Hola todo el mundo.
Esta presentación voluntad ser sobre Análisis del sistema de medición,
y optimización de una UHPLC M medición Sistema.
presentadores están yo mismo, Frank Deruyck
desde HoGent Universidad de Aplicado ciencias,
y además volker kraft desde JMP Académico Programa
voluntad llevar cuidado de los población
demostrando los JMP herramientas por datos análisis.
Bueno. los problema declaración y descripción.
Bien, en a químico empresa,
sólo [inaudible] químico empresa,
los presentación era inspirado por un internado de a estudiante
y una empresa química, y de curso los material tenido para ser conservó confidencial.
Entonces I sólo voluntad hablar sobre la química empresa,
y además los cifras están a poco poco modificado, pero no problema.
Qué es los ¿declaración?
Bueno, SPC revelado significativo lote para lote variación en crudo material
y posee causado problemas en producto calidad.
Entonces que, bueno,
allí era un asunto con los proveedor que era necesario que todos suministrado lotes,
eso era necesario para analizar ellos todos.
Pero de curso una problema es que
allí era a también lento análisis procedimiento gc,
y un método analítico UHPLC rápido es bajo desarrollo,
era en desarrollo, pero no Listo
por validación porque de también fuerte medición variación.
Y los meta de esta estudio es para especificar robusto y óptimo ajustes
del método UHPLC entonces que validación de los nuevo método voluntad ser posible.
Gracias, Franco.
Trabajando con los JMP académico equipo por más que diez años ahora,
nosotros ayudado muchos Universidad profesores en todo el mundo para obtener acceso para JMP licencias
por enseñando, pero además para enseñando recursos me gusta los caso estudio Biblioteca
en el enlace, jmp.com/cases,
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cada narración a historia sobre a verdadero mundo problema
y a paso por paso solución, incluso los datos conjuntos y ejercicios.
Qué nosotros regalo hoy dia es disponible como a serie de Tres caso estudios,
enfoque en estadístico control de procesos,
medición sistemas análisis, y diseño de experimentos
Tiempo Franco voluntad hablar sobre los problema
y los solución ellos desarrollado por a farmacéutica empresa en Bélgica,
I voluntad manifestación algunos de los análisis pasos utilizando JMP Pro.
Dejar me decir gracias usted para Franco por intercambio estas casos con los académico comunidad,
quién De Verdad bienvenidos tal mundo real ejemplos
viniendo desde practicantes en el industria.
I además querer para gracias Murali, de nuestro equipo académico en India,
quién obras de teatro a llave papel en mejorando nuestro caso estudio Biblioteca
me gusta los desarrollo de estas casos juntos con Franco.
Okey, aquí en esta trama verás muy claro los ilustración los problema.
Entonces qué aquí es mostrado es a trama de los mediciones de los nuevo método UHPLC,
pero no- optimizado y además como a función de los medición
de los CG estándar método, cual era muy preciso y preciso.
Y usted lata claramente ver que allí están algunos problemas.
Entonces diferente operadores hecha algunos mediciones en diferente lotes
y tu puedes ver que los predicción intervalos están bastante grande.
Tú ver a rango a veces sobre 100 miligramos por litro.
Y usted lata además ver que a veces es no claro ya sea una medida
está dentro de las especificaciones, me gusta en los izquierda grafico usted lata ver eso
y además en los Correcto grafico usted lata ver hay además proporciones con exactitud
sentido que hay a grave problema,
y primero de todos nosotros voluntad explorar los causas raíz de la variación
utilizando medición sistema análisis,
los causas de variación, y además los GAMA voluntad utilizar optimizado
segun la estadistica pensando concepto
cual voluntad ser ilustrado en el siguiente diapositivas
Tú ver los estadístico problema resolver el flujo del proceso.
Entonces por los costo de los problema,
los problema con nuestro tu HPLC medición error,
nosotros voluntad entrada esta por análisis del sistema de medición,
y para exportar los variación raíz causas, I mayo uso por supuesto DOE,
además para optimizar los proceso ajustes de los tu HPLC sistema.
los método lo haremos utilizar por cuantificando los variación fuentes es
los medición sistema análisis, y algo teoría I voluntad show.
Entonces es sobre los cuantificando de los diferencia componentes de los total diferencia.
