RSM jest potężną metodą projektowania eksperymentalnego, która pozwala na kompleksowe badanie interaktywnego wpływu zestawu zmiennych niezależnych na pojedynczą zmienną odpowiedzi. Jest to cenne narzędzie do optymalizacji zmiennych procesowych w różnych gałęziach przemysłu.
Może być wykorzystywana do wielu zastosowań w naukach chemicznych, biologicznych i inżynieryjnych. Jej wszechstronność i możliwości adaptacyjne sprawiają, że jest to popularna technika oceny efektu interakcji pomiędzy dwoma lub więcej czynnikami na pojedynczą odpowiedź, co często jest trudne do oceny przy użyciu tradycyjnych technik analitycznych.
Główną zaletą RSM jest to, że zapewnia graficzną reprezentację interaktywnego efektu pomiędzy zmiennymi procesu i odpowiedzią, zwaną „powierzchnią odpowiedzi”. Pozwala to na zrozumienie efektu interakcji i tego, jak ta interakcja może wpływać na mierzoną odpowiedź.
Istnieje kilka typów projektów RSM, każdy z nich ma swój własny, unikalny cel i zamierzone zastosowanie. Niektóre z najbardziej powszechnych to centralny projekt złożony (CCD) i projekt Box-Behnken (BBD).
W CCD, wszystkie oprócz jednej z wartości czynników są ustawione na zero (środkowy zakres), a punkt środkowy jest określony tak, że wszystkie wartości czynników znajdują się na narożnikach wierzchołkowych sześcianów ze środkami. W BBD wszystkie oprócz jednej z wartości czynnika są również ustawione na zero (mid-range), a pudełko z punktami osiowymi jest rysowane.
Konstrukcje te pozwalają na szczegółowe zbadanie efektów interakcji, które występują pomiędzy zmiennymi niezależnymi a odpowiedzią, co może prowadzić do poprawy wyników. Jednak metodologia RSM ma pewne ograniczenia i nie nadaje się do wszystkich zastosowań.
Pomimo tych wad, technika ta jest coraz częściej stosowana do optymalizacji ekstraktów z szeregu produktów rolno-spożywczych. W niektórych przypadkach udało się dzięki niej zwiększyć wydajność, a nawet poprawić bioaktywność ekstraktów.
Dzieje się tak dlatego, że metoda RSM łączy w sobie to, co najlepsze z kilku metod badania zmiennych procesowych. Zapewnia logiczne podejście do wyboru i ustawienia wejść, które maksymalizują lub minimalizują odpowiedź, zwiększając tym samym efektywność procesu.
Istotne jest, aby wiedzieć, jak prawidłowo stosować RSM i zapewnić, że wszystkie odpowiednie dane są uzyskane. Dzięki temu wyniki będą wiarygodne i będą mogły być wykorzystane do opracowania modelu predykcyjnego dla optymalnych warunków pracy.
Kolejną zaletą RSM jest to, że umożliwia badaczowi wybór wejść, które zbliżają się do pożądanych wartości odpowiedzi na wynik, zamiast próbować znaleźć najniższą możliwą wartość dla pojedynczego czynnika. Może to być szczególnie przydatne, gdy proces ma tendencję do dryfowania, np. gdy w systemie występują powoli zmieniające się zakłócenia, takie jak zanieczyszczenie wymiennika ciepła lub dezaktywacja katalizatora.
Niedawno wydany pakiet dla języka R, rsm, dostarcza funkcji do generowania projektów centralno-kompozytowych i Box-Behnken, jak również do wykonywania różnych analiz. Obejmują one estymację powierzchni odpowiedzi, testowanie braku dopasowania, wyświetlanie zespołu wykresów konturowych dopasowanej powierzchni i wykonywanie dalszych analiz, takich jak analiza najstromszych punktów i analiza kanoniczna. Pakiet jest darmowy zarówno do użytku osobistego jak i komercyjnego.
Podobne tematy