Hallo, Mein Name Ist Tannaz Taysoleiman. Heute, Ich bin gehen Zu sprechen um ein Anwendung von JMP Daten Analyse Plattform für pharmazeutisch Industrie. Der Fokus von Das Präsentation Ist gehen Zu Sei An Wie Wir dürfen erhalten mehr kreuzen- Ebene Einblick Verwendung intelligenter Versuchsplanung Damhirschkuh Und nachher Wie Wir dürfen analysieren Es besser In Befehl Zu finden Optimum Verfahren Einstellungen für speziell, für Beispiel, pharmazeutisch Branchen.
Aber Was Tun I bedeuten von kreuzen- Ebene Einblick? Zu erhalten Zu Das, lassen Mich erklären Die Fall Geschichte Das Wir haben Erledigt mit eins von unser Kunden. Das Sie war In Die Phase von Verfahren Entwicklung von a Impfstoff Produktion, Und Sie gesucht Zu charakterisieren Das Verfahren. Wenn war gehen Zu teilen Die anders Phase von Impfstoff Produktion Und Die Verfahren. Wir dürfen Teilt Es hinein zwei hauptsächlich Phasen von Upstream Und Flussabwärts.
Der Upstream Phase Ist Die Phase Das Sie infizieren Die Gastgeber Zellen mit a beschränkt Nummer von Virus Und Dann halten Es unter a kontrolliert Umfeld Und unter spezifisch Verfahren Zustand für Die Virus Zu wachsen Und Die Bevölkerung erreicht Die Ziel Ebene. Nach Das, Sie haben Zu bewegen Die Materialien Zu Die nächste Einheit. Wir Anruf Es Flussabwärts Einheit für Reinigung Und Die Formulierung Zu machen Die Impfstoff bereit für Die Injektion Und gehen aus Zu Die Markt.
Der Kunde war Fokussierung An Die Verfahren Entwicklung von diese zwei Phasen, Bedeutung Das Sie benötigt Zu charakterisieren Die Verfahren. In Befehl Zu Tun Das, Sie benötigt Zu identifizieren was ist Die am meisten bedeutsam Parameter für jede von diese Einheiten beide Upstream Und Flussabwärts Verwendung Versuchsplanung. T Henne nach Das, sammeln Die Daten Zu Sei fähig Zu Modell Die Verfahren für jede Person Einheit, Und Dann Verwendung Die Modell Zu finden Die Optimum robust Einstellung für jede von ihnen.
Es ist a sehr typisch Aufgabe innerhalb Die Bioindustrien Zu Teilt Die Verfahren hinein hauptsächlich Einheiten Und Dann charakterisieren jede Einheit individuell. M ost von Die Fälle, Das Charakterisierung Sind nicht beeinflusst von jede andere. Also Sie Sind vollständig unabhängig Aufgabe Und Versuchsplanung.
Behalten Das In Geist, Die Agenda von Das sprechen Ist gehen Zu Sei An Wie Wir dürfen machen diese Tut mehr beschreibend Und mehr umfassend Zu haben Die höchste oder mehr Information um anders Ebenen von Die Verfahren, Und Dann nachher, Wie Wir dürfen verwenden JMP Daten Analyse Plattform Zu Erste Modell Die Daten Und Dann verwenden Die Modell Zu optimieren Die Prozesse.
Lass uns Start mit Die Versuchsplanung für Das spezifisch Fall Studie. W e begann mit Genau genommen läuft mehrere Workshops mit Die Teams Kommen aus beide Upstream Und Auch Flussabwärts. T Henne Wir hatte mehrere Workshops Zu Nur Berechnung aus Was Sind Die am meisten wichtig Faktoren oder Parameter In ihre Prozesse.