Total diferencia medio los diferencia por toda medida,
por diferente operadores, diferente productos
Entonces nosotros tener dos diferentes componentes,
los producto variación,
Sigma cuadrado producto, y los medición variación.
los medición variación muy importante también se descompone
en dos importante componentes, los repetibilidad los diferencia
vencer para carecer de precisión por repetido
mediciones, y además los valores Entre operadores.
Entonces los Sigma cuadrado grande R cual es los reproducibilidad
Y muy importante criterio en pedido t sombrero, lo siento,
importante criterio
declarando que los medición sistema es solamente apropiado por detección de variación
en los proceso, proceso variación, es que los por ciento GRAMO auge R&R, cual es los
medición error dividido por los total error, deberían ser menos que 10 por ciento.
Entonces los fracción de medición error era
debajo 10 por ciento total de los total variación.
Luego nosotros lata utilizar eso por proceso seguir arriba.
Si es no los caso, eso es más alto,
luego nosotros correr los riesgo que nosotros voluntad control nuestro proceso
en medición variación, y de curso no a muy saludable asunto.
Entonces eso deber ser más bajo que 10 por ciento, eso es los principal criterio.
Okey, dejar me ir para próximo diapositiva.
Y por esta nosotros voluntad utilizar a Calibre R&R estudio, un estudio Gauge R&R
es principalmente un diseño experimental,
entonces que nosotros voluntad Seleccione Tres operadores aleatorios,
Juan, Laura, y Sara,
quién voluntad hacer repetido mediciones dos veces en cuatro diferente lotes cada.
Así lo hemos hecho,
nosotros tener estado poder para cuantificar los dentro de la variación del operador
repetibilidad, los reproducibilidad, la Entre variación del operador,
y además los producto variación, la variación Entre lotes
Entonces, Volker, me iré. los piso para usted ahora.
Bueno. Gracias usted, Franco.
Y antes de I voluntad venir para MSA,
I haría me gusta para brevemente cubrir qué incluido en los primero parte de los serie,
a saber control gráficos y proceso capacidad.
Entonces esta es una de los datos conjuntos aquí
medición los dos compuestos, nuestro continuo respuestas,
compuesto una y compuesto dos, utilizando los bien pero lento CG método.
Entonces datos posee estado recogido sobre ocho días,
con dos lotes por día y por dos diferente vendedores, A y B.
Entonces Cuándo los equipo empezado,
los primero actividad era para controlar y confirmar normalidad de los datos
por esta, ellos miró en normal cuantil parcelas
Ellos además equipado a normal distribución.
Okey, lo siento por esta.
Entonces ellos miró en a normal cuantil trama,
y ellos además equipado a normal distribución seguido por a bondad de prueba de ajuste
Y allí era nada crítico desde que análisis.
Explorador distribuciones, los problema se convirtió claro.
Entonces mirando en datos desde diferente días, nosotros lata ver a enorme
lote por lote variación, incluso por lotes viniendo desde los mismo día.
Y esta medio que e-proceso supervisión es no posible
porque
los variabilidad de esta CG método era alto
y los método era también lento.
Entonces eso necesario a lote de hora
para monitor los lotes
Y por lo tanto una equipo actividad era
para trabajo juntos con los vendedores y otros para reducir que variación.
Y otro actividad,
cual es descrito en los otro partes de los estudio, investigado a método más rápido,
como mencionado por Franco, utilizando los nuevo UHPLC medición método.
Entonces sólo mirando a poco más dentro los viejo método, los CG método.
Entonces los equipo miró en una dimensional
control gráficos y además proceso capacidad por ambas cosas compuestos, de curso,
y ellos además miró en multivariado y modelo impulsado
control cartas
Y aquí nosotros ver que allí fueron algunos extremo puntos en a multi dimensional
análisis, y ellos pudo además ver los contribuciones de los diferente
compuestos o respuestas
Esta es los conclusión de los primero investigación utilizando los viejo método.
Entonces aquí los Salir era que
ambas cosas procesos mirando en los proceso rendimiento aquí, que ambas cosas procesos,
entonces compuesto A y compuesto B, fueron incapaz pero estable.
Para vendedor A
y por vendedor B,
nosotros ver que compuesto una era incluso inestable siguiente estas colores aquí.
Entonces todos de esta motivado los equipo para mejorar los medición proceso.
