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结合DOE和第一性原理科学，利用曲线DOE最大限度提高产量并最大限度降低杂质 (2021-US-30MP-877)

阿斯利康公司统计学家 Brian Taylor
JMP首席数据科学家Chris Gotwalt

JMP Pro 的最新版本通过函数数据探索器 (FDE) 极大地扩展了函数响应数据的建模功能。FDE 将灵活的平滑样条拟合到响应轨迹，从样条模型中提取函数主成分 (FPC) 得分，然后将实验设计 (DOE) 方法应用于这些 FPC。这种以数据为中心的经验方法忽略了领域专家的知识，这些专家可能了解基于第一性原理科学描述响应曲线的方程。在 JMP Pro 16 中，曲线实验设计 (Curve DOE) 是拟合曲线平台的新增功能。借助该功能，用户可以选择一个由第一性原理领域知识建议的方程。然后，将第一性原理模型分别拟合到各个响应曲线；这些非线性方程的参数使用广义回归建模，就像 FDE 对 FPC 得分建模一样。通过这些方程直接结合工程和科学知识，模型可以更实际地推断出数据中不存在的因子设置的新组合，同时对缺失数据和在不同 X 范围内采样的函数也更加稳健。将这种方法应用于医药产品开发（同时应用于产品产量和杂质反应曲线）说明了使用模型选择标准的易用性和实际统计优势。

自动生成的成绩单...

扬声器	抄本
彼得·波利托	好的，我正在参加 Zoom 会议。
布莱恩·T	你好，彼得。
彼得·波利托	嘿，布莱恩。
布莱恩·T	好了。
	完全正确。
彼得·波利托	好的。
布莱恩·T	给我第二个 X，我需要。
	接近了哦耶。
	我会研究所有这些事情。
彼得·波利托	慢慢来，当你准备好了就告诉我。
布莱恩·T	是的，这有点。
	也许有些更复杂，我不知道我在做什么，我正在与克里斯·戈尔德共同主持这次谈话，但他实际上正在度假，所以他预先录制了他的部分供我播放，他确实说我需要更改缩放中的一些设置，以便音频可以在他的录音中工作。
彼得·波利托	是的，所以当你开始的时候。
	让我快速地做一下，提醒自己，当您开始共享时，您想单击“共享声音”，但实际上您不想选择单击“优化视频剪辑”。
	尽管听起来应该有帮助，但并没有帮助。
布莱恩·T	好的，所以我只需要再试一次，我只需要分享。
彼得·波利托	左下角会有两个复选框，其中一个显示共享声音。
	好的，它说针对视频剪辑进行了优化，您需要单击共享声音。
布莱恩·T	只需分享声音即可。
	好的，就是这样。
彼得·波利托	完美，并且在开始之前可能会有好处。
	让我们分享该视频并确保它有效，好的，这样，在您讲话的过程中，当您这样做时，我们就知道发生了什么。
布莱恩·T	是的，是的，绝对是，另一件事是，如果我将幻灯片置于演示者模式，视频是否可以看到我的演示者模式和幻灯片，还是只是。
彼得·波利托	嗯，我认为，它应该只显示你的幻灯片，但是，再说一次，我们无法在你开始之前测试它。
	确保。
布莱恩·T	好的，不用担心，因为我已经知道了。
	好的，很酷，首先我先测试一下视频。
	好的。
布莱恩·T	所以我能听到。
	我可以通过耳机听到视频。
彼得·波利托	我还没有看到任何东西。
布莱恩·T	对，所以我认为我需要做的就是分享。
	按照您说的做就可以了。
彼得·波利托	您想共享一个屏幕，而不仅仅是一个应用程序。
布莱恩·T	所以我只会分享整个屏幕，好的。
	我们就这样吧，对不起，就是这样。
	他说我需要打开音频。
彼得·波利托	最后，当您在左下角的共享屏幕上显示共享我们的共享计算机音频时，我认为。
布莱恩·T	现在只是看看。
	分享声音。
	他们说是的，它在中间部分，所以我听起来就很好，好吧。
	现在就尝试一下。
	谢谢 Brian，现在我将演示这四条线性响应曲线的分析，产品产品不纯，是的，起始材料。
彼得·波利托	妈妈，我能很好地听懂您的分析，这比我原先想象的要好。
布莱恩·T	大声或足球已经发出。
