Cette vidéo fait partie d'une série de trois présentations pour l'industrie pharmaceutique.
Dans la première session, nous présentons la conception des expériences, l'ajustement d'un modèle statistique et l'optimisation du processus à partir du modèle.
Dans cette deuxième session pour la fabrication de médicaments, nous explorons et visualisons les données de fabrication, puis utilisons l'exploration de données pour l'analyse des causes profondes.
Supposons que nous fassions partie d'une société pharmaceutique qui connaît un taux de rejet de lots élevé en raison de problèmes de dissolution des comprimés. La limite de spécification inférieure est de 70 %, ce qui signifie que le taux de dissolution des comprimés doit être d'au moins 70 et les lots dont la dissolution est inférieure à 70 sont rejetés.
Plutôt que d'optimiser le procédé à l'aide d'un plan d'expériences, nous souhaitons identifier les principales influences sur la dissolution et identifier des mesures correctives à court terme à mettre en œuvre immédiatement pour réduire le taux de rejet des lots.
Enfin, nous voyons comment utiliser une simulation de Monte Carlo, pour prendre en compte la variation des variables de fabrication, intégrer la connaissance du processus, et obtenir une idée plus réaliste de la façon dont les changements que nous mettons en œuvre affecteront le processus de fabrication dans le long terme.