Y esta trae nosotros para parte dos de estas series
y esta es sobre analizando los medición sistema.
Entonces esta datos aquí fueron recogido por todos los combinaciones, repetido dos veces,
Entre cuatro lotes y Tres operadores,
utilizando los nuevo UHPLC medición método.
Entonces los meta aquí era para la medida todos
lotes de crudo material utilizando esta más rápido método y quizás para permitir algunos
monitoreo en línea de los crudo material en los futuro.
Entonces para obtener empezado con los nuevo datos,
los equipo miró en a dos manera ANOVA, y esta mayo tonto usted.
Esta producción.
Entonces en ambas cosas compuestos,
compuesto una y dos, los lote efecto es muy significativo.
Entonces eso es bien noticias.
Y además los operador efecto y los Interacción Entre lote y operador,
estas efectos están no- significativo, pero los RMSE es bastante elevado.
Entonces que medio que nosotros están quizás mirando en datos
y los efectos que están además interesado en son solo oculto por ruido.
Entonces antes de usted Mira en tal un análisis,
los primero pregunta deberían ser donde es los variación en nuestro datos viniendo ¿desde?
Y segundo, están nosotros medición los ¿señal?
Están nosotros De Verdad mirando en los señal o están nosotros sólo medición ¿ruido?
Y para obtener un idea sobre esta,
a Perfecto visualización de los patrones de variación es a variabilidad gráfico.
Y por estas dos fuentes de variación, lote y operador,
aquí nosotros ver todos los datos puntos por todos operadores y todos lotes
Entonces nosotros tener dos mediciones por lote por operador.
Y por estas dos, nosotros ver los significar.
Nosotros además ver los grupo significar por una operador y nosotros además ver los en general significar.
Eso es los punteado línea aquí por todos nuestro mediciones.
Y nosotros lata Mira en esta por ambas cosas compuestos, de curso.
Entonces aquí, por ejemplo, por compuesto dos, nosotros ver que laura posee
variación bastante alta, en menos comparado para los otro dos operadores.
Entonces eso es a visual análisis.
El método de análisis y el procedimiento a utilizar.
para obtener a mejor visión dentro los medición del sistema rendimiento
es un MSA o medición sistemas análisis.
Y esta era además hecho por los no- optimizado tu método HPLC.
Entonces aquí, por ejemplo,
por los primero compuesto, nosotros ver esta promedio gráfico
y esta gráfico espectáculos los datos juntos con los control limites
o con los ruido banda.
Y qué nosotros ver aquí es no bien noticias en absoluto,
porque nuestro mediciones, nuestro datos es dentro de esta ruido banda,
entonces eso voluntad ser De Verdad duro para detectar ninguna señal con que ruido nivel.
Otro producción es esta paralelismo trama.
Entonces aquí nosotros lata controlar interacciones Entre lotes y operadores y esta haría
indicar un Interacción si algunos de estas líneas están no paralela.
Y esta es los EMP método.
Entonces esta soportes por evaluación del proceso de medición
y usted probablemente saber esta como Indicador descanso y descanso producción.
Y eso es qué además Franco mencionado.
Entonces aquí nosotros ver los señal, eso es los producto variación,
pero nosotros además ver los medición variación
separar dentro repetibilidad y reproducibilidad
Y aquí por los primero compuesto,
nosotros ver que nosotros parecer para tener un asunto con repetibilidad
Entonces los mismo operador haciendo los mismo medición otra vez.
Y por los segundo componente,
nosotros ver que hay además a leve asunto con reproducibilidad como bien.
Entonces estas están mediciones Entre diferente operadores.
Entonces los conclusión aquí es que los sistema de medida
o los medición proceso es incapaz para detectar ninguna calidad cambio causado
por a significativo sistemático variación Entre nuestro lotes
Y con que, I mano espalda para Franco.
Okey, gracias usted, Volker.
I pensar nosotros lata cambio para próximo diapositivas porque eso es qué nosotros discutido
Está bien, es qué usted mostró, Volker, eso es además en los diapositivas
Okey, Si, acá nosotros lata comienzo.
Y nosotros comienzo con primero de todos, en los diseño de experimentos,
los mejoramiento estudio, los proceso mejora estudio.