Wir könnte leicht sehen, In Die Erste Blick, Das Wir Sind Ende hoch Zu a sehr hoch Nummer von Faktoren Das praktisch es ist unmöglich oder es ist aus von Die Budget Zu laufen solch a groß Versuchsplanung. W e hatte Zu eng Es runter mit beginnend Wertung jede von diese Parameter basierend An Die Bedeutung Und Wie viel Sie variieren innerhalb a Normal Produktion Und Dann Wie Es würde Sei Die Leichtigkeit von ändern für jede von diese Faktoren. W e könnte Punktzahl Es Erste Und Dann eng Die Nummer von Parameter Zu acht für jede von diese Einheiten.
Nach Das, Wir könnte leicht Auch innerhalb Das Werkstatt, könnte sehen Die hoch beeinflussen von, für Beispiel, Upstream Ergebnis An Die Flussabwärts Einheit Nur Weil diese zwei Einheiten Sind hoch verbunden zusammen Und Sie dürfen leicht beeinflussen jede andere. Bedeutung Das Wenn Sie gesucht Zu charakterisieren a Flussabwärts separat Und Finden Die Optimum Einstellung, am meisten wahrscheinlich Es kann nicht arbeiten als Optimum als Sie erwartet Weil Es dürfen hoch beeinflussen von Die Ergebnis von Upstream Einheit.
Es ist besser Zu haben Es stattdessen von zwei Person oder unabhängig Versuchsplanung, haben a gemeinsam Damhirschkuh, Abdeckung beide Seiten zusammen Und Auch Cover Die Interaktion. Das gibt uns a sehr Gut kreuzen- Faktor Überblick innerhalb unser Versuchsplanung Und helfen Auch bei Die Dasselbe Zeit Zu minimieren Die Nummer von Läufe Das Sie machen. A auch bekommen zu viel besser Randomisierung Faktor für unser Läufe von Kurs, unter praktisch Aufsicht.
Wie Wir haben Erledigt Das Theorie? Vor I springen Zu Die Demo Das I gesucht Zu zeigen Du, lassen Mich geben Du manche Information um Die Einschränkung Das Wir hatte In Das Theorie. F ersten von alle, jede Upstream Charge könnte direkt gehen Zu eins Flussabwärts Charge. Aber In Die Flussabwärts, Sie hatte Die Wahrscheinlichkeit Zu laufen zwei Reaktoren In parallel Zu Zunahme Die Kapazität von Flussabwärts.
Aber Die größte Einschränkung Sie hatte In Die Flussabwärts War Das Wann Sie war läuft diese parallel Reaktoren, zwei von Die Design Faktoren hatte Zu Sei Satz Die Dasselbe für diese zwei parallel Reaktoren. Für Beispiel, In Das Fall, Sie hatte Zu halten Die Enzym Zeit Und Halten hoch Zeit An Die Flussabwärts Konstante An beide parallel Reaktoren.
Dann Auch Es War sehr wichtig Zu haben a richtig Zeit Planung zwischen Upstream Und Flussabwärts, Bedeutung Das Sie konnte nicht haben a groß Verzögerung aus Die Abschluss von Die Upstream Charge bis Es erreicht Zu Die Flussabwärts Charge.
Auch zwischen diese zwei Phasen, Wir könnte identifizieren a Faktor angerufen anfänglich Zelle Dichte Das Ist meistens Kommen aus Flussaufwärts, Das Es War a gemeinsam Faktor zwischen diese zwei Einheiten. W e Anruf Es als a Paar Faktor Zu verbinden diese zwei Tut Und verbinden diese zwei Tut hinein eins Komplex eins.
Zu Start Das, Wir Auch benötigt Zu verstehen, Okay, Was Ist Die Minimum Nummer von Upstream Chargen oder Flussabwärts Chargen Wir brauchen? S dünn, als Du dürfen sehen Hier, Sie beide hatte acht Design Faktoren, Aber seit Die Flussabwärts Verfahren hatte Die Extra Einschränkung An unser Design, Das würde Sei Die eins Kontrolle Die Minimum Nummer von Experimente. Das ist Warum I Start Die Damhirschkuh von Suche bei Die Flussabwärts Verfahren.
