Evolutionary Operation(EVOP) is a method for continuously monitoring and improving a full-scale process to get an optimal operating condition while production is under way. To avoid appreciable changes in the product quality characteristics only small changes are made in the levels of the process variables. One of the reasons why EVOP is not so popular is that people in charge of the EVOP is blamed when the EVOP does not produce good results. We present an EVOP procedure when prior information of the relationship between defect types and process variables is known. The procedure is illustrated with an injection molding case study.
Serratiopeptidase (SRP), a 50 kDa metalloprotease produced from Serratia marcescens species, is a drug with potent anti-inflammatory property. In this study, a powerful statistical design, evolutionary operation (EVOP), was applied to optimize the media composition for SRP production in shake-flask culture of Serratia marcescens NRRL B-23112. Initially, factors such as inoculum size, initial pH, carbon source, and organic nitrogen source were optimized using one factor at a time. The most significant medium components affecting the production of SRP were identified as maltose, soybean meal, and $K_2HPO_4$. The SRP so produced was not found to be dependent on whey protein, but rather was notably induced by most of the organic nitrogen sources used in the study and free from other concomitant protease contaminant, as revealed by protease inhibition study. In addition, experiments were performed using different sets of EVOP design with each factor varied at three levels. The experimental data were analyzed with a standard set of statistical formula. The EVOP-optimized medium, with maltose 4.5%, soybean meal 6.5%, $K_2HPO_4$ 0.8%, and NaCl 0.5% (w/v), gave a SRP production of 7,333 EU/ml, which was 17-fold higher than the unoptimized media. The application of EVOP resulted in significant enhancement of SRP production.
본 연구에서는 EVOP-factorial system을 활용하여 매실식초의 최적 발효 조건을 찾고자 하였다. 3-7% 사이의 에탄올 농도(r=-0.5166)와 glucose 농도(r=-0.5061)는 10% 유의수준에서 산도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 24-$33^{\circ}C$의 범위 내에서 발효온도는 매실식초의 산도 증가에 유의적인 영향을 미치지 못하는 것으로 확인되었다(r=0.1082). EVOP- factorial system을 활용하여 얻은 매실식초의 최적 발효조건은 발효 온도: $30^{\circ}C$, 에탄올 농도: 4%, 포도당 농도: 0.2%로 결정되었으며, 최적 조건에서의 산도값은 6.365%로 set 1의 중심점에서 나타난 산도값 5.4%에 비해 1.0%정도 높아졌다. 본 연구결과는 EVOP-factorial design을 이용하여 매실식초의 최적 발효 조건을 확인한 최초의 시도이다.
Evolutionary Operation was proposed by Box(1957) as an operating procedure for nudging a plant toward optimum conditions without causing dramatic disturbances and catastrophic cutbacks in production. In case two or three operating variables are monitored, Box and Hunter (1959) show how the EVOP is facilitated by using simplified calculations and emphasizing graphical presentation. Now, in this artical we develope EVOP when four operating variables are monitored and suggest more extended EVOP in general case.
Evolutionary operation (EVOP) proposed by Box(1957) is a method for continuous monitoring and improvement of a full-scale manufacturing process with the objective of moving the current operating conditions toward the better ones. EVOP in experiments with mixtures consists of screening vital few components and making small changes in the current operating condition by making small increments in the proportion of the screened component. In this paper, how to determine operating conditions in EVOP in experiments with mixtures around the current operating condition is proposed. The proposed methods are illustrated with the simulated data based on the well known flare experimental data described by McLean and Anderson(1966).
