Dieses Video ist Teil einer Reihe von drei Präsentationen für die Pharmaindustrie.
In der ersten Sitzung stellen wir die Versuchsplanung, die Anpassung eines statistischen Modells und die Optimierung des Prozesses basierend auf dem Modell vor.
In dieser zweiten Sitzung zur Arzneimittelherstellung untersuchen und visualisieren wir Herstellungsdaten und nutzen dann Data Mining für die Ursachenanalyse.
Angenommen, wir sind Teil eines Pharmaunternehmens, das aufgrund von Problemen mit der Tablettenauflösung eine hohe Chargenablehnungsrate verzeichnet. Die untere Spezifikationsgrenze liegt bei 70 %, das heißt, die Auflösungsrate der Tabletten muss mindestens 70 betragen und Chargen mit einer Auflösung von weniger als 70 werden abgelehnt.
Anstatt den Prozess mithilfe einer Versuchsplanung zu optimieren, möchten wir die Haupteinflüsse auf die Auflösung identifizieren und kurzfristige Korrekturmaßnahmen identifizieren, die sofort umgesetzt werden können, um die Chargenausschussrate zu reduzieren.
Abschließend schauen wir uns an, wie man mithilfe einer Monte-Carlo-Simulation Schwankungen in Fertigungsvariablen berücksichtigt, Prozesswissen einbezieht und eine realistischere Vorstellung davon erhält, wie sich die von uns vorgenommenen Änderungen langfristig auf den Fertigungsprozess auswirken werden.
