優れた小規模モデル（SSM）とは、製造規模のプロセスを再現する実験室規模のプロセスです。製造規模を真に代表するSSMを確立することは、小規模プロセスの特性評価研究を可能にする上で不可欠です。従来、時系列データの解析は、製造データの平均値の±3標準偏差を評価するアプローチで行われていましたが、必要な3回以上の製造実行データが入手できない場合もあります。
JMP Proの機能的なデータ解析機能によって小規模モデルの最適化は可能になりましたが、複数の時系列トレンド（例えば、乳酸濃度と生細胞密度）を同時に最適化することはできません。私たちのワークフローは、この機能を追加することを目的としています。
ライブデモを用いて、複数の時系列プロファイルを含むデータセット上でこのワークフローを説明します。DOE（実験計画法）による時系列データを使用し、機能データエクスプローラーを用いて複数のトレンドの形状関数を決定します。これらの形状関数は結果テーブルにまとめられ、因子の望ましさが設定されます。次に、DOEの出力として形状関数を用いたモデルが生成され、複数の目標トレンドに一致するように最適化することが可能になります。これにより、主観に左右されることなく最適な条件を決定できるようになります。