Y primero o F todos,
en pedido para mejor especificar nuestro experimental objetivos, nosotros deberían primero de todos
ir para los raíz porque análisis por los elevado medición error.
los laboratorio equipo,
después una lluvia de ideas con el equipo de laboratorio,
eso llegó fuera que fueron dos principal
raíz causas, una Enlace para los equipo y una Enlace para los método.
Y los una Enlace para los equipo era
los principal fuente por pobre repetibilidad porque eso era a muy fuerte asunto
con inestable columna temperatura y eluyente tasa de flujo,
la UHPLC utiliza columna, es a cromatográfico técnica,
y además un eluyente para hacer la separación,
para dirigir los compuestos para los columna y hacer separación posible.
Como a importar de hecho eso era deriva Entre
diferente experimentos y incluso dentro de una experimentar.
Esta resultados de curso en a pobre repetibilidad
Y los primero tarea, de curso, de los equipo de laboratorio
era para estabilizar de curso los columna temperatura y eluyente
Porque si usted ir para ninguna diseño experimental,
de curso, nosotros necesitar para tener reparado ajustes de los temperatura
y eluyente caudales, cual están de curso dos importante factores
Para los segundo asunto,
los método porque, además los estabilidad problema,
cual de curso era reparado, allí era además un asunto con
baja resolucion porque de no- optimizado análisis proceso ajustes cual fueron bastante
bajo y además inestable, sentido que Cuándo nosotros hacer pequeña turnos para tasa de flujo
y temperatura, allí fueron a veces enorme turnos
además en resolución, indicando que allí era además no solamente
óptimo problema pero además a problema con robustez
Entonces los meta era especificar no solamente óptimo ajustes pero además robusto ajustes.
Entonces los variación de los resolución deberían
ser mínimo como a función de algunos variación alrededor los ajustes
del proceso, práctica, de los análisis.
Vamos sólo ahora ir para los GAMA.
Y el objetivo, por supuesto, del DOE es que
nosotros especificar los respuesta variable es Y, los compuesto concentración
en los estándar muestras, y nosotros tener para hacer modelos de este Y,
los compuesto concentración es a función de los UHPLC control factores
Y una vez nosotros tener los ecuaciones,
nosotros lata luego de curso ir para mejoramiento, y qué es el mejoramiento ¿criterio?
Nosotros voluntad utilizar los calidad PAGS sobre T proporción criterio.
Que medio que,
esa hora,
fracción de los error
en los tolerancia rango deberían ser más bajo que 10 por ciento.
Si usted tener los tolerancia rangos de nuestro compuestos cual están especificado,
compuesto una
en los estándar muestra era un 300 miligramos por litro
más o menos 200 miligramos por litro,
luego nosotros tener para hacer Por supuesto que y además los, lo siento, los estándar muestra, dos,
dos estándar muestras, los objetivo de compuesto dos y los estándar
muestra dos es 450 más o menos 150 ppm Especificaciones límites.
Y de curso si usted querer para alcanzar 10 por ciento
de esta especificación rangos, que medio que bueno, nosotros tener para
dado nuestro atractivo función por mejoramiento, es que ¿bueno?
Por qué deberían partido objetivo compuesto concentración más bajo que ¿10 por ciento?
Sentido que por estándar muestra una allí
deberían ser 300 más o menos 20 ppm, 20 miligramos por litro .
Y por estándar muestra dos los compuesto la concentración debe ser
450 más o menos 15 miligramos por litro
eso es los criterio por mejoramiento.
Entonces como por nuestro modelo consiguiendo juntos con laboratorio expertos
los factores están los principal efectos, los principal efectos y todos cuadrático efectos
Y los principal efectos están los temperatura de los columna,
con los rango 25 para 35 grados Celsius, eluyente flujo calificar,
cinco para 15 miligramos por mililitro, y además un gradiente
Qué es un gradiente?
Bien que medio que allí es un aditivo, Acetronitrilo, en los eluyente y esta
concentración de esta acetonitrilo aumenta a medida que a función de los volumen,
agregado como a función de flujo, los volumen, a través de los columna.
Que medio
desde volumen cero y una mililitro es a rango Entre cinco y 20 por ciento.
Y una vez los volumen es cinco para seis mililitros,
tenemos a rango de 35 para 70 por ciento de Acetonitrilo en el eluyente.
también un importante factor es los ultravioleta longitud de onda .
los detector es por ultravioleta y eso deberían