彼得·波利托	不，不，没关系，兄弟。
布莱恩·T	17 我会一边走一边说出这些事情，并为此感谢克莱。
	奉献精神，好吧，让我们再次回到起点，做好准备。
	就这样完成了。
彼得·波利托	好的，然后我们需要进行他们要求我们进行的一些设置。
	优化。
	我来分析一下。
	并且，在此之前，我只想确认您的演讲是否结合了您是否在这里看到了，是否结合了我们的第一原则、科学和最大化以最大化产量和最小化曲线 DOE 周期，然后我只需要在这里做一个小小的免责声明。
	您明白，此内容将被录制用于 chump discovery summit 会议，并将在 JMP 用户社区中公开发布，您是否允许此录制和使用。
布莱恩·T	是的，什么时候会这样？
	宣布何时向垃圾社区开放。
彼得·波利托	我认为他们发布它们的时间不会早于一周。
布莱恩·T	好的。
彼得·波利托	现在这肯定没问题。
布莱恩·T	只要我有机会，就说继续吧，因为我需要做的就是分享这段录音或完整的幻灯片以获得批准，我已经获得了预先批准。
	这就是我可以录制它的原因，但是，只要我有两三个星期的时间，我就会完成它。
彼得·波利托	是的，所以你还有大约一个月的时间。
	我猜是的。
	十月的第一周我就会让。
	您知道，您的旁边有一个小星号，她需要先与您确认，然后才能分享。
布莱恩·T	是的，是的，请说是的。
	好的，但这应该没有什么问题，这只是公司内部的流程。
彼得·波利托	不，我完全明白我从事很多与石油工业相关的工作。
	获得任何批准都可能需要很长时间。
布莱恩·T	是的，很酷。
	所以我是对的。
彼得·波利托	我们只需要快速检查您的显示设置。
布莱恩·T	如果你被枪击了。
	我只是想看看，当我去演讲时是否如此。
彼得·波利托	它仍然在推销我的目标和我看到的主持人。
	它和我不一样，我看不到整个演示者模式的笔记和所有内容。
布莱恩·T	好的。
彼得·波利托	有没有办法让它只显示一张幻灯片在你的另一台显示器上也许你可以翻转它。
布莱恩·T	我目前只在一个屏幕上看到它，它非常安静。
	大屏幕是可以的，如果可以的话就好了。
	我只会做一些打印一些幻灯片。
	讲义而已。
彼得·波利托	就为了万一这次的冒险三。
布莱恩·T	好的，对，那不是，那不是，那不行，好的，让我来。
	写 okey dokey 所以很抱歉继续吧。
彼得·波利托	是的，所以在左下角如果你使用的是 Windows 10，这里应该有一个要搜索的类型，如果你只输入显示设置。
	展示。
彼得·波利托	而且它将改变分辨率，我想我们可以从这里得到显示分辨率。
	让你拥有更多。
	比其他的更大，所以规模更大。
布莱恩·T	看起来但将其设置为 2010 年 19 月。
彼得·波利托	1030 是的。
	好的，现在我们将使大家更容易阅读。
	您的幻灯片以及我所知道的一切对您来说可能看起来有点奇怪。
布莱恩·T	是的，很好，是的，我有一个 34 英寸的屏幕，我们很可爱，是的，我想是的。
	因为公司为我提供了最适合家用的屏幕，它的工作原理是怎样的。
彼得·波利托	那么告诉我们你回办公室的情况。
	知道您所在城市的办事处在哪里。
布莱恩·T	这是线索，我住在利兹，但这是医疗领域。
	大城市是曼彻斯特。
	是的。
彼得·波利托	令人尴尬的是，我通过 WHO 和他们的现场专辑知道了一些线索，但除此之外，我了解的并不多。
布莱恩·T	所以，如果你知道我住的地方离他们举办大型演出的地方只有五分钟的路程。
彼得·波利托	哦。
布莱恩·T	在城里。
彼得·波利托	太棒了。
布莱恩·T	我认为那个地方是 Roundhay Park。
	好吧，可能生活只是露天的，这很酷，是的。
彼得·波利托	非常酷。
布莱恩·T	是的，好的，我把这些事情做完了。
彼得·波利托	然后就像你的手机关机了一样，听起来你已经不再看其他可能在背景中发出奇怪声音的东西了。
布莱恩·T	是的，我就是这么做的。
	只是要再检查一遍所有内容，所以我刚刚放大了视频片段。
