このビデオは、製薬業界向けの一連の3つのプレゼンテーションの一部です。
最初のセッションでは、実験計画法、統計モデルの適合、およびモデルからのプロセスの最適化について説明します。
医薬品製造に関するこの2番目のセッションでは、製造データを調査して視覚化し、根本原因分析にデータマイニングを使用します。
私たちが、錠剤の溶解の問題のために高いバッチ拒否率を経験している製薬会社の一員であると仮定します。 仕様の下限は70％です。つまり、錠剤の溶解速度は少なくとも70でなければならず、溶解が70未満のバッチは拒否されます。
実験計画法を使用してプロセスを最適化するのではなく、溶解への主な影響を特定し、拒否されたバッチ率を減らすためにすぐに実装する短期的な修正措置を特定したいと考えています。
最後に、モンテカルロシミュレーションを使用して、製造変数の変動を考慮し、プロセスの知識を組み込み、実装する変更が製造プロセスにどのように影響するかについて、より現実的なアイデアを得る方法を確認します。長期的には。
