Bien mañana o bien tarde para todo de tú. Soy Margaux Renaud y hoy nosotros voluntad hablar acerca de el mezclando plan de vino mezcla y el pruebas de estos modalidades a validar el recibo de a vino.
Primero de todo, I quería como a presente mi compañía. Soy laboral para Roble Compañía, cual es a grupo de tonelería. I t posee a Francés tonelería, Taransaud, que es hacer barriles y cubas de Francés roble. Un Americano tonelería, Cantón, y Tonelero Tonelería, y [inaudible 00:00:42] , cual hacer roble madera palos y papas fritas, XtraChên.
El Francés tonelería y el I+D departamento son basado en el Burdeos área en Francia. En nuestro I+D departamento, nosotros tener 8% con diferente fondo. Nosotros tener a Doctor en Filosofía en química y enología, ingeniero, agrónomo, enólogo, técnico. W i-ésimo todo estos varios habilidades, nosotros tener a lote de diferente ensayos.
De el bosque, para ejemplo, nosotros poder hacer ensayos acerca de ADN de el roble en el bosques. En el envejecimiento madera, nosotros pensamiento a hacer el barril o el cubas en relación con el clima cambiar. Dos, el análisis en nuestro cliente vino en nuestro barril directamente en el vino.
Hoy, I quería como a hablar con tú acerca de a mezclando plan para a vino mezcla. Es a cliente ensayo y I voluntad presente tú el problemático de el cliente. En este caso, el cliente tiene diferente vino y uno de a ellos, tú desear a mantener en el mismo vino estilo, pero tú desear a optimizar el ingredientes.
En el vino industria qué nosotros llamar ingredientes es muy diferente, muy diverso. Él poder ser diferente variedad de vino. En Burdeos área, nosotros usado a mezcla Merlot y Cabernet, para ejemplo. Él poder ser diferente calidad de vino, diferente tipo de envejecimiento. Si el vino es envejecimiento en barril o en tanques con roble papas fritas o sin.
I n este caso, el cliente tiene cuatro diferente ingrediente a mezcla. Nuestro equipo seguir el diferente ingrediente durante todo el vino envejecimiento, y en el fin, nosotros tener creado a plan de mezcla y nosotros gusto él.
Justo antes a ir en JMP a presente tú el forma a proceso datos, I justo desear a hablar a poco acerca de el vino pruebas. Un importante cosa en el vino industria es todo el receta de vino es decidido por pruebas. Nosotros hacer a lote de análisis, pero es no el último punto de a receta. Es siempre el saboreo.
El habitual forma a gusto vino es a cuantitativo saboreo. Nosotros hacer a perfil con calificación en diferente descriptor. Él podría ser amargura, para ejemplo, o el sabroso notas o el leñoso notas. Todo el catador son escribiendo el intensidad de el descriptor.
Entonces nosotros proceso los datos con un Análisis de varianza, a dos- factor Análisis de varianza (ANOVA). El primero factor es el modalidades, el diferente modalidades en el ensayo, y el ensayador. A tener en realidad resultados significativos tú necesidad a tener a grande y entrenado panel para su pruebas.
En nuestro caso, cuando nosotros hacer a ensayo con a cliente o en nuestro grupo, nosotros tener diferente diferente tipo de catador. Mayoría de el tiempo tú tener el lagar equipo, alguno parte de el comercial equipo, y alguno parte de el I+D equipo. A todos este catador no gusto el vino en el mismo forma. Ellos no tener el mismo objetivo cuando ellos gusto el vino.
El objetivo para el cliente es no el mismo como el comercial parte y es no el mismo para a nosotros. Mayoría de el tiempo nosotros son no entrenado para gusto el vino en el mismo forma. Cuando nosotros analizado el datos, allá es a en realidad grande efecto de el catador. En hecho, el catador tener no el mismo sentimiento acerca de el perfil preguntando.
Para a nosotros, es complicado a usando el perfil, entonces nosotros decidir a usar otro tipo de pruebas, el gratis clasificación. El gratis clasificación es a pruebas cuando I preguntó mi catador a prueba el diferente modalidades y a hacer grupo grupos adentro a ellos. I poner a pequeño ejemplo en el PowerPoint.
