Questo video fa parte di una serie di tre presentazioni per l'industria farmaceutica.
Nella prima sessione, presentiamo la progettazione degli esperimenti, l'adattamento di un modello statistico e l'ottimizzazione del processo dal modello.
In questa seconda sessione per la produzione di farmaci, esploriamo e visualizziamo i dati di produzione, quindi utilizziamo il data mining per l'analisi della causa principale.
Supponiamo di far parte di un'azienda farmaceutica che sta riscontrando un alto tasso di rifiuto dei lotti a causa di problemi di dissoluzione delle compresse. Il limite di specifica inferiore è del 70%, il che significa che il tasso di dissoluzione delle compresse deve essere almeno 70 e i lotti con dissoluzione inferiore a 70 vengono rifiutati.
Piuttosto che ottimizzare il processo utilizzando una progettazione di esperimenti, desideriamo identificare le principali influenze sulla dissoluzione e identificare misure correttive a breve termine da implementare immediatamente per ridurre il tasso di lotto rifiutato.
Infine, vediamo come utilizzare una simulazione Monte Carlo, per tenere conto della variazione delle variabili di produzione, incorporare la conoscenza del processo e ottenere un'idea più realistica di come le modifiche che implementiamo influenzeranno il processo di produzione in il lungo termine.
