복잡한 제형 제약 조건을 갖는 JMP 베이지안 최적화 사례 연구 (2026-US-PO-2981)베이지안 최적화는 분자, 제형, 제품, 포장 및 공정 분야에서 효율적인 순차적 실험 진행을 통해 발견 속도를 높이는 강력한 통계적 접근 방식입니다. 따라서 비용이 많이 들거나 시간이 오래 걸리는 연구에 이상적입니다. 본 발표에서는 JMP 베이지안 최적화를 활용하여 제품 및 제형 설계를 최적화하는 사례를 제시합니다. 100개 이상의 제형 성분과 다양한 범주의 성분, 그리고 범주 수준 및 성분 수준의 제약 조건을 포함하는 복잡한 사례 연구를 소개합니다. 이러한 복잡한 제형 제약 조건을 만족하는 후보 제형 세트를 생성한 후 JMP 베이지안 최적화를 적용하여 개선된 제형 후보를 성공적으로 식별하고 실험적으로 검증했습니다.
고급 통계 모델링실험 설계
