En investigación y desarrollo, si bien se pueden obtener numerosas variables de medición, el número de muestras que se pueden evaluar es limitado. Para utilizar estos datos multivariados en el desarrollo de productos, es fundamental no solo evaluar la precisión predictiva, sino también visualizar e interpretar las diferencias entre las muestras y utilizar esta información para fundamentar futuras decisiones de desarrollo.
Nuestra empresa está desarrollando "FLAIRS", una tecnología de detección que utiliza información de respuesta multidimensional obtenida de múltiples sondas emisoras de luz. Utilizamos JMP para realizar la verificación de datos, el análisis de componentes principales, el análisis de regresión y discriminante, y la visualización de las relaciones entre variables en los datos del sensor obtenidos. También utilizamos la función de comparación de modelos de JMP Pro cuando es necesario.
Esta presentación se centrará en evaluar la compatibilidad de productos alimenticios con condimentos y otros aderezos, a modo de estudio de caso. Mediante un análisis multivariante de las respuestas de los sensores obtenidas para cada combinación, y visualizando e interpretando las diferencias de compatibilidad entre ellas, demostraremos un proceso analítico que organiza las características relacionadas con la evaluación de la compatibilidad y propone mejoras para el producto.
También explicaremos cómo extender este marco analítico a la evaluación de la calidad, incluyendo las diferencias entre materias primas, formulaciones, productos, procesos y lotes. Introduciremos el uso de JMP para organizar las características de las muestras a partir de datos de sensores multidimensionales y lo relacionaremos con la formulación de hipótesis, la planificación del siguiente experimento y la toma de decisiones en investigación y desarrollo.