	摆脱。
布莱恩·T	这些。
彼得·波利托	然后您会在 PowerPoint 中展示所有内容还是在 PowerPoint 和 JMP 之间切换。
布莱恩·T	知道克里斯的很多视频几乎都是他所做的事情和 JMP 的截图，但我有一个接近尾声的所以我开始介绍然后我切入克里斯的视频，然后我回来完成谈论一些事情，当我到达那个点时。
	那我就这么做。
	已经開了。
	出色地。
	因此我将打开它，然后我实际上想要的是。
	谈论这个。
	好的，关于简介，我只想简单谈一下。
	然后我必须再次回到我的幻灯片来完成总结。
彼得·波利托	好的。
布莱恩·T	因此正在发生。
彼得·波利托	而且我这个尺寸看起来一切都很好，如果你想利用空间，你可以把这些盒子做得更大一些，这样人们就可以更容易地看到它，但是现在他们可以清楚地看到它，如果这是你喜欢保持它的方式。
布莱恩·T	是的，是的，这就是在我的屏幕上最大化它。
	哦，是的，是的，我的意思是您可以将生产配置文件的框的角拖到右边。
彼得·波利托	它们全都更大了。
布莱恩·T	好的，然后。
	如果你知道，我会尽量记住这样做，最好向他们展示它实际上直接来自这里。
彼得·波利托	然后就明白了。
布莱恩·T	然后我就可以了。
	是的，类似这样的。
彼得·波利托	只是看看你是否不这样做，所以我不想微是的，如果你这样做，但只是想确保你仍然可以看到。
	X 轴上的标签。
布莱恩·T	是的，没错。
彼得·波利托	是的，好的，我会的。
	我会给你一个 321，然后我会静音，除非有什么重大的事情发生，否则你不会注意到。
	无论我计划什么，在你完成之前我都不会说一个字，我只会在这里，确保它被正确记录，你完成后告诉我。
布莱恩·T	是的，不用担心，我只是找到了方向。
	当然。
彼得·波利托	好吧，我会保持静音，你随时都可以开始，很好。
布莱恩·T	好的，谢谢。
	只是想为一个人测试一些东西。
	结合第一原理科学，通过拟合曲线 DOE 来最大化产量并最小化杂质。
	演讲涉及各种主题，如果我们没有对这些主题进行足够详细的介绍，您之后可以参考幻灯片和视频。
	阿斯利康是一家制药公司，专注于三大研究治疗领域，利用多种能力提供药物。
	我在化学开发多技能部门工作，负责开发药物中活性药物成分的生产工艺。
	我们从事制药技术和开发业务，但从组织上讲，我们处于药品研究和制造的交汇处。
	因此，我们参与了药物生命周期的许多步骤。
	好的，开始讨论。为了铺垫背景，我们需要回顾一下过去，以理解为什么现在需要开发实验方法。
	21 世纪初，当我加入 AZ 时，实验室实验通常由单一反应和随时间采集的几个样本组成。
	如今，实验涉及多个并行运行的反应，每个反应都会采集多个样本。如果能够将实验方法、分析方法和专业知识结合起来，实验数据将更加丰富，包含有用的过程洞察。
	据我所知，目前还没有一种明确的领先方法来分析实验设计，其中响应是随时间变化的化学反应曲线。
	当前的方法倾向于分析数据的子集，而不是分析所有可用的数据，我想知道过程学习错过了什么。
	目前的研究成果与我期望的数据分析方法之间存在差距，这引出了两个问题：哪种分析方法可以利用所有时间过程反应谱数据？
	我们能否改进分析以考虑主题知识？
	这引出了我们的宏大演讲标题，它转化为我们在 JMP 中所做的事情，即使用拟合曲线和曲线 DOE 分析 DOE 反应概况。
	使用的 DOE 案例研究是我工作领域（化学开发）的一套工作，
	仅匿名细节以便我分享。在本例中，我们设置了一个四因素设计，并从设计中的每个反应中采集多个样本。
	我们感兴趣的是实现响应目标标准，理想情况下，所有标准都是如此，但最重要的是要遵守产品杂质保持在 2% 以下。
	我最初将功能数据探索器视为分析反应概况的解决方案。
	FDE 非常灵活，这既是优点也是缺点，因为它会近似不切实际的曲线。由于这些曲线近似值会应用到 DOE 分析中，因此响应预测可能会不切实际，超出最大或最小界限。