Lass uns haben a sehen bei Die Demo. Als Du dürfen sehen Hier, diese Sind Die Design Faktor Das Wir hatte für Die Flussabwärts Einheit. I wollen Zu wissen Wie viele Minimum, Wie viele Experimente oder Abzeichen Tun I brauchen aus Upstream Zu Sei fähig Zu Abdeckung alle Die erforderlich Abzeichen oder Experimente I laufen In Mein Tut.
Beginn mit Brauch Design, Dann I dürfen laden Mein Faktor. Diese Sind alle Faktoren Das I haben für Flussabwärts. Plus I brauchen Zu hinzufügen Mein anfänglich Zelle Dichte, Die Teil Faktor Das kommt aus Upstream Chargen. Als Du dürfen sehen Hier, fast alle von diese Faktoren, Die Änderungen Sind Satz als einfach außer Die Halten Zeit Und Auch Enzym Zeit, welche Sind Die zwei Faktoren Das I wollen Zu halten ihnen ähnlich für Die zwei läuft Chargen In parallel.
Mit Das Einstellung, I dürfen Sei Sicher Das diese Chargen Sind Satz Zu haben Die Dasselbe Halten hoch Zeit Und Enzym Zeit. Darüber hinaus, Ich bin interessiert In Die hauptsächlich Wirkung In Mein Modell Und Die Interaktionen. Lass uns haben a sehen Hier. Als Du dürfen sehen, manche von ihnen, Die Interaktionen Sind Satz bei Wenn möglich, welche I wollen Zu haben ihnen als notwendig. Und Wir Sind Gut Hier.
Als Du dürfen sehen Hier, JMP legt nahe Mich Das Du brauchen Minimum 19 Experimente In a Flussabwärts Zu Abdeckung für diese Interaktionen. T o Sei sicher, Wir stets wollen Zu haben eins Minimum Extra An Spitze. T hat gibt Mich 20 Experimente oder 20 Upstream Charge als Die Minimum beginnend Punkt für Flussaufwärts.
Okay, Dann Lass uns haben a sehen bei Mein Flussaufwärts. Diese Sind Mein Upstream Faktoren Und I dürfen laden Es In Mein Brauch Design. I Bin Auch Hier interessiert In zwei Interaktionen. S dünn Wir sagte Das Wir wollen Zu haben 20 Upstream Experimente, I dürfen angeben als a Benutzer Wie viele Experimente I wollen. T Henne I dürfen machen Die Design von Drücken Das eins.
Zu speichern Die Zeit, I bereits gespeichert Die Design Und lassen Mich bringen Es hoch Hier. Das Ist Die Experimental- Design für Mein Upstream In Die Erste Ebene. Jetzt, I wollen Zu verwenden Das Design Zu Design Mein Flussabwärts Experiment. Zu Tun Das, I gehen zurück Zu Mein Design Faktor für Flussabwärts. A gewinnen, Brauch Design. I Wille laden Mein Faktor als I wollen ihnen Zu Sei.
N ow, I wollen Zu enthalten Das Design Experiment für Upstream In Mein Experiment. Wie I Tun Das Ist Das I Erste wählen Das Design Fenster Und Dann I dürfen Nenn es einfach so. I dürfen wählen Die kohärent Faktoren, Und Dann Import Das Experiment Auch In Mein Design. A s Du dürfen sehen Hier, diese Sind Die Experimente Das War entworfen für Die Flussaufwärts, Und Sie Sind Satz als a Kovariate .
Mehr als Schritt Ist Das I wollen Zu haben alle Mein Flussabwärts Parameter Plus Mein anfänglich Satz Dichte. I wollen Zu sehen bei ihnen Auch In Interaktion Modus. Aber Die Faktoren Das kommt aus Flussaufwärts, I halten ihnen als a hauptsächlich Wirkung. Als Du dürfen sehen Hier, Dort Sind manche Trotzdem bei Wenn möglich, I brauchen Zu Sei Sicher Das Sie Sind Satz als a notwendig eins.
