실비오 미치오, 프록터 앤 갬블
선임 과학자
언뜻 보기에 다중 수준 범주형 요소인 옵션을 테스트할 때 효율성과 모델 적용성 도메인을 높입니다.
예를 들어 다양한 원료나 제형 성분을 시험할 때, 일반적인 관행은 실험에서 A, B, C…와 같은 다단계 범주형 변수로 변수를 변화시키는 것입니다. 따라서 최적의 옵션을 찾기 위해서는 모든 변수를 시험해야 합니다. 그 결과는 다음과 같습니다.
- 시간이 많이 소요되는 신체 검사가 필요하며
- 결과 모델은 테스트된 옵션을 예측하는 데만 적용 가능하며 테스트되지 않은 옵션은 예측할 수 없습니다.
훨씬 더 효율적인 방법은 각 옵션의 물리적/화학적 특성을 기반으로 실험을 설계하는 것입니다.
- 필요한 실험 조건의 수를 크게 줄입니다.
- 이전에 테스트되지 않은 옵션을 예측할 수 있는 모델이 생성됩니다.
프레젠테이션에서는 다음 내용을 보여드립니다.
- 주요 구성 요소를 통해 옵션 속성을 설명하는 사용 가능한 정보를 압축합니다.
- 실험 설계에 따라 대표적인 원자재를 테스트하기 위해 "상자의 모서리"를 선택합니다.
- PLS를 통해 데이터 모델링
- 전체 최적 솔루션을 찾으세요
- 계산된 최적 솔루션에 가장 가까운 물리적으로 사용 가능한 옵션을 식별합니다.
- 이 접근 방식의 효율성을 보여줍니다
여기에 표시된 내용은 화학통계학에서 일반적으로 사용되는 방법인 양적 구조-활성 관계(QSAR)라는 방법을 기반으로 합니다.