En este caso, I preguntó el catador a hacer grupos si el vino es similar y si allá es diferencia entre el dos modalidades, ellos poner a ellos en dos diferente grupos. En este caso, para ejemplo, allá es 11 muestras, y el catador decide a hacer cuatro grupos. A primero uno con cuatro muestras, a segundo uno con tres, otro uno con tres de el muestra, y el último uno con un solo vaso de vino.
I preguntar a ellos después haciendo grupo a describir a poco el grupo. En este caso, el catador decidir a poner juntos para muestra porque ellos tener alguno castaña no presente en el otro muestras. I n este caso, nosotros no necesidad a tener a entrenado panel, entonces si allá es suficiente grande diferencia entre mi modalidades, normalmente todo el catador voluntad poner juntos el vino, el vino en realidad cerca y poner por separado el otro vino.
Este tipo de saboreo es en realidad fácil a usar para a nosotros porque nosotros no necesidad a entrenado panel. Nosotros poder tener a pequeño panel también. Él poder ser usado en diferente idioma. Él no asunto si nosotros tener a Francés panel o un italiano panel, para ejemplo. Ellos justo tener a hacer grupos.
El otro cosa, gracias a JMP, es fácil a presente el resultado bien después el pruebas. Cuando tú hacer a perfil, tú tener a proceso datos haciendo el Análisis de varianza prueba, y enviar el resultado a el cliente. Mayoría de el tiempo él acepta a pocos días o a pocos semanas si tú son en realidad tarde.
Con el gratis clasificación, nosotros poder , y gracias a JMP, presente el resultado bien después. Este tipo de pruebas voluntad crear a distancia matriz entre todo el muestra. En hecho, si tú poner muestras en el mismo grupo, allá es No distancia entre a ellos. Si tú poner a ellos en dos otro grupo, allá es a distancia de uno entre a ellos. En el fin, tú poder hacer a matriz distancia entre todo el muestras. Es qué I hacer con JMP. I voluntad espectáculo tú justo después.
Bueno, I voluntad cambiar en JMP. A proceso este datos, Soy usando a proyecto. Soy usando varios datos mesas y es más fácil para a mí a poner a ellos en el mismo lugar. Antes a ir en el pruebas resultado, I justo desear a hablar a poco acerca de mi mezclando plan.
I dijo tú que mi cliente tiene cuatro ingredientes. Desafortunadamente, I no hacer el mezclando mesa con JMP. Porque cuando I comenzó a trabajar en el mezclando plan, I era no en realidad seguro suficiente con JMP a hacer él en él. El cliente dio a nosotros a lote de normas en este mezclando plan, a poco complicado. Entonces nosotros decidido a hacer él por mano y a tratar el descansar de el resultado con JMP.
Justo a espectáculo tú, este es mi mezclando plan. I tener a código para todo de mi muestras y el ingredientes uno, dos, tres, cuatro, y el proporción de cada uno en estos muestras. Allá es justo pocos información. Para mi ingredientes, allá es a mínimo y máximo proporción.
El importante cosa es el ingredientes obras dos por dos. El ingredientes uno y dos son laboral juntos. En hecho, el ingrediente uno más el ingrediente dos es siempre igual a 14 % de el mezcla. Exactamente el mismo para tres y cuatro. El suma de estos dos es siempre igual a 86 % de el muestra.
Eso es pocos palabras dado por el cliente. T madejas a eso nosotros hizo a mezclando plan con 16 muestras y a objetivo. El objetivo es el histórico receta de el lagar, el típico vino. El cliente quiere el otro ingredientes a ser íntimamente que el histórico vino.
Tú poder ver aquí el mezclando plan. Es por qué I explicado justo más temprano, ellos son laboral a pagar dos. Bueno, este es el mezclando plan. Nosotros creado, eran mezcla el muestras, y nosotros hizo el saboreo con el cliente.
Este es mi resultados datos mesa. Es en hecho, muy fácil. I tener a primero columna con mi muestra en el vino pruebas. Mayoría de el tiempo tú tener a prueba sin conocimiento cual es el modalidad en su vaso. A hacer eso, a recrear a aleatorio número, Lo siento, a aleatorio número de tres dígitos como eso tú no poder saber cual muestra es él.
