JMP ユーザー コミュニティ
Re: FDOE の例における非機能出力に対する機能入力?こんにちは、ベン、
ここで、FDE はバイオプロセシングにおける機能的な入力および出力でも使用されます。オンラインとオフラインのデータがある場合のタイタープロセスについて考えてみましょう。通常、たとえば、最終的に成長が始まる初期段階の後など、開始値またはいくつかの時点固有のスナップショットを取得するだけです。
Lonza は両方のデータ ストリームを使用して、オフライン データからオンライン データを十分に予測するモデルを見つけました。その後、オフライン データのみから、完全なプロセスよりもはるかに早く (40 時間後と 120 時間後) オンライン データを予測できるようになりました。最終的にそれを実装したかどうかはわかりませんが、テスト実行を行って、モデルが驚くほど正確に機能することを確認しました。彼らは Discovery Munich 2020 で発表するはずでしたが、顧客が許可を与えなかったため、素材や記録を共有する最終承認が得られず、イベントはバーチャルで行われました。
ロンザの名前を出さず、非常に抽象的な内容にしておけば、問題なく伝えることができるはずです。彼らは、関数入力とスカラー出力を備えた FDE にシナリオが適合する可能性のある他のプレゼンテーションも行っていましたが、焦点は異なっていました (andreas trautmann、clare baril、anne-catherine portman で、一部の発表者と私は DSE24 で anne-catherine と考えています)別のプレゼンテーションがあります)。