	通过与主题专家合作，我们对预期的反应概况以及反应之间可能存在的关联有了相当的了解。例如，
	当我们对反应进行取样时，我们预计起始材料、起始材料杂质以及产品和产品杂质加起来会达到 100%，前提是没有其他物质形成。
	输入成分必须与输出成分保持平衡。必须保持质量平衡。
	来自起始材料杂质或由产品形成。
	起始物料杂质并不总是会随着时间的推移而增加，如果它发生反应形成产品杂质，则可能会减少。工艺洞察还会输入预期反应的形状……反应曲线将呈现什么形状。
	这导致了这样的想法：如果我们接受近似轮廓形状的灵活性降低，我们是否可以拟合更接近第一原理理解的更现实的曲线近似值？
	分析输出的形式与科学家的思维方式更加相关。
	JMP 具有多种预加载公式，可以与所研究的给定化学反应的预期响应概况相匹配。
	回应、因素、时间表。
	我们拟合各种预加载的曲线，比较它们，选择最佳拟合，理想情况下，根据涉及分析指标和主题专业知识的一些标准。
	曲线 DOE 分析曲线公式参数系数，JMP 在后台将其转换为原始 DOE 响应，并与已分解的 DOE 值一起显示在预测刻画器中。非常简洁。
	克里斯现在将演示该方法，指出我们在此过程中遇到的问题以及我们最终的分析结果。
克里斯·戈特沃特	产品、产品杂质、起始原料、起始原料杂质。
	我还想补充一点，这次分析比我最初想象的要难得多。Clay Barker 在 JMP Pro 17 中让其中一些步骤变得简单多了。
	我会在进行过程中指出这些事情，并感谢 Clay 的响应和奉献精神，使拟合曲线更易于使用。
	对于熟悉函数数据探索器的用户来说，曲线实验设计 (DOE) 的工作方式类似。我们有一个重复测量响应，如屏幕右侧所示。对于每条响应曲线，我们拟合一个非线性模型。
	在这种情况下，有两个参数的逻辑曲线。
	这样，我们就可以在DOE中为每个响应曲线提供一个位置参数（theta）和一个尺度参数估计值（tau）。然后，我们使用广义回归将提取出的theta和taus建模为响应。
	我通常使用最小二乘法和前向选择法，这是默认设置。正如我们将看到的，有时使用其他分布（例如对数正态分布）会更有优势，因为
	参数的平均值必须严格为正。我们最终得到的是一个包含时间和DOE因子的总体模型，该模型可以预测响应曲线。以下是我们数据中的四条响应曲线。
	我先从产品响应分析开始。打开数据表后，我们可以在 JMP Pro 的“分析”菜单下的专业建模子菜单下找到拟合曲线平台。
	我们加载列。乘积是响应，采样时间是 X，或者说回归变量。分组变量是实验名称。
	然后我们有DOE因素作为补充变量。现在我们来看看产品响应曲线，看看
	拟合曲线平台支持的非线性模型中，哪些适合这种形状？我们可以看到，逻辑曲线拟合得相当好。
	以及其他一些。所以你去红色三角形菜单。它们看起来像S形曲线，所以我们就去那里。
	逻辑曲线……我们要选择逻辑三参数模型。按住 Alt 键并右键，我们实际上可以选择一大堆不同的模型，并轻松地将它们拟合在一起。
	四参数逻辑模型似乎比使用 AICc 模型选择标准的其他任何模型表现更好，但请注意，所有模型的 R 平方
	趋于相当高，因此四参数逻辑模型的 R 平方为 .998，三参数逻辑模型的 R 平方为 .993，紧随其后。
	威布尔增长率为 0.978，因此这三个参数可能都是我们将要使用的模型的候选参数。
	我们先来看看四参数逻辑回归。首先，我们先来看一下所有响应曲线的整体图。
	然后我们可以看到各个响应曲线叠加在数据点上。如果我们看一下这个四参数逻辑模型的参数估计值，
	我们看到下渐近线是非常大的负值。
	所以，这很麻烦，因为这表明产品数量的起始值等于这个大的负值，而不是零，所以这与我们所了解的生成数据的机制相冲突。
	如果我们点击曲线 DOE，并查看将四个参数逻辑参数与 DOE 因素联系起来的曲线 DOE 分析，我们立即看到我们得到了
	相当疯狂的预测，所以这可能不是一个适合我们使用的模型。
	这里还有一些非线性模型拟合的例子，乍一看还不错，但当你看
