Moderne Software macht Prozessoptimierung, Wirkstoffentwicklung, Methodenentwicklung und vieles mehr mit einem Minimum an Experimenten erreichbar, wobei grafische Elemente für einen kompletten Überblick sorgen.
Beispiel «Methodenentwicklung in der Flüssigkeitschromatographie»: Eine der ältesten Vorgehensweisen nennt man «Trial & Error», wobei der Laborant immer nur einen Parameter variiert, zum Beispiel den pH-Wert des wässrigen Eluenten. Ist das vorläufige Trennungs-Optimum erreicht, wird der nächste Parameter variiert.
Alternativ dazu geht der Laborant nach einer systematischen Versuchsplanung vor, dem sogenannten Design of Experiments (DoE). Er variiert dabei gleichzeitig mehrere Parameter (z.B. Anteil der wässrigen Phase im Eluenten, Flussrate, Temperatur). Doch welche der vielen möglichen Experimente soll er durchführen, um rasch zum Ziel zu kommen?
Dabei kann er sich von DoE-Software unterstützen lassen. Besondere Statistikkenntnisse sind dazu heute nicht mehr notwendig. Selbst komplexe Situationen mit vielen Einflussfaktoren lassen sich vom ersten Screening bis zur endgültigen Optimierung mit einem logischen und einfachen Workflow beherrschen. Grafische Darstellungen helfen dabei, die Übersicht zu behalten und lassen sich für Präsentationen und Berichte einfach exportieren. Nicht zuletzt dank einer Studie mit der Universität Basel und der kompletten Überarbeitung einer bestehenden Benutzeroberfläche lässt sich eine solche Software jetzt noch müheloser handhaben.
Das zugrundeliegende statistische Konzept ist unabhängig vom Anwendungsgebiet. Ob analytische, chemische, biotechnologische, pharmazeutische oder lebensmitteltechnologische Fragestellungen – überall kann DoE-Software verwendet werden.
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