Una de las mejores cosas de los humanos es que todos somos únicos. La diversidad tiene beneficios a nuestro alrededor, pero la variación en las preferencias con respecto a los bienes de consumo hace que sea difícil predecir qué deleitará al mayor número de personas. El uso del diseño de experimentos (DOE), facilitado por JMP, es fundamental para diseñar formulaciones que resulten más atractivas.
El objetivo de esta presentación es presentar de forma interactiva métodos para optimizar formulaciones para el mayor gusto del consumidor. Se presentarán dos enfoques DOE de un estudio de caso de formulación de alimentos real: un diseño de detección definitiva (DSD) de 18 ejecuciones y un diseño de llenado de espacio de 18 ejecuciones modelado utilizando SVEM y redes neuronales.
Para preparar datos para el modelado, se demuestra que el escalamiento multidimensional elimina los datos anómalos de los participantes. Los grupos de participantes creados mediante agrupamiento jerárquico se utilizan al ajustar modelos mediante detección de ajuste definitivo y redes neuronales SVEM. El poder del generador de perfiles JMP resaltará cómo las preferencias de los consumidores difieren según el grupo. Text Explorer se utiliza para mostrar cómo verificar los conocimientos adquiridos mediante el modelado mediante la exploración de comentarios textuales de los participantes del estudio. Por último, se comparan los conocimientos adquiridos con cada diseño experimental y enfoque de modelado junto con las limitaciones de cada uno. A los asistentes se les presenta una alternativa más rica en información que las estrategias tradicionales de prueba del consumidor y del DOE.