Dann seit I bereits enthalten a Design Experiment, Dann I dürfen ausschließen Die Faktor Das I haben aus Flussaufwärts. Vielleicht I dürfen Nur entfernen ihnen alle Hier wieder. Hinzufügen Die hauptsächlich Faktor, Die zweite Befehl, Und Dann Die Faktoren aus Upstream nur als a hauptsächlich Faktor.
Dann I dürfen wählen ihnen. Wenn I gehen hoch Hier Und sagen Perfusion Rate, Das eins, Das eins, Und Das eins, diese Sind Die Faktoren Sind Kommen aus Mein Flussaufwärts, Und I dürfen Satz ihnen als Wenn möglich. Nur Zu Sei Sicher Das I haben alles enthalten In Das eins Und Das eins hat Zu Sei Auch Wenn möglich. I nicht brauchen Zu Gewalt Es In Das Design mehr Weil es ist bereits enthalten Dort. Jetzt, I dürfen Satz Es Zu haben 10 ganz Diagramme Und 20 Läufe Hier Und machen Die Design.
Zu speichern Die Zeit wieder, I haben gemacht Die Design Und Das würde Sei Die Ergebnis. Jetzt Hier I haben a kombiniert Damhirschkuh beide für Upstream Und Flussabwärts. Der Hübsch Teil um Es Ist Das Jetzt I haben a Spalte angerufen Ganz Handlung Das Es sagt Das für Die Dasselbe Nummer, Bedeutung Das Es sagt Das jede parallel Einheit, I haben a behoben Halten Zeit Und Die Enzym Zeit.
Als Du dürfen sehen Hier Das Es Änderungen Es hält Konstante zwischen jede zwei Paare. Ich bin Kombination beide Designs Upstream Und Flussabwärts Jetzt hinein eins Einheit. Dann I dürfen Auch priorisieren welche Upstream Einheit hat Zu Sei laufen Erste Zu Sei fähig Zu halten Die Zeit Gleichgewicht zwischen Die Upstream und Flussabwärts, Und Auch haben Also viel Flexibilität In behalten Die Zustand behoben zwischen Die parallel Experte. Das könnte geben Mich a sehr Gut Überblick von beide Ebene Und Dann beide Phasen zusammen.
Lass uns gehen zurück Zu Die Folien. N jetzt Wir haben a Gut Versuchsplanung Abdeckung beide Phase. Jetzt Lass uns haben a sehen Wie Wir dürfen Tun Die Analyse zusammen. Aber Zu speichern Die Zeit, Ich bin gehen Zu nur sehen bei Die Upstream Verfahren Und sehen bei Die Daten. T Er Ziel Ist Das Jetzt I wollen Zu Modell Die Wachstum Phase von Die Virus In Die Upstream Und verwenden Die Kinetik Modellieren.
Dann nach I finden Das Modell, Dann I dürfen finden Die optimal Verfahren Bedingungen für Flussaufwärts. Wie dürfen verwenden Die Funktionalität bauen hoch In JMP? T sein Ist Mein Daten Satz bei Die Moment, es ist a normalisiert Daten Satz Das Wir haben. A s Du dürfen sehen Hier, Das Ist Die Daten Das Wir gesammelt während Das Experiment. Es War 30 anders Chargen.
T Henne Wir lief anders Prozesse Und Wir überwacht Die Wachstum Phase von Virus über anders Tage Und anders Bedingungen. Und Dann Wir könnte sehen Wie Die Virus Bevölkerung baut hoch. U Ehre manche Bedingungen nach a während, Die Virus Bevölkerung beginnt Zu degradieren oder gehen Zu Die tot Raum.
N jetzt Wir wollen Zu charakterisieren oder modellieren Das Profil oder Das Wachstum Phase von Die Virus Zu Sei fähig Zu vorhersagen, Okay, Was würde Sei Die am besten Kombination von Zelle, Virus, Die Umwelt Zustand, Und Auch Wie viele Tage Tun Wir brauchen Zu laufen In Die Flussaufwärts?