	对数据点之间的预测公式进行评估时，我们看到一些疯狂的事情发生，这意味着我们可能不应该使用这些模型进行曲线 DOE 分析。
	我们将继续简化一些事情并看一下三参数逻辑模型拟合。
	因此，三参数逻辑模型的初始渐近线为零，在这种情况下这对于产品数据来说是有意义的，因为
	我们在互动开始时拥有的产品数量
	应该为零。正如我们所见，当我们查看模型和右侧数据点的叠加时，拟合效果看起来相当不错。我们继续进行曲线 DOE 分析，方法是进入红色三角形菜单
	这将打开曲线 DOE 分析和 CDOE 分析器。当我们查看曲线 DOE 分析的实际值与预测值图时，我们会看到
	沿着 45 度线，一切看起来都相当不错，但是我们看到了这些令人不安的模式，其中看起来一些单独的函数与 45 度线成 90 度角，这表明我们在这里发生了一些不合适的事情。
	当我们查看曲线 DOE 分析器时，如果我们将一些输入变量调整到极值，
	我们发现，产品时间轨迹的预测实际上在随着时间而减少，这完全没有意义。
	我们需要深入研究一下，弄清楚这里发生了什么，以及如何处理这个问题。因此，当我们深入研究各个非线性模型参数的广义回归时，
	我们有一个用于增长率，一个用于拐点，一个用于非线性模型的渐近线。
	在这种情况下，我认为问题出在增长率参数上，因为它控制着事物是增加还是减少。深入研究增长率的广义回归，
	我们可以要求拟合对数正态分布，
	这将迫使增长率参数
	被约束为正值，这正是我们想要的。我还想指出，在个体广义回归高级控制选项中，我们也可以启用效应遗传，这在分析曲线实验设计 (DOE) 时是一个合理的选择。
	Clay Barker 已经将其设置为默认对遗传产生影响
	在 JMP 17 中，但我们必须手动为本次分析中的每个响应和每个参数执行此操作。现在我们已经完成了增长率参数的对数正态建模，我们的 CDOE 诊断图会自动更新。
	我们看到，这些令人不安的响应曲线现在在 DOE 实际预测曲线图中更加紧密地沿着 45 度线运行，并且我们在 CDOE 分析器中的预测也更有意义。
	现在，我们对我们的模型与产品曲线的拟合程度感到非常满意，我们可以保存我们的预测公式并继续下一个响应。
	继续讨论产品杂质响应，我们发现三参数逻辑曲线也能很好地模拟这一点，尽管不如仅有产品曲线那么好。
	无论如何，分析非常相似，所以我将继续讨论起始材料模型。
	观察起始原料的响应曲线，我们发现与产品和产品杂质曲线相比，
	这些都是单调递减的。这表明，指数曲线或负增长率的逻辑曲线是此类数据的合理模型，我们来看一下。
	因此，在模型比较报告中，我们可以看到，包含三个参数的指数模型表现最佳，其次是使用 AICc 的四参数逻辑回归模型。这两个模型的 R 平方非常接近。
	然而，如果我们观察四参数逻辑模型拟合的叠加图，就会发现很明显，随着时间的增加，某些曲线的起始材料预测将变为负值。
	而对于三参数指数函数来说，这种情况实际上不会发生。所以在这种情况下，我们将采用三参数指数函数。
	因此，我们面临的情况是，模型选择标准和我们看待模型时的常识
	都在暗示同样的事情。
	我们继续对我们的三参数指数模型进行曲线 DOE 分析。
	就像我们最初做的产品模型一样，整体模型看起来不错，但是，一些实验得到的预测在我们的实际预测图中完全是错误的。
	当我们使用曲线 DOE 分析器时，我们发现有一些因子设置的组合可以预测起始材料的数量会随着时间而快速增加，
	这毫无道理。造成这种情况的原因是，我们对增长率参数拟合了一个正态或最小二乘模型，
	但我们所有的增长率参数都是负数。问题在于，我们的正态模型或最小二乘模型无法强制增长率参数保持为负数。
	不幸的是，在 GenReg 16 版本中，没有一个分布能让预测结果始终为负。所以在这种情况下，
	为了让这个模型发挥作用，我需要稍微偏离一下，但 Clay Barker 已经为 GenReg 添加了负对数正态分布
	以便在 17 Pro 版本中更容易对严格的负数据进行建模。