I poner él en mi primero columna y después eso I tener uno columna por ensayador. En este caso, I tener cinco probadores. En cada columna, I poner el grupo dónde el muestra tiene estado poner. Justo a espectáculo tú con el distribución nosotros poder ver para el ensayador uno en el grupo tres, para ejemplo, justo para el ensayador uno. Él poner en el grupo tres el muestra 4 74, 486 y 910. Es el mismo para todo el muestras.
Soy no seguro I dicho... Sí, I dijo tú eso en el comienzo. I preguntó a mi ensayador a describir el grupo con pocos palabras. Cuando I hacer a pruebas con mi clientela, I no escribir en mi resultado datos mesa, grupo seis, grupo uno. Soy escribiendo directamente el descriptor, el término usado por el ensayador a describir el prueba. I voluntad explicar tú por qué a poco más tarde.
I tener este datos mesa. A tener él, mayoría de el tiempo, I preguntar a mi ensayador a poner el resultado en Sobresalir archivo en a tableta como eso. Él poner directamente todo el resultados en el archivo y I justo tener a abierto él después con JMP.
I necesidad otro el datos mesa, cual es llamado DINERO. Tú poder ver eso el primero columna es mi aleatorio número y el segundo uno es el modalidades. Y o poder ver qué modalidad es detrás el número dado. Entonces el otro columna es el descripción de cada modalidades. En este caso, es el proporción de cada ingrediente.
I necesidad estos dos datos mesa y I necesidad a guion. A proceso el datos directamente después el pruebas, I tener creado a guion. Para este guion, I tener a agradecer a lote el JMP comunidades porque ellos ayudó a mí a lote a hacer este en realidad complicado parte.
En hecho, este guion ayudó a mí a crear el distancia matriz justo con el datos resultado I espectáculo tú más temprano. En este caso, este, I voluntad no explicar todo el línea porque es a poco complicado, pero I voluntad espectáculo tú cómo Soy usando él. Soy justo de cheques I soy en el bien datos mesa y Soy correr el guion.
I poder ahorrar el resultados. Gracias a el proyecto, I poder ahorrar el resultado directamente adentro el carpeta resultado. Sí, el carpeta resultado. Directamente, I poder tener mi distancia matriz. Tú poder ver I tener aún mi muestra número en el primero columna. Entonces todo el muestras en columna y el distancia con todo el otro muestras, por lo que para el 001, es el mismo muestra, entonces es 0. Entonces tú tener el distancia con el otro muestras.
En el guion, I tener también unido el información de mi datos mesa en el mapa, entonces I poder agregar el modalidades y el ingrediente proporción en el mismo datos mesa. El mejor forma a espectáculo el resultado es a crear a mapa. A espectáculo el mapa, Soy usando a multivariante método y precisamente el multi dimensional escalada.
En este caso, I voluntad poner en columna mi distancia matriz. I no espectáculo tú, pero I tener agrupados directamente todo mi matriz, es también en el guion. Como eso I justo tener a seleccionar este grupo de columnas a poner adentro el proceso. I agregar mi distancia matriz en él. Soy correr él y I poder tener este mapa.
I poder ver todo mi muestra, el 16 más el objetivo. I no saber cual uno es él. Qué nosotros poder ver es alguno muestras son en realidad cerca. Para ejemplo, el 246 y el 592 son en realidad cerca. Ellos mirar en realidad similar para todo el catador. No el mismo porque ellos son no en el mismo punto. Hay a pequeño distancia entre a ellos, pero en realidad cerca. En el opuesto, el 246 y el 661 son en realidad lejos lejos de cada otro. Ellos mirar en realidad diferente.
En este punto cuando I presente el resultados a mi panel, I comenzar a espectáculo cual muestra es él. Nosotros poder hablar acerca de si todo el ensayador son aceptar con el mapa. yo f ellos decir, bueno, I poder encontrar mi grupo en este uno. Nosotros poder hablar acerca de eso y I espectáculo cual muestra es él.
Para eso, I tener justo a etiqueta el modalidad. I ir atrás en mi mapa y tú poder ver allá es el código de cada muestra de el plan de mezcla y mayoría importante, el objetivo. Tú poder ver el original receta es aquí. W e poder decir eso allá es alguno muestra en realidad cerca de este uno.
