JMPでスプレー乾燥プロセスにおける応答（例：PSD）の製品性能への影響を分析する方法スプレードライプロセスに取り組んでおり、D 10 、D 50 、D 90をレスポンスとしてCCD設計を使用しています。しかし、その溶出プロファイルと流動性は粉体の粒度分布（D 10 、D 50 、D 90 ）に依存します。粒度分布の値は実験的に生成され、ソフトウェアによって自動的に生成される他の要因とは異なり、通常は固定値であることを考えると、レスポンス（粒子サイズ）が製品性能（溶出および流動性）に与える影響を分析する最適な方法は何でしょうか？
実験計画法Re: JMPでスプレー乾燥プロセスにおけるレスポンス（例：PSD）の製品性能への影響を分析する方法粒子サイズは溶解速度と流動性を予測するための共変量であるようです。
各実験ユニットごとに粒子サイズ、溶解性、流動性を測定していますか?
まず粒子サイズをモデル化し、予測式を保存するという方法があると思います。次に、Xと粒子サイズを全て入力して溶解度をモデル化し、予測式を保存します。そして「グラフ」>「プロファイラー」で計算式列を選択し、全体をまとめて視覚化します。（中間体を含めるにはチェックボックスをオンにする必要があるかもしれません。）
Re: JMPでスプレー乾燥プロセスにおけるレスポンス（例：PSD）の製品性能への影響を分析する方法コミュニティへようこそ。ご質問の内容が正確には分かりません。誤解を招く可能性があったことをお詫び申し上げます。粒子サイズに影響を与える要因を特定するために、最適化設計をいくつか実行されたようですね。製品性能に対する粒子サイズの影響（Yは溶解速度と流動性）を理解したいとのことですが、粒子サイズは要因（X）なのでしょうか？因果関係を理解したい場合は、粒子サイズの水準をコード化し、3水準の離散数値因子として実行することができます（ただし、2水準設計（太字の水準）から始めて反復することもできます）。他に実験したい要因（溶液の化学組成、粒子のバッチ間の温度やノイズ、周囲の状況など）があると思いますが、実際の粒子サイズを測定し、別の実験で共変量として扱うこともできます。
Re: JMPでスプレー乾燥プロセスにおけるレスポンス（例：PSD）の製品性能への影響を分析する方法最終的に、この関係を定量化するには、流動性、ひいては溶出性の違いを目視・測定できるほどの粒度分布の変動を持つスプレードライ材料を作成する必要があります。実験でこの条件（実験実行全体における粒度分布の変動）が達成された場合、その材料を順方向に処理し、粒度分布の指標を用いて流動性と溶出性を予測するモデルを構築できます。
D10、D50、D90を超える粉体特性も検討する必要があるかもしれません。例えば、粉体の粒度分布が単峰性でない場合、圧縮性、濡れ性、流動性に影響が出る可能性があります。また、流動性と溶解性を最もよく予測できるのは、D90-D10の範囲やその他の指標かもしれません。
