En recherche et développement, bien que de nombreuses variables de mesure puissent être obtenues, le nombre d'échantillons analysables reste limité. Pour exploiter ces données multivariées dans le développement de produits, il est crucial non seulement d'évaluer la précision des prédictions, mais aussi de visualiser et d'interpréter les différences entre les échantillons et d'utiliser ces informations pour orienter les décisions de développement futures.
Notre entreprise développe « FLAIRS », une technologie de détection exploitant les informations de réponse multidimensionnelles fournies par plusieurs sondes électroluminescentes. Nous utilisons JMP pour la vérification des données, l'analyse en composantes principales, l'analyse de régression et l'analyse discriminante, ainsi que la visualisation des relations entre les variables des données de capteurs obtenues. Nous avons également recours à la fonction de comparaison de modèles de JMP Pro, selon les besoins.
Cette présentation portera sur l'évaluation de la compatibilité des produits alimentaires avec les assaisonnements et autres condiments, à travers une étude de cas. En effectuant une analyse multivariée des réponses des capteurs obtenues pour chaque combinaison, et en visualisant et interprétant les différences de compatibilité entre les combinaisons, nous démontrerons un processus analytique permettant d'organiser les caractéristiques liées à l'évaluation de la compatibilité et d'envisager des pistes d'amélioration du produit.
Nous expliquerons également comment étendre ce cadre analytique à l'évaluation de la qualité, en tenant compte des différences de matières premières, de formulations, de produits, de procédés et de lots. Nous présenterons l'utilisation de JMP pour organiser les caractéristiques des échantillons à partir de données de capteurs multidimensionnelles et les relier à la formulation d'hypothèses, à la planification des expériences suivantes et à la prise de décision en matière de recherche et développement.
