L’une des grandes choses chez les humains est que nous sommes tous uniques. La diversité présente des avantages tout autour de nous, mais les variations dans les préférences en matière de biens de consommation rendent difficile la prédiction de ce qui ravira le plus grand nombre de personnes. L'utilisation de plans d'expériences (DOE), facilitée par JMP, est essentielle à la conception de formulations les plus attrayantes.
L'objectif de cette présentation est de présenter de manière interactive des méthodes permettant d'optimiser les formulations pour le plus grand plaisir des consommateurs. Deux approches du DOE issues d'une étude de cas réelle sur la formulation d'aliments seront présentées : une conception de dépistage définitif (DSD) à 18 exécutions et une conception de remplissage d'espace à 18 exécutions modélisée à l'aide de SVEM et de réseaux neuronaux.
Pour préparer les données pour la modélisation, une mise à l'échelle multidimensionnelle est démontrée pour supprimer les données anormales des participants. Les clusters de participants construits à l'aide du clustering hiérarchique sont utilisés lors de l'ajustement de modèles à l'aide du filtrage définitif et des réseaux neuronaux SVEM. La puissance du profileur JMP mettra en évidence les différences entre les préférences des consommateurs selon le cluster. Text Explorer est utilisé pour montrer comment vérifier les informations obtenues grâce à la modélisation en explorant les commentaires textuels des participants à l'étude. Enfin, les connaissances acquises grâce à chaque conception expérimentale et approche de modélisation sont comparées ainsi que les limites de chacune. Les participants se voient présenter une alternative plus riche en informations aux stratégies traditionnelles de test du DOE et des consommateurs.
