우수한 소규모 모델(SSM)은 제조 규모 공정을 대표하는 실험실 규모에서 수행되는 공정입니다. 제조 규모를 진정으로 대표하는 SSM을 구축하는 것은 소규모 공정 특성 분석 연구에 필수적입니다. 이전에는 시계열 데이터 분석을 제조 데이터 평균값의 ±3 표준편차를 평가하는 방식으로 수행했지만, 때로는 필요한 3회 이상의 제조 실행 데이터를 확보하지 못하는 경우가 있습니다.
JMP Pro의 데이터 분석 기능은 소규모 모델을 최적화하는 데 유용했지만, 여러 시계열 추세(예: 젖산 농도 및 생존 세포 밀도)를 동시에 최적화할 수는 없었습니다. 저희는 이러한 기능을 워크플로에 추가하는 것을 목표로 하고 있습니다.
실시간 데모를 통해 여러 시계열 프로파일이 포함된 데이터 세트에서 이 워크플로를 시연합니다. 실험설계(DOE) 연구의 시계열 데이터를 사용하여 기능 데이터 탐색기를 통해 여러 추세의 형상 함수를 결정합니다. 이러한 형상 함수는 결과 테이블로 결합되고, 요인의 선호도가 설정됩니다. 그런 다음 DOE의 출력으로 생성된 형상 함수를 사용하여 모델을 생성하고, 여러 목표 추세에 맞춰 최적화할 수 있습니다. 이제 주관적인 판단 없이 최적 조건을 결정할 수 있습니다.