I pensar este uno debería ser interesante a usar con todo el ingredientes a acuerdo el mismo vino estilo de el objetivo. A ser seguro de eso, I voluntad hacer agrupamiento a preguntar a JMP a espectáculo a mí cual muestra son en realidad cerca de cada otro. Para eso, Soy haciendo a agrupamiento y más precisamente a [inaudible 00:19:04] grupo.
A s I hizo para el multi dimensional escalada, Soy usando el distancia matriz como [inaudible 00:19:15], Lo siento. Soy correr él. Generalmente, Soy pruebas tres, cuatro, o cinco grupo porque I saber en mi pruebas es más o menos el número de grupo generalmente. En este uno, I ya saber eso tres grupo es el mejor forma. Soy pruebas tres y Soy ahorro el grupo en el datos mesa como eso.
I poder poner en la leyenda el fila estado de el grupo y el mapa voluntad ser de colores con el diferente grupo. Tú poder ver nosotros tener tres grupo en realidad Bueno separado. Uno aspecto muy interesante, el verde uno. Tú tener el objetivo y cuatro muestra en realidad cerca de el objetivo.
I poder comenzar el proceso ahora. I poder decir a el cliente, bueno, tú poder usar uno de estos cuatro muestras de el mezclando plan a mantener el mismo calidad o el mismo tipo de vino. Ellos son en realidad cerca. Tal vez tú poder elegir este uno, es el íntimamente uno.
Pero si I desear a dar más información a el cliente acerca de dónde él poder jugar adentro el plan de mezcla, I hizo otro tratamiento. I quería como a saber el distancia entre cada muestra de el objetivo. Para eso, I salvado el coordenadas de cada muestra. Tú poder ver ellos son bien aquí, el dimensión uno y el dimensión dos. I tener justo calculado el distancia entre el objetivo y todo el otros en muestra.
A ir a poco más rápido, I tener ya creado a guion con justo añadiendo a nuevo columna y a fórmula a calcular el distancia entre el objetivo y el muestra. I voluntad justo correr él. Tú poder ver aquí el nuevo columna con el distancia.
A representar el mejor parte de el plan de mezcla, I voluntad hacer a gráfico constructor. A s I dicho, el muestra es laboral dos por dos. I poder representar él en dos dimensiones. Para eso, I voluntad poner el ingredientes tres aquí y el ingrediente uno aquí. Como ellos son laboral dos por dos, nosotros saber eso el complementar de el ingrediente uno es el ingrediente dos, y el complementar de el ingrediente tres es el cuatro.
Nosotros no necesidad a espectáculo el objetivo, entonces I voluntad esconder y excluir él. I tener mi 16 muestra bien aquí. I voluntad poner el distancia en color y I voluntad representar él con el contorno y el agujas.
A ser más fácil, Soy justo cambio el color. I voluntad llevar este uno, el verde, amarillo, rojo. Como eso el muestra es cerca de el objetivo con el más corto distancia de el objetivo son en verde y el otro uno son en rojo. I no en realidad saber cómo a cambiar el color de el agujas. Nosotros no ver a ellos muy Bueno.
Tú poder tener este tipo de modo. Eso es en realidad interesante para el cliente. Tú poder ver allá es diferente manchas en verde y diferente manchas en el adentro rojo. En hecho, nosotros saber eso es no interesante para el cliente a jugando con el plan de mezcla en este área. Él no mirar como histórico vino. Es el mismo para este área.
Pero ahí es dos otro verde área. Este uno Hay en hecho, solo uno muestra en realidad cerca de el objetivo. Si tú mirar el punto alrededor, entonces no en realidad mirar como para el histórico vino, asi que es no en realidad interesante a jugar en este área.
En este uno, es en realidad más interesante porque tú tener tres muestra en realidad cerca de el objetivo y dos otro uno a un poco lejos lejos, pero aún cerca. W e poder decir a el cliente eso, bueno, si tú desear a mantener el mismo tipo de vino, tú poder agregar entre 4 y 10 % de su ingrediente uno y entre 20 % y 60 % de su ingredientes tres. El mayoría interesante es a mantener en este área arriba 50 % de su ingrediente 3 y alrededor 7 % de su ingrediente uno.
