이 비디오는 제약 산업을 위한 세 가지 프레젠테이션 시리즈의 일부입니다.
첫 번째 세션에서는 실험 설계, 통계 모델 조정, 모델 기반 프로세스 최적화를 제시합니다.
의약품 제조에 대한 두 번째 세션에서는 제조 데이터를 탐색 및 시각화한 후 근본 원인 분석을 위해 데이터 마이닝을 사용합니다.
우리가 정제 용해 문제로 인해 배치 거부율이 높은 제약 회사에 속해 있다고 가정해 보겠습니다. 규격 하한은 70%입니다. 즉, 정제의 용출률이 70 이상이어야 하며, 용출률이 70 미만인 로트는 거부됩니다.
우리는 실험 계획을 사용하여 공정을 최적화하기보다는 용출에 대한 주요 영향을 식별하고 배치 거부율을 줄이기 위해 즉시 실행할 단기 시정 조치를 식별하고자 합니다.
마지막으로 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 제조 변수의 변동을 설명하고 프로세스 지식을 통합하며 우리가 구현하는 변경 사항이 장기적으로 제조 프로세스에 어떤 영향을 미칠지에 대한 보다 현실적인 아이디어를 얻는 방법을 살펴봅니다.