	因此，为了解决这个问题，我继续保存了整个 CDOE 模型的预测公式，因为我知道我必须对增长率参数进行修正。
	我创建了一个包含 DOE 因子数据和增长率的数据表，然后使用公式列为负增长率创建了一个新列。模型
	GenReg 中该负增长率的对数正态分布。
	保存预测公式，然后我继续进行一些公式列合并，从拟合曲线中删除了最小二乘模型，并将其替换为用于负增长率的 GenReg 模型，这样，
	我得到了一个与起始材料非常吻合的模型。我们建模的最后一个响应是起始材料杂质，而这个响应实际上是最难处理的。
	这是因为它在许多运行中都表现出一种峰值类型的行为。
	对于其他一些，它具有单调递增的行为。因此，我们在这里针对单个响应进行了很多处理，并且
	当我们开始将曲线 DOE 应用于这些非线性模型时，拟合曲线中的任何模型都没有表现出色。
	我们能找到的最好的方法是指数模型，就分析中的非线性建模部分而言，它能产生非常高的R平方。但当应用曲线DOE时，
	我们得到了疯狂的预测，大约数千个，而实际应该比这个数字小得多。无论我们如何努力拟合曲线，这些模型都毫无用处。幸运的是，
	我们可以使用函数式数据探索器，它使用样条函数，更加灵活。当我们这样做的时候，
	P样条函数在拟合曲线方面非常有效。然后对这些P样条函数进行函数式DOE分析
	最终，我们得到了一个功能齐全的DOE分析器，它工作出色，即使在设计空间的角落也能得到令人信服的结果。
	因此，我们保存了预测公式，我为这四个响应构建了一个分析器，并将其发送给 Brian，他接下来将讨论他可以用它做什么。
布莱恩·T	感谢 Chris 的演示以及我们一路走来遇到的挑战。我们仍需努力，找到在存在多个同样优秀的候选模型时，如何有效地选择最佳拟合曲线模型。
	Chris 得出了针对产品、产品 imp 的相同逻辑三 P 模型、针对起始材料得出的三 P 指数以及针对起始材料 imp 的函数数据探索器 p 样条。
	我们来看看产品。有两个不错的候选模型，该选哪个呢？以下是我与主题专家交流时提出的一些观点。
	指数 3P 与一级动力学方程相当，但反应曲线形状为 S 形，表明一级动力学的行为更为复杂。
	逻辑 3P 可能更合适，因为它可以更好地近似 S 形曲线特征。
	但将来，请尝试在零点之后尽早进行更多采样，看看这是否有助于更好地区分这两个公式在近似一阶和 S 形行为的轮廓曲线方面的表现。所以这并不简单。
	现在讨论起始材料 imp，其中 FDE p 样条已拟合。某些材料 imp 可以以不同的速率形成和消耗，以至于可以关闭其中一条路径。
	网格图显示，这一概况表明一些实验刚刚开始开启材料导入形成，而其他实验则已开启起始材料导入形成和消耗。
	实际上，有两条曲线需要组合并表达在一个公式中，并且没有任何预加载的公式能够充分完成这项工作。
	曲线拟合恢复到 FDE 方法，因此我们进一步远离第一原理驱动的曲线拟合，转向纯经验拟合，以获得良好的曲线近似模型拟合。
	本幻灯片重点介绍了形成3P逻辑参数系数默认分布的拟合曲线呈正态分布。
	但这是最……但这是最合适的选择吗？有些分布的广义 R 平方值更好，所以可以参考一些指导意见。
	JMP 在后台将这三个拟合的逻辑参数系数模型组合起来，并在刻画器中将其表示为 DOE 原始响应，这些响应会随着因子变化和反应随时间推移而变化。每个响应都会创建一个刻画器。
	Chris 已经能够将这四个响应刻画器组合成一个组刻画器图。这很重要，因为我们需要了解尝试改变因子来改善一个响应会对其他响应产生什么影响。
	高于 95% 且产品低于 2%。
	产品和产品进口量是优先响应，并且拟合了有效模型。对于起始物料和起始物料进口量，可以看出，模型效果较差，在有利于产品和产品进口量目标值的因子水平上，得出了难以置信的负值。
	显而易见的是，起始原料胺不会影响任何反应。它呈现出平坦的曲线，因此在控制反应水平方面并不重要。
	选择高碱度可最大限度地减少溶剂水平对反应性能的影响，因为它有助于拉平溶剂效应线。