Con este información nuestro clientela en relación con el edad es volumen tanque, es qué envejecimiento tú desear a hacer. Él poder jugar a poco, pero en el forma a ser seguro a mantener el mismo calidad y el mismo tipo de vino. Este ayuda en realidad a lote el clientela.
Nosotros poder hacer otro tratamiento. I voluntad explicar tú rápidamente porque es a largo tratamiento a hacer. Pero en este caso, I solo usar el grupo. Él no asunto si es llamado grupo uno o si es llamado Sabroso, Leñoso, él no asunto. Es justo el grupo.
Pero I preguntó mi panel a describir el grupo. En este caso, I hacer otro tratamiento. De el datos mesa resultado, este uno, Soy haciendo a texto explorador con a clásico JMP Pro . I poder tener este tipo de datos mesa con mi muestras y descriptor. En hecho, I preguntar a él a contar cómo muchos veces cada descriptor son escrito para cada muestra. Como eso, I poder hacer otro tipo de mapa con a multi palabra método, pero este uno, a múltiple correspondencia análisis.
En este caso, I voluntad poner en respuesta el descriptor, y en factor, el modalidades. I voluntad agregar en el contar en el frecuencia. Justo después correr eso, I justo voluntad espectáculo tú con el guion porque Bueno ver es Bueno, allá es a mejor presentación en este forma.
Bueno. Tú poder tener este tipo de mapa con en azul todo el modalidades, todo el muestras, y en rojo, todo descriptor usado. Es a complementario mapa de el primero uno, de este uno. De este uno porque en este uno, tú tener el muestra cerca o lejos lejos de cada otro, pero tú no saber por qué. Tú no saber por qué este muestra son juntos, o por qué este muestra son en el bien de el mapa, y por qué este uno son en el izquierda, por qué ellos son apartado.
Con este proceso, nosotros intentar a explicar a poco por qué el muestra son apartado. Es no siempre exactamente el mismo mapa porque es no el mismo tratamiento. Este uno necesidades a proceso a poco más extenso que el primero uno porque cuando a veces tú no tener exactamente el mismo forma a escribir a palabra, mientras en Francés nosotros tener acento, entonces a veces tú tener a controlar el resultado de el datos mesa antes a hacer el proceso.
Alguno palabras son más o menos el mismo sentido, entonces tú tener a poner a ellos juntos. Entonces es a poco más extenso, entonces I no poder hacer él bien después el pruebas, pero I hacer él después. Nosotros poder explicar a poco mejor por qué el muestra son situado en este forma en el mapa.
En este caso, tú poder ver alguno muestra son en realidad alto, Coco, alguno vainilla cojones, otro uno más tostadas, picante en este uno. Desafortunadamente, alguno son en realidad descriptor negativo, entonces tú poder explicar a poco mejor, siempre laboral todo el muestras. Eso es en realidad bien complementario información de el plan de mezcla a explicar. Si tú elegir a ir en eso lado de el plan de mezcla, todo su vino voluntad ser descrito. Eso es él.
I justo ahora concluir. I esperanza él era no también rápido. Para a nosotros, el pruebas, es a difícil ejercicio a modelo y a representar con el panel nosotros usado porque es no tendencia, es no a grande uno, y nosotros no tener el mismo objetivo cuando nosotros comenzar pruebas.
Es por qué nosotros decidido a usar a descriptivo pruebas, no cuantitativo, el gratis clasificación. Este tipo de pruebas poder ser solo gracias a JMP, gracias a el guion. I poder hacer todo el proceso en realidad rápidamente, en realidad espectáculo acerca de el significado de el resultados, y I poder espectáculo él bien después el pruebas.
Como eso, nosotros poder hablar con todo el catador acerca de el resultados. Cuando nosotros dejar el pruebas, nosotros son todo claro con el vino nosotros tener probado y el resultado. Es en realidad más poderoso que justo pruebas con alguno peso. W e poder usar eso tipo de pruebas con a pequeño y inexperto panel.
Justo a finalizar, en este ensayo, el cliente era en realidad feliz con este plan de mezcla y él poder ajustar el receta. yo saber el receta es laboral desde dos años con el cuatro ingredientes y él poder jugar a poco cada año, pero el receta es fijado y Él es en realidad feliz con eso. Agradecer tú muy mucho para su atención. Tener a bien día.
