Ein gutes Kleinmodell (SSM) ist ein im Labormaßstab durchgeführter Prozess, der einen Produktionsprozess repräsentiert. Die Erstellung eines SSM, das den Produktionsmaßstab realistisch abbildet, ist unerlässlich für die Charakterisierung von Kleinprozessen. Bisher wurden Zeitverlaufsdaten mit einem Ansatz analysiert, der ±3 Standardabweichungen der mittleren Produktionsdaten berücksichtigte. Allerdings stehen uns mitunter nicht die erforderlichen Daten aus mindestens drei Produktionsläufen zur Verfügung.
Die Datenanalysefunktion von JMP Pro ermöglichte zwar die Optimierung unseres kleinen Modells, erlaubt aber keine gleichzeitige Optimierung mehrerer zeitlicher Trends (z. B. Laktatkonzentration und Dichte lebensfähiger Zellen). Unser Workflow zielt darauf ab, diese Funktion hinzuzufügen.
Anhand einer Live-Demo veranschaulichen wir diesen Workflow anhand eines Datensatzes mit mehreren Zeitverlaufsprofilen. Mithilfe von Zeitverlaufsdaten aus einer Versuchsplanungsstudie (DOE) werden mit dem Functional Data Explorer Formfunktionen verschiedener Trends ermittelt. Diese Formfunktionen werden anschließend in einer Ergebnistabelle zusammengeführt und die Faktor-Wünschbarkeit festgelegt. Daraufhin wird ein Modell generiert, das die Formfunktionen als Ergebnis der Versuchsplanung nutzt und so die Optimierung zur Anpassung an mehrere Zieltrends ermöglicht. Wir können nun optimale Bedingungen objektiv bestimmen.
