十多年来，国际监管机构一直强调质量源于设计 (QbD)，将其视为一种基于风险的灵活方法来满足监管要求。 确实，QbD 提供了详细的合规证据；然而，这只是该方法带来的价值的一小部分。 JMP 提供出色的实验设计 (DOE) 和建模工具，可涉及 QbD 实践，从而在制药和医疗器械产品的整个生命周期中提供价值。
产品开发团队使用 DOE Custom Designer联合管理计划为高剪切制粒工艺的四个工艺输入开发 12 次运行的响应曲面设计。 测试颗粒的物理性质，并将每种颗粒的样品压制成块，以便测试核心崩解时间。 这制粒过程实验结果模拟.jmp实验数据表如下表1所示，可以通过以下方式访问https://support.sas.com/lievense 。
桌子1 - 造粒实验及结果
我的书，使用 JMP 设计药品质量，包括几个示例，包括本博客中详细介绍的示例。 运行完成后，数据直接输入到 JMP DOE 文件中，这样可以通过运行模型脚本进行快速分析。 将模型简化为仅包含显着效应，可以提高估计每种效应对图 1 所示输出的影响力的精度。
数字1 - 减少模型效应
如图 2 所示，预测分析器是一个令人难以置信的工具，产品开发人员可以充分探索流程设计空间，而无需花费资源创建物理颗粒并对其进行测试。
数字2 - 分析简化粒度模型
在使用模型分析器之前，选择模拟器分析选项并设置输出的预期规格限制（图 3）。
数字3 - 模拟器设置
有关变异性的一般形状和程度的知识增加了模型估计的稳健性。 主题专家 (SME) 提供设计空间内的流程设置预期的一系列实际结果。 中小企业指出，投入的变化往往在设定点之上和之下同样变化；因此，可以合理地假设每个输入按照正态分布变化。 每个输入的标准差是通过将报告的值范围除以 6 来估计的。 表2是对过程变量的研究结果。
桌子2 - 过程输入的历史变化
示例数据有一个脚本，用于运行模型分析并注明模拟设置。 JMP 可以在会议期间快速有效地使用，以说明批次操作群体的预测。 运营团队更愿意以每分钟 9 加仑的喷雾速率、添加 30% 的流体、45 RPM 叶轮速度和 11 分钟的湿质量时间运行造粒过程。 图 4 包括按下“模拟”按钮时的首选设置，创建 5,000 次模型模拟运行。
数字4 - 计划的流程设置和结果
JMP 说明了预期的造粒结果，其中 76% 的运行不满足至少一项输出规格。 粒度分布 50 th百分位数尺寸 [PSD d(0.5)] 是几乎所有缺陷均因过大颗粒而发生的输出。 操作首选设置根本无法正常工作。
使用一组新的首选处理输入值。 对 Profiler 进行调整以反映新设置并模拟一组新的 5,000 次运行，如图 5 所示。
数字5 - 优化设置和结果
缺陷的预期为 0，因为输出的 95% 置信区间（以黑色值显示）在规格范围内。 带有模拟器的预测刻画器为产品和流程开发增加了巨大的价值。 使用这些增值 QbD 技术开发的产品上市速度往往会加快 70%，同时所使用的资源会减少 50%。 使用 Profiler 模拟来预测未来的运营绩效说明了可能的最稳健的过程。