Zu Tun Das, JMP hat a sehr Hübsch Besonderheit In Die spezialisiert Modellieren Und fit Kurve. I dürfen setzen UND, Die Ertrag Ist Die Virus Konzentration oder Bevölkerung über Zeit, als UND. X als Mein Tag Und Die Charge Nummer Und Die Faktoren Das Ist Kontrolle Mein Verfahren, welche Ist Die Inkubator, Die Temperatur Und Die anfänglich Virus Konzentration In Die logarithmisch Skala.
Die Ausgleichskurve gibt Mich a sehr Hübsch anfänglich Überblick von Wie jede von diese Chargen bauen hoch über Zeit individuell. Aber Dann Jetzt I wollen Zu Modell diese Chargen oder diese Merkmal, Das Kinetik Modell. Wir haben a sehr Hübsch Option Hier In JMP Das ist angerufen Exponentiell Wachstum Und Verfall Und Dann Fit Zelle Wachstum. Also es ist a gebaut- In Bibliothek Das Du dürfen leicht wählen Und Dann Du dürfen fit a Logistik Wachstum Modell Zu dein Profil.
Als Du dürfen sehen Hier, Das Zelle Wachstum Modelle Versuche Zu fit Das Funktionalität Zu jede von Mein Kurven, Abdeckung von Y0 , welche Ist anfänglich Virus Konzentration, YM Axt Ist Die maximal erreicht Virus Konzentration, Und Dann Division Rate Und Dann Mortalität Rate. T Henne Es gibt Du a Hübsch Zusammenfassung von jede von diese Chargen Und Das Ist Die gültig Entwicklung von jede von diese Parameter für jede von Die Chargen.
Aber Dann I wollen Zu haben eins Extra weiter, Nur Berechnung aus Wie Ist Das Verfahren Parameter Auswirkungen jede von Mein Faktoren Hier. T Henne In Pro Version von JMP, Dort Ist a sehr Hübsch Option angerufen Kurve Damhirschkuh A Analyse Das gibt Du Das Option Zu analysieren Was Faktoren Auswirkungen jede von Mein Verfahren Parameter von YM Axt, für Beispiel, Division Verhältnis oder Mortalität Rate oder Also An.
Als Du dürfen sehen Hier, Es gibt Du a kombiniert Fenster Das für jede von diese vier Parameter, Es gibt Du a Wahrscheinlichkeit Zu verwenden Die Verallgemeinert Regression und Dann versuchen Zu analysieren oder Modell jede von ihnen individuell. Als ein Beispiel, Du sehen Das für YM Axt, ich dürfen sehen Die Temperatur Und anfänglich Virus Konzentration hat a bedeutsam Wirkung Und Inkubatoren Sind nicht Arbeiten ähnlich. Du Wirklich erhalten a Gut Überblick von Die anders Parameter Und Sachen.
Oder Wenn I gehen für Mortalität, I sehen bei Die Profiler, I sehen Auch Wie würde Sei Die Wirkung von diese zwei Faktoren An jede von Die Inkubatoren für Beispiel. Es hat a sehr Gut Benutzer Schnittstelle Zu kombinieren alle diese Analyse zusammen Und gibt Du a sehr Hübsch Überblick von anders Faktoren Und ihre Wirkung An Mein Verfahren.
Aber Auch gibt Du a Hübsch Profiler bei Die unten Hier Das gibt Du Gut Information um, Okay, Wenn I ändern Mein Inkubator Und Temperatur Und Mein anfänglich Virus Konzentration, Wie tut Es beeinflussen Mein Ertrag? T Henne Wenn Ich werde es tun, denn Beispiel, erreichen Zu Mein Ziel innerhalb Hälfte a Tag, Wie sollen Sei Mein Verfahren Zustand? T Henne I dürfen leicht verwenden Die Wünschbarkeit Funktion Hier Und maximieren Es.
