Salut,
Un client du secteur pharmaceutique dispose de nouvelles technologies pour la fabrication rapide de peptides. Par exemple un peptide de 40 acides aminés aurait déjà pris 1 semaine. Maintenant cela prend 8 heures.
L'organisme de réglementation doit savoir que le processus est sous contrôle.
Ils peuvent collecter des données à partir d'une quarantaine de capteurs différents (températures, puissances, vitesses de pompe, points de consigne de température) à des fréquences élevées. Mais ils seraient probablement recueillir chaque minute. De toute évidence, il y aura une structure de corrélation avec ces données. Donc, les techniques multivariées devraient être appropriées.
La question qu'ils se posent est de savoir s'ils collectent des données sur un certain nombre de lots «typiques» et «bons», puis-ils utiliser ces données pour démontrer que le processus permet de contrôler les lots futurs et que les lots sont prêts à être libérés?
Dans une étape ultérieure, ils pourraient être intéressés à voir si cela peut s’appliquer de manière plus proche du temps réel. Autrement dit, la solution leur indiquerait si un lot est atypique au cours du processus. Ils doivent donc envisager d'intervenir d'une manière ou d'une autre.
Quelqu'un a de l'expérience avec ce genre de chose? Des idées pour une solution?
Je pense que cela devrait être possible. Je pense qu’il existe d’autres solutions logicielles plus ciblées dans ce type de situation (le client souhaite une solution JMP). Peut-être que l'explorateur de données fonctionnel dans JMP14 Pro pourrait être utile.
Merci,
Phil
Phil:
Ce type de problème a plusieurs angles de vue. Le premier est la partie "en ligne" de celui-ci. Cela nécessiterait une automatisation qui ne soit pas native de JMP ... mais qui pourrait être écrite avec certitude par un graveur de type Add In / JSL assez intelligent ou l'un des partenaires tiers de JMP. La seconde est la partie algorithmique liée au contrôle et à la surveillance des processus. Avec des intervalles de temps aussi courts et pour certaines des variables, une approche par séries temporelles de la SPC pourrait être requise. Si des variables elles-mêmes sont corrélées, une approche SPC multivariée pourrait bien fonctionner. Les notions de phase I et de phase II fonctionneront dans l'un ou l'autre contexte. En effet, dans mon webinaire "Evaluer et surveiller votre processus ...", je montre comment utiliser la plate-forme SPC multivariée en suivant un exemple simple. Parlons cette semaine. Beaucoup de choses à considérer pour un problème comme celui-ci.
