안녕하세요,
제약 회사의 고객은 신속하게 펩타이드를 제조 할 수있는 새로운 기술을 보유하고 있습니다. 예 : 40 아미노산의 펩티드는 이전에 1 주일 걸렸을 것이다. 이제 8 시간이 걸립니다.
규제 당국은 프로세스가 통제되고 있음을 알아야합니다.
고주파에서 약 40 가지 센서 (온도, 파워, 펌프 속도, 온도 설정 포인트)로부터 데이터를 수집 할 수 있습니다. 그러나 그들은 아마도 1 분마다 수집 할 것입니다. 분명히이 데이터에 상관 구조가있을 것입니다. 그래서 다 변수 기술이 적절해야합니다.
그들이 "일반적인", "좋은"배치를 통해 데이터를 수집한다면이 데이터를 사용하여 프로세스가 향후 배치를 제어하고 배치가 출시에 적합한 지 입증 할 수 있습니까?
추가 단계로서 실시간에 가까운 무언가에 이것이 적용될 수 있는지에 관심이있을 수 있습니다. 즉, 프로세스가 진행되는 동안 일괄 처리가 비정형 적이라는 것을 알려주므로 어떤 식 으로든 간섭을 고려해야합니다.
이런 종류의 경험을 가진 사람이 있습니까? 솔루션이 어떻게 생겼는지에 대한 아이디어가 있습니까?
내 생각은 이것이 가능해야한다는 것이다. 나는이 상황 (고객이 JMP 솔루션을 원할 것임)에보다 타깃이되는 다른 소프트웨어 솔루션이 있다고 생각한다. 아마도 JMP14 Pro의 Functional Data Explorer가 유용 할 수 있습니다.
감사,
필
필 :
이런 종류의 문제에는 몇 가지 각도가 있습니다. 첫 번째는 '온라인'부분입니다. JMP에 고유하지 않은 자동화가 필요하지만 ... Add / JSL 유형의 작성자 또는 JMP의 타사 파트너 중 한 명이 충분히 명료하게 작성할 수 있습니다. 두 번째는 프로세스 제어 및 모니터링과 관련된 알고리즘 부분입니다. 이와 같은 짧은 시간 간격과 일부 변수의 경우 SPC에 대한 시계열 접근이 필요할 수 있습니다. 상관 관계가있는 변수 자체가 있다면 다 변수 SPC 접근법이 잘 작동 할 수 있습니다. 1 단계와 2 단계의 개념은 어느 맥락에서도 작동 할 것입니다. 사실 "프로세스 평가 및 모니터링 ..."웹 세미나에서 간단한 예제를 통해 다변량 SPC 플랫폼을 사용하여 보여줍니다. 이번 주에 채팅하겠습니다. 이와 같은 문제에 대해 고려해야 할 사항이 많습니다.
