このビデオは、製薬業界向けの 3 つのプレゼンテーション シリーズの一部です。
最初のセッションでは、実験計画法、統計モデルの調整、モデルに基づいた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、製造データを探索して視覚化し、データ マイニングを使用して根本原因を分析します。
私たちが、錠剤の溶解の問題により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てください。 規格の下限は 70% で、これは錠剤の溶解率が少なくとも 70 でなければならないことを意味し、溶解率が 70 未満のロットは不合格となります。
私たちは、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、溶解に対する主な影響を特定し、バッチの拒否率を下げるために直ちに実行できる短期的な是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、実装する変更が長期的に製造プロセスにどのような影響を与えるかについてより現実的なアイデアを得る方法を説明します。
