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Unscrambler X—強大的多變量分析工具

Unscrambler X—強大的多變量分析工具
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Unscrambler X—強大的多變量分析工具
基于Unscrambler可以解決如下類型的基本問題:
• 設計實驗,分析影響及使用Xperiment模塊尋找適條件;
• 簡化和預處理數據,方便隨后的分析工作;
• 在一個數據矩陣中(X)尋找相關變量;
• 尋找兩個數據矩陣中(X和Y)的關系;
• 在不確定性測試中驗證多變量模型;
• 通過尋找純物質的數量和估計濃度分布曲線和光譜的方法Res解析未知混合物;
• 預測反應變量的未知值;
• 將未知樣本歸類到可能的不同目錄下.
分析沒有包含任何信息的數據是沒有意義的。實驗設計是一個將數據表中的數據賦予有意義信息的有用工具。Unscrambler非常好的解決了這個問題。

新版本的Unscrambler提供了更加豐富的內容,Unscrambler X是對Unscrambler進行完全重新設計的版本,以更加友好的用戶界面、的繪圖功能、的算法和適應性強處理多變量數據分析(MVA)和設
計實驗。該市場領導產品可廣泛的應用于多個科研和工業領域,包括過程理解,快速質量監測,產品配方,代謝組學和感官科學。具體的例子有:原料標識,需求驅動規劃,實時過程&質量控制和快速上市R&D項目。Unscrambler的這些特性,可以有效地幫助您節約時間和財物成本。

應用領域:

一、制藥和生物技術
使用預先設計好的實驗,在短時間內,研發緩慢釋放或其它類型的劑型或將泛型產品引入市場。

采用數據探索分析,將原材料分類并更好地理解它們的性質。

結合近紅外分析儀和Unscrambler模型,確定混合物,干燥和涂層工藝的結束點。

采用分析實驗室的儀器和Unscrambler開發的模型,確定冷凍干或固態劑量產品的濕度或活性內容。

從工藝過程分析技術中的四個重要方面進行MVA和實驗設計(DOE)。通過Unscrambler確定決定質量的重要參數,并且通過質量設計(QbD)構建您自己的
工藝過程。

二、化工
優化涂料和基于其它聚合物的產品,處理混合加工設計。

設計新的半導體材料。

使用輸出和其它測量儀器,結合多變量程序模型監測化肥生產的質量。

通過測量重要原料參數,改進制紙和紙漿操作過程。

在化學反應進展過程中,使用流程光譜儀和預測模型來評估日用品的質量屬性。

三、能源
使用多變量模型和NIR光譜儀,監測汽油混合操作。

設計風力發電機的新材料和其它可再生能源的應用。

使用多變量模型,并結合紅外光譜儀和輸出處理設備在線監測煤炭質量。

基于地球化學數據,使用主成分分析(PCA)尋找新的石油貯藏。

四、飲食業
根據消費市場的要求,采用設計好的實驗合成新的飲食產品。

通過聚類分析和消費市場細分,選擇重點市場目標。

使用Unscrambler進行:優化糕點焙烤次數;基于喜好和花費協調;紅酒的組合;基于訓練好的感知評估平臺,改進新的和現有產品的外觀和質感;重新設計有競爭力的產品。

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