Die Herstellung vieler Produkte erfordert das Mischen oder Vermengen mehrerer Inhaltsstoffe. Die Entwicklung optimaler Rezepturen kann sich als schwierig, kostspielig und zeitaufwendig erweisen, insbesondere wenn die Rezeptur komplexen Randbedingungen unterliegt. Angesichts des technologischen Fortschritts und des zunehmenden Wettbewerbs gewinnt die Fähigkeit, schnell innovative, qualitativ hochwertige Produkte zu entwickeln, immer mehr an Bedeutung.
Wir zeigen, wie sich verschiedene Werkzeuge in JMP, darunter die neue Plattform für Bayes'sche Optimierung, nutzen lassen, um die Planung und Analyse von Formulierungsstudien unter komplexen Nebenbedingungen zu beschleunigen und zu verbessern und so Wettbewerbsvorteile zu erzielen oder zu sichern. Klassische, auf der Methode der kleinsten Quadrate basierende Ansätze weisen viele subtile Schwierigkeiten auf, die durch die Verwendung von Gaußprozessmodellen und Bayes'scher Optimierung nahezu vollständig umgangen werden. Wir verwenden Fallstudien mit komplexen Nebenbedingungen, wie beispielsweise Beschränkungen der Anzahl zulässiger Komponenten in Teilmischungen und Mischungen von Mischungen.