Was I dürfen sehen Hier, Wenn I wollen Zu erreichen Mein Ziel Und erhalten Die maximal Virus Konzentration innerhalb Hälfte a Tag, I haben Zu Start mit Die höchste anfänglich Virus Konzentration Und höchste Temperatur. Während ich f I geben Es mehr Zeit Und, für Beispiel, sagen Das es ist Bußgeld, I dürfen laufen Mein Upstream mit zwei Und a Hälfte Tage Dann Die Situation würde Sei anders.
Du würde sagen Das, Okay, Zu erhalten Die höher Ertrag, Du brauchen Zu Start mit Die untere Zelle Dichte oder Virus Dichte, Und Dann Viren Das wie Das hoch Temperatur. Das ist Warum Du sollen gehen mit a untere Temperatur. Es ist a sehr Hübsch intuitiv Weg Zu Nur spielen um mit anders Faktoren Und Dann basierend An Die Sichtweite von dein System Und Auch Die Praktikabilität Das Du haben In dein Verfahren, Dann Du dürfen Bußgeld Melodie Und finden Die Optimum robust Verfahren Zustand.
Das Ist fantastisch. Aber Die größte Problem Das I haben mit Das Kurve Damhirschkuh Analyse Ist Das Ich bin fehlen manche sehr Hübsch Funktionalität In Die Standard Modellieren Teil von Es, welche Wenn I gehen für diagnostisch Handlung, für Beispiel, Ich bin fehlen Das digitalisiert Rest Handlung Das half Mich Zu finden Gliederung Ist, welche I kann nicht identifizieren Wenn I Tun haben Gliederung Ist Hier Oder auch nicht.
Oder Wenn I Tun brauchen Zu anwenden manche Transformation wie p viele Transformation oder Also. I Wirklich verpasst diese Funktionalität In Das Teil, Aber I Trotzdem haben ein Option Zu kompensieren Das fehlen mit Extraktion Das Zusammenfassung aus Und Dann versuchen Zu Modell jede von diese Parameter individuell. Aber Lass uns Tun Das.
I extrahiert Das Parameter, als Du dürfen sehen Hier, Die Gruppe Zusammenfassung Parameter, Und I extrahiert ihnen, Und Dann I hinzugefügt Zu Mein Daten Tisch. Jetzt I dürfen haben a sehen bei jede von ihnen individuell Und machen Die Analyse und die Zu Nur Berechnung aus.
Für Beispiel, I Wille gehen für Y0 , Und Dann Du haben Die Option, Wenn I gehen Hier, Zu Nur anwenden dein eigen Routine von Modellieren Und Dann enthalten alle Die Faktoren Und verwenden Verallgemeinert Regression Und Dann bewegen An mit Berechnung aus Wenn Du brauchen, für Beispiel, Zu anwenden Es In Transformation oder entfernen beliebig Ausreißer. Dann, für Beispiel, Wenn I sehen bei Das eins, Wenn I sehen bei YMax Modell Und I versuchen Zu Modell Es In a Normal Routine, I dürfen sehen Das, für Beispiel, I Tun haben eins aus Lügner Das I haben Zu entfernen Es.
Oder für Beispiel, I brauchen Zu anwenden manche Transformation An Mein Daten Zu klar Es aus Erste Und Auch Zu machen Es mehr normalisiert Und Dann enthalten Es In Mein... Dann bewegen An mit Mein ausruhen von Die Analyse. Aber Dann Wenn I vergleichen Hier, für Beispiel, Jetzt I wollen Zu entfernen Die Ausreißer Hier.
Jetzt Ich bin Entfernen Die Ausreißer Hier. Dann I sehen Das I nicht brauchen beliebig mehr Diagramme Kurven Transformation nach Entfernen Die Ausreißer. Was I sehen Hier, Das Ist gehen Zu Sei Die Profil aus a Normal oder Standard Ansatz von Modellieren von jede von Die Parameter. Während Wenn I kommen zurück Zu Das Abschnitt, I War fehlen Das Analyse Und daher, Was I könnte erhalten aus von Es War solch a Profiler Weil I Trotzdem hatte Mein Ausreißer In Das Daten Satz Und I konnte nicht sehen Das. T Henne Es War Kommen mit etwas anders.
