こんにちは、
製薬会社の顧客は、ペプチドを迅速に製造するためのいくつかの新しい技術を持っています。例えば 40アミノ酸のペプチドは、以前は1週間かかりました。今では8時間かかります。
規制当局は、プロセスが管理下にあることを知る必要があります。
彼らは約40の異なるセンサー（温度、パワー、ポンプ速度、温度設定点）からのデータを高周波で収集することができます。しかし、彼らはたぶん毎分集まるでしょう。明らかにこのデータへの相関構造があるでしょう。それで多変量テクニックが適切であるべきです。
彼らが持っている問題は、彼らがいくつかの「典型的な」、「良い」バッチにわたってデータを収集する場合、プロセスが将来のバッチを管理しており、バッチがリリースに適していることを実証するためにこのデータを使うことができるでしょうか？
さらなるステップとして、彼らはこれがリアルタイムに近い何かで適用されることができるかどうか見ることに興味があるかもしれません。つまり、解決策は、プロセス中にバッチが異型であるかどうかを判断するので、何らかの方法で介入を検討する必要があります。
誰もがこのようなことを経験したことがありますか？ソリューションがどのように見えるかについてのアイデアはありますか？
私の考えはこれが可能であるべきだということです。このような状況をもっとターゲットにしたソフトウェアソリューションは他にもあると思います（顧客はJMPソリューションを望んでいます）。おそらくJMP14 ProのFunctional Data Explorerが役に立つでしょう。
ありがとう、
フィル
Phil：
この種の問題にはいくつかの角度があります。まず、その「オンライン」作品です。これには、JMPにネイティブではない自動化が必要です。ただし、十分に賢いAdd In / JSLタイプのライターまたはJMPのサードパーティパートナーによって記述される可能性があります。2つ目は、プロセス制御と監視に関するアルゴリズムの部分です。そのような短い時間間隔で、そしていくつかの変数のために、SPCへの時系列アプローチが求められるかもしれません。相関関係がある変数自体がある場合は、多変量SPCアプローチが適切に機能する可能性があります。フェーズIとフェーズIIの概念はどちらの状況でも機能します。実際、私の "プロセスの評価と監視..."ウェビナーでは、多変量SPCプラットフォームを使用して簡単な例を示しています。今週チャットしましょう。このような問題に対して考慮すべきことがたくさんあります。
