이 비디오는 제약 산업을 위한 3개의 프레젠테이션 시리즈 중 일부입니다.
첫 번째 세션에서는 실험 설계, 통계 모델 피팅 및 모델에서 프로세스 최적화를 제시합니다.
의약품 제조에 대한 이 두 번째 세션에서는 제조 데이터를 탐색 및 시각화한 다음 근본 원인 분석을 위해 데이터 마이닝을 사용합니다.
정제 용해 문제로 인해 배치 거부율이 높은 제약 회사에 속해 있다고 가정해 보겠습니다. 규격 하한은 70%로, 정제의 용출률이 70 이상이어야 하며 용출이 70 미만인 배치는 불합격됩니다.
실험 계획을 사용하여 공정을 최적화하기보다는 용출에 대한 주요 영향을 식별하고 거부된 배치 비율을 줄이기 위해 즉시 시행할 단기 시정 조치를 식별하고자 합니다.
마지막으로 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여 제조 변수의 변동을 고려하고 프로세스에 대한 지식을 통합하고 구현하는 변경 사항이 제조 프로세스에 어떻게 영향을 미칠지에 대한 보다 현실적인 아이디어를 얻는 방법을 봅니다. 장기.
