Niveau: Mittelstufe
Piet Hoogkamer, leitender Wissenschaftler, Abbott Established Pharmaceuticals
Sven Daniel Schmitz, TBA, Abbott Established Pharmaceuticals
Bei Abbott gibt es die statistische Prozesskontrolle (SPC) schon seit einiger Zeit, um unsere verschiedenen Herstellungsprozesse besser zu verstehen, zu steuern und zu verbessern. Allerdings ist dies oft immer noch gleichbedeutend mit univariaten Kontrollkarten, die Beobachtungen in einer Dimension verfolgen. Da die Qualitätsmerkmale unserer Prozesse multivariater Natur sind und immer mehr und unterschiedliche Arten von Daten, z. B. Spektren, verfügbar sind, wird der Einsatz multivariater statistischer Prozesskontrolle (MSPC) immer attraktiver oder sogar obligatorischer.
Inspiriert durch das EDQM-Entwurfskapitel (5.28) zu MSPC werden wir den Einsatz der multivariaten statistischen Prozesskontrolle (MSPC) zur Analyse zweier Sätze hochkomplexer und (auto)korrelierter Beispieldaten vorstellen. Zum einen geht es um die Steuerung des Lösungsverhaltens über die Partikelgrößenverteilung, zum anderen um die Überwachung des Zustands eines Prozesses mithilfe aller verfügbaren Messungen.
