使用 JMP 功能数据浏览器进行多趋势优化 (2026-EU-30MP-2860)一个好的小规模模型（SSM）是指在实验室规模下进行的、能够代表生产规模工艺的流程。建立一个真正具有生产规模代表性的小规模模型对于开展小规模工艺表征研究至关重要。以往，对时间序列数据的分析方法是基于平均生产数据的±3个标准差进行评估，但有时我们无法获得所需的至少三次生产运行数据。
JMP Pro 的功能数据分析功能虽然能够帮助我们优化小规模模型，但它无法同时优化多个时间进程趋势（例如，乳酸浓度和活细胞密度）。我们的工作流程旨在添加此功能。
我们通过现场演示，在一个包含多个时间序列曲线的数据集上展示了这一工作流程。利用来自DOE研究的时间序列数据，我们使用函数数据浏览器来确定多个趋势的形状函数。然后，我们将这些形状函数合并到一个结果表中，并设置各因素的期望值。接下来，我们以形状函数作为DOE的输出生成一个模型，从而能够优化模型以匹配多个目标趋势。现在，我们能够客观地确定最佳条件。
高级统计建模实验设计