	事实上，由于对碱和催化剂水平的敏感性，实现产品和产品 imp 目标标准的条件受到限制。
	然而，如果我们找到因素条件
	对那两个有用
	响应标准，则存在一个反应时间窗口。同样，你会看到采样时间曲线呈一条平线。
	如果我在 JMP 中向您展示这一点...那么 Chris 提供了脚本，这就是我们感兴趣的。
	正如我所说，我们现在拥有的是胺所没有的起始材料
	对这些响应数字产生影响。
	当我改变它时，那些响应数字不会改变。所以，如果出于其他原因……我们需要针对此反应设定其他质量标准，我们可以选择将胺浓度设置为任意水平，这一点非常有用。
	基地，
	在高水平时，可使溶剂黑线变平。
	正如您所看到的，当我们将它们移动到较低的基座时，我们就会得到陡峭的坡度和曲线。
	因此，通过在更高的基础上操作，我们可以最大限度地减少溶剂的影响。
	现在，如果我们看……这是我们真正感兴趣的两个阴影区域，你可以看到，对于这两个
	催化剂和碱，它们的概况并不多
	在阴影区域内。所以它告诉我们，只有某些……小范围的因子水平才能符合目标标准。这对于基数尤其敏感；我认为我们只能将其减少大约十分之一或二分之一。
	直到我们超越产品价值。
	还有一点点
	对于催化剂来说，只有十分之二。
	但挑战在于同时改变两者，而且两者的结合非常有限。但你确实看到的是，如果你找到可行的条件，那么我们就有
	反应在可接受的响应标准内保持稳定的时间窗口非常大，因此范围从 300 到
	不到半小时。
	好的，总结一下。本次演讲涵盖了我们构建分析工作流程的工作。我们的经验让我们注意到一些改进机会或需要解答的问题，这些在我们之前关于预加载公式分析步骤的改进的演讲中已经提到过。
	以下是曲线 DOE 分析步骤的改进。
	因此，作为最后的总结，概述了 DOE 分析反应概况的两步分析方法。
	有机会将主题知识纳入分析方法。
	随着时间的推移，各种因素对反应的影响相互作用非常复杂，因此，视觉图像对于理解它们的反应行为至关重要。
	这种方法很有潜力，但尚未完善。Chris 运用 JMP 的现有功能，发现了一些需要进一步改进的技术领域。
	就我个人而言，这次合作非常有益，我要感谢克里斯为支持这项工作所做的一切努力。
	最后，我想对一些同事表示感谢
	阿斯利康。他们的工作是看不见的，但他们
	为本次演讲做出了巨大贡献。
	谢谢。
	那是。
彼得·波利托	完美，布莱恩，干得好。
	好的，好的，你感觉怎么样？
布莱恩·T	是的，我认为一切进展顺利。
	尝试从一个开始工作可能会有点笨重。
彼得·波利托	没关系。
	我们都经历过这种情况，我认为过渡很好，你讲得非常清楚和慎重，我认为这就是你所做的，这很酷。
布莱恩·T	谢谢，不，非常感谢，好吧，我不需要任何其他东西，我会再次让你知道你已经获得了初步批准，但在公开之前需要最终批准，并在公开之前与你联系，是的，向他们展示。
彼得·波利托	还要别的吗。
	你可以联系我。
	您可以联系我。
布莱恩·T	太棒了，我也能得到一份录音的副本吗？
彼得·波利托	嗯，是的，我认为最简单的事情就是一旦它公开，只需下载一份副本，如果你在那之前想要一些东西的话。
	我会将其发送给发现峰会团队，他们可能会进行一些裁剪。
	进行简单的编辑等等。
	如果您想要该版本，那么 Tony 可能可以为您提供该版本的链接。
布莱恩·T	好的，这太完美了，我会感谢你坚持不懈地获得这个机会。
彼得·波利托	是的，很抱歉出现问题。
	我想知道，明天你是否会收到你自己发来的10封电子邮件。
布莱恩·T	哦，我一直在尝试联系一些朋友，因为显然我今天早上才意识到这一点。
	对你来说这已经是半夜了。
	真是不知疲倦的谈话啊，你刚才才开始工作。
彼得·波利托	是的，没问题，最后一切都解决了。
布莱恩·T	是的，这很酷，对我来说很好。
	非常。
	欢呼再见。

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