Evolutionary operation (EVOP) proposed by Box (1957) is a method for continuous monitoring and improvement of a full-scale manufacturing process with the objective of moving the operating conditions toward the better ones. EVOP consists of systematically making small changes in the levels of the two or three process variables under consideration. Data are collected on the response variable at each point of two level factorial design with the center point and a cycle is said to have been completed. The cycles are replicated sequentially until the decision is made on whether further cycle of experiments is needed to conclude the significance of any of main effects or interaction effects or the curvature. In this paper, an improved flow chart of EVOP is proposed and how to determine the number of cycles is studied based on the size of type II error. In order to reject the alternative hypothesis of interests with more confidence and conclude that we believe in the null hypothesis of no effects, we propose a counter measure $p^*-value$ corresponding to the p-value. The relationship of $p^*-value$ to the probability of type II error ${\beta}$ under the alternative hypothesis of interests is analogous to that of p-value to the probability of type I error ${\alpha}$. Also the implementation of EVOP with a mixture experiment is discussed.
This study was conducted in order to elucidate the optimum conditions for the extraction of clove that can be used to elicit antibacterial activity against Streptococcus mutans using the evolutionary operation (EVOP)-factorial design technique. Higher antibacterial activity was achieved in a higher extraction temperature of $80^{\circ}C$ ($r=0.7983^{**}$) and in a longer extraction time of 26 hr ($r=0.6867^*$). Antibacterial activity was not effected by differentiation of ethanol concentration in the extraction solvent (r=-0.0683). The maximum antibacterial activity of clove against S. mutans as determined by the EVOP-factorial design technique was obtained at an extraction temperature of $80^{\circ}C$, an extraction time of 26 hr and a 50% ethanol concentration. Furthermore, the population of S. mutans decreased from an initial concentration of 6.850 to 4.195 log CFU/mL in the third set that is more than 2.6 log cycles by EVOP-factorial design technique.
This study was conducted to find the optimum extraction condition of Gold-Thread for antibacterial activity against Streptococcus mutans using The evolutionary operation-factorial design technique. Higher antibacterial activity was achieved in a higher extraction temperature ($R^2=-0.79$) and in a longer extraction time ($R^2=-0.71$). Antibacterial activity was not affected by differentiation of the ethanol concentration in the extraction solvent ($R^2=-0.12$). The maximum antibacterial activity of clove against S. mutans determined by the EVOP-factorial technique was obtained at $80^{\circ}C$ extraction temperature, 26 h extraction time, and 50% ethanol concentration. The population of S. mutans decreased from 6.110 logCFU/ml in the initial set to 4.125 logCFU/ml in the third set.
Evolutionary operation (EVOP) is a continuous improvement system which explores a region of process operating conditions by deliberately creating some systematic changes to the process variable levels without jeopardizing the product. It is aimed at securing a satisfactory operating condition in full-scale manufacturing processes, which is generally different from that obtained in laboratory or pilot plant experiments. Information on how to improve the process is generated from a simple experimental design. Traditional EVOP procedures are established on the assumption that the variance of the response variable should be small and stable in the region of the process operation. However, it is often the case that process noises have an influence on the stability of the process. This process instability is due to many factors such as raw materials, ambient temperature, and equipment wear. Therefore, process variables should be optimized continuously not only to meet the target value but also to keep the variance of the response variables as low as possible. We propose a scheme to achieve robust process improvement. As a process performance measure, we adopted the mean square error (MSE) of the replicate response values on a specific operating condition, and used the Kruskal-Wallis test to identify significant differences between the process operating conditions.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.376-379
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1996
Synthesis for qualitative analysis in connection with quantitative analysis from the pinch design method, EVOP and Operations Research is proposed for the optimal synthesis of heat exchanger networks, that is through of the transportation model of the linear programming for synthesizing chemical processing systems, to determine the location of pinch points, the stream matches and the corresponding heat flowrate exchanged at each match. In the second place, according to the optimization, the optimal design of heat transfer enhancement is carried on a fixed optimum heat exchanger network structure, in which this design determines optimal operational parameters and the chosen type of heat exchangers as well. Finally, the method of this paper is applied to the study of the optimal synthetic design of heat exchanger network of constant-decompress distillation plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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