인간의 가장 큰 장점 중 하나는 우리 모두가 독특하다는 것입니다. 다양성은 우리 주변에 모두 이점을 제공하지만, 소비재에 대한 선호도의 변화로 인해 무엇이 가장 많은 사람들을 기쁘게 할 것인지 예측하기가 어렵습니다. JMP를 활용한 실험 계획법(DOE)의 사용은 가장 매력적인 공식을 설계하는 데 매우 중요합니다.
이 프리젠테이션의 목적은 소비자가 가장 선호하는 제형을 최적화하는 방법을 대화식으로 제시하는 것입니다. 실제 식품 제제 사례 연구에서 얻은 두 가지 DOE 접근 방식, 즉 18런 확정 스크리닝 설계(DSD)와 SVEM 및 신경망을 사용하여 모델링된 18런 공간 채우기 설계가 제시됩니다.
모델링을 위한 데이터를 준비하기 위해 변칙적인 참가자의 데이터를 제거하는 다차원 스케일링이 시연됩니다. 계층적 클러스터링을 사용하여 구축된 참가자 클러스터는 확정 선별 및 SVEM 신경망을 사용하여 모델을 피팅할 때 사용됩니다. JMP 프로파일러의 강력한 기능은 소비자 선호도가 클러스터별로 어떻게 다른지 강조합니다. 텍스트 탐색기는 연구 참가자의 말 그대로 의견을 탐색하여 모델링을 통해 얻은 통찰력을 확인하는 방법을 보여주는 데 사용됩니다. 마지막으로, 각 실험 설계 및 모델링 접근 방식에서 얻은 통찰력을 각각의 한계와 함께 비교합니다. 참석자들에게는 기존 DOE 및 소비자 테스트 전략에 대한 보다 풍부한 정보를 제공하는 대안이 제공됩니다.
