JMP ha molti clienti fantastici, quindi è stato un piacere collaborare con Somaieh Mohammadi e Gwenola Ninon di Fujifilm Diosynth Biotechnologies per un webinar su Chemistry World. Per maggiori dettagli e per accedere alla registrazione di questo, fare clic Qui .
Abbiamo affrontato sfide molto importanti nei processi di ridimensionamento, tra cui:
- Pianificazione di cicli su piccola scala che sbloccano le impostazioni perfette o sperimentano condizioni di processo alternative.
- Ottenere il quadro completo confrontando le scale e qualificando la scala più piccola.
- Convinci la tua organizzazione ad adottare questo approccio sofisticato trasmettendo comprensione del processo e vantaggi evidenti.
I seguenti materiali mostrano come esplorare questo approccio. Non hai ancora JMP? Scarica la tua prova gratuita Qui .
Alcuni prerequisiti:
- Comprendi cosa vuoi ottenere e i risultati desiderabili / potenziali benefici. In definitiva, il ridimensionamento di un processo richiede risorse, come tempo e denaro, quindi è importante capire se ci sarà un guadagno sufficiente per questa attività.
- Pianifica come ridimensionare, sarà un esperimento su o giù? Quali sono i tuoi Critical Quality Attributes (CQA) e Critical Process Parameters (CPP)?
Passaggio 1: inserisci i tuoi CQA e CPP in un DOE appropriato. In caso di dubbio, è consigliabile utilizzare l'opzione Custom Design, maggiori dettagli in un esempio funzionante Qui . Con risorse limitate, questo particolare scenario richiedeva a Progettazione definitiva dello screening .
Passaggio 2: eseguire esperimenti e inserire i risultati nella tabella dati generata da JMP dopo il DOE.
Passaggio 3: esplora i dati guadagnati duramente! Un modo per farlo è con il Adatta Y per X piattaforma, fai scorrere le analisi univariate separate di seguito. Possiamo fornire raccomandazioni attuabili da queste analisi? Personalmente, non credo, esistono relazioni potenzialmente multivariate tra CPP (Feed Rate, Catalyst, Agitation, Temperature and Time) e CQA (Yield).
Passaggio 4: utilizzare il file Modello adatto (clicca per un ottimo @HydeMiller talk) piattaforma per stabilire un modello. Ora è fondamentale interrogare quel modello, immaginare le domande che devono essere poste per essere rassicurati su eventuali intuizioni attuabili. Il Prediction Profiler (@phil_kay presenta un'immersione profonda utilizzando il PP), è uno strumento eccezionale per aiutare te e i tuoi colleghi a iniziare a porre queste domande. Ricordare che si desidera trasferire da uno spazio dei parametri (tutte le configurazioni dei fattori potenziali) a uno spazio di progettazione (tutte le configurazioni dei fattori utili che soddisfano il CQA desiderato).
Passaggio 5: con fiducia nel tuo spazio di progettazione a una certa scala, cerca di eseguire gli esperimenti a un altro livello di scala. Di seguito, ho eseguito esperimenti a quattro livelli di scala (AMBR Bioreactor, Pilot Plant 1, Pilot Plant 2 e Full Scale). Man mano che un processo viene ampliato, dobbiamo aspettarci cambiamenti nei valori CQA.
Idealmente, vorremmo che queste modifiche fossero coerenti tra le gamme CPP, questo è visto tra il bioreattore AMBR e l'impianto pilota 1. Utilizza la dashboard QbD di seguito per esplorare questa relazione.
A volte, le relazioni sono attenuate (le differenze tra le scale diminuiscono con oltre l'intervallo CPP) o ingrandite (le differenze tra le scale aumentano con oltre l'intervallo CPP). Riesci a vedere la prova di ciò nei confronti tra il bioreattore AMBR e l'impianto pilota 2 o il fondo scala? In definitiva, queste sono entrambe le situazioni in cui il nostro modello di processo non è robusto su scale ... potremmo aver bisogno di esplorare altri CPP o relazioni CPP.
In sintesi
JMP è uno strumento fantastico per aiutarti a ridimensionare i tuoi processi. Il set di strumenti disponibili consente a te e alla tua organizzazione di generare e quindi utilizzare la comprensione dei processi.
Durante il webinar, la domanda del sondaggio chiedeva "Quale di queste sfide affronta da Design of Experiments è più applicabile alla tua organizzazione?"
- Riduzione del numero di esperimenti (28%)
- Impostazione di un lasso di tempo e di un budget per la sperimentazione (12%)
- Comprensione di nuovi processi all'avanguardia (6%)
- Migliorare / innovare i processi attuali (38%)
- Comunicare efficacemente la comprensione del processo (17%)
Con il 38%, è chiaro che le organizzazioni sono interessate a migliorare i loro processi attuali. La tua organizzazione trarrebbe vantaggio dalla possibilità di scalare in modo robusto i propri processi attuali? Se è così, sentiti libero di metterti in contatto; sia sotto nella sezione commenti, compilando il form Qui , o scrivendomi a ben.francis@jmp.com
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