Cette vidéo fait partie d'une série de trois présentations destinées à l'industrie pharmaceutique.
Dans la première séance, nous présentons la conception d'expériences, l'ajustement d'un modèle statistique et l'optimisation du processus basé sur le modèle.
Dans cette deuxième session consacrée à 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 confrontée à un taux élevé de rejet de lots en raison de problèmes de dissolution des comprimés. La limite inférieure de spécification est de 70 %, ce qui signifie que le taux de dissolution des comprimés doit être d'au moins 70, et les lots avec une dissolution inférieure à 70 sont rejetés.
Plutôt que d'optimiser le procédé à l'aide d'un plan d'expériences, nous souhaitons identifier les influences majeures sur la dissolution et identifier les mesures correctives à court terme à mettre en œuvre immédiatement pour réduire le taux de rejet des lots.
Enfin, nous examinons comment utiliser une simulation Monte Carlo pour tenir compte de la variation des variables de fabrication, intégrer les connaissances sur les processus et avoir une idée plus réaliste de la façon dont les changements que nous mettons en œuvre affecteront le processus de fabrication à long terme.
