Nella ricerca e sviluppo, pur essendo possibile ottenere numerose variabili di misurazione, il numero di campioni analizzabili è limitato. Per utilizzare questi dati multivariati nello sviluppo del prodotto, è fondamentale non solo valutare l'accuratezza predittiva, ma anche visualizzare e interpretare le differenze tra i campioni e utilizzare queste informazioni per orientare le future decisioni di sviluppo.
La nostra azienda sta sviluppando "FLAIRS", una tecnologia di rilevamento che utilizza informazioni di risposta multidimensionali ottenute da più sonde a emissione di luce. Utilizziamo JMP per eseguire la verifica dei dati, l'analisi delle componenti principali, l'analisi di regressione e discriminante e la visualizzazione delle relazioni tra le variabili sui dati dei sensori ottenuti, e utilizziamo anche la funzione di confronto dei modelli di JMP Pro quando necessario.
Questa presentazione si concentrerà sulla valutazione della compatibilità dei prodotti alimentari con aromi e altri condimenti, prendendola come caso di studio. Attraverso un'analisi multivariata delle risposte dei sensori ottenute per ciascuna combinazione e visualizzando e interpretando le differenze di compatibilità tra le combinazioni, dimostreremo un processo analitico che organizza le caratteristiche relative al giudizio di compatibilità e considera le direzioni per il miglioramento del prodotto.
Spiegheremo inoltre come estendere questo quadro analitico alla valutazione della qualità, includendo le differenze tra materie prime, formulazioni, prodotti, processi e lotti. Introdurremo l'utilizzo di JMP per organizzare le caratteristiche dei campioni a partire da dati multidimensionali provenienti da sensori e collegheremo questo approccio alla formulazione di ipotesi, alla pianificazione del prossimo esperimento e al processo decisionale in ambito di ricerca e sviluppo.