Wenn I Tun Das Erste, I Tun Mein anfänglich Inspektion Und Dann I dürfen kommen zurück Hier In Mein Bild Und Dann, für Beispiel, I dürfen anwenden... I Erste brauchen Zu entfernen Das wieder, Re bewegen Fit. Und Dann, für Beispiel, I dürfen anwenden Mein lokal Daten Filter Und ausschließen Mein Ausreißer Und Dann Tun Die Modellieren Teil von Es. Und Dann, für Beispiel, Und bewegen mit Die andere Teil.
I haben Das Option Zu Tun Das. Und von Kurs, I Tun haben Die Option Zu Gewalt Faktor In Modell Start, als Das ist kontrolliert Und Gewalt Begriff, Zu Gewalt manche Faktoren Das I könnte sehen In Mein vorherige Analyse Das I haben Zu haben Es. Zu Start mit. I haben diese zwei Optionen Zu kompensieren für Die fehlen diagnostisch Teil In Das Analyse.
Aber In allgemein, Das ist a perfekt Werkzeug Zu haben a sehr Gut Überblick um Was könnte Sei Die Potenzial Faktoren Auswirkungen An Mein Verfahren.
Okay. Zu zusammenfassen Wie Wir dürfen verwenden Das Funktionalität als Du dürfen sehen Hier, Wir begann mit Beschlag a Kurve, Und Dann Wir extrahiert Die Modell Parameter, Und Dann Wir könnte untersuchen jede von diese Parameter individuell, Und Dann entweder Wir Gewalt Die bedeutsam Faktor In Die fit Kurve, oder ausschließen Die Ausreißer, Und Auch Nur vorher anwenden beliebig Transformation Das Ist benötigt, Und Dann Du dürfen erhalten a kombiniert Überblick als solch In Die fit Modell. Das gehen Zu Sei a sehr Hübsch Analyse und a sehr nützlich Paket von Funktionalität für unser Fall.
Zu zusammenfassen, Was Wir haben Erledigt Ist Das I Wirklich gesucht Zu Betonung auf, Erste von alle, es ist sehr wichtig Zu wissen Die Komplexität von Die System, besonders Wann Wir haben interagieren mit manche anders Ebene von Prozesse Das Sie Sind Interaktion teilweise zusammen und vor Bewegung An für mehrere Tut Das Sie Sind unabhängig Arbeiten Und Sie Sind unabhängig gebraucht Zu charakterisieren Die System.
Versuchen Zu kombinieren diese Tut hinein eins kohärent eins Weil Es Wirklich gibt Du a Gut Überblick von Multi- Schicht Interaktionen Und Auch gibt Du a viel von Information Das Du vermissen In üben Wenn Du laufen mehrere unabhängig Tut.
Dann JMP Auch gibt Du a viel von Flexibilität An Gebäude hoch diese Tut Und Auch implementieren a viel von Praktikabilität Information In dein Tut. T Henne bei Die Ende Auch, Wir könnte sehen Das Wie anders Daten Analyse Funktionalität und Auch gebaut In Bibliotheken könnte helfen Zu charakterisieren Die anders Prozesse speziell, für Beispiel, In Das Fall, Es War Die selbst- Wachstum Verfahren, Und Wie Wir dürfen verwenden manche sehr mächtig Werkzeuge, besonders In JMP Pro, Und Auch Wie Wir dürfen interagieren mit andere Standardanwendungen Das Du haben In JMP Zu kompensieren für manche fehlen Merkmale In Die JMP Pro Fortschrittlich Analyse Werkzeugkasten. Mit Das, I wollen Zu Dank Du Also viel für dein Aufmerksamkeit Und I Hoffnung Du wie Die Präsentation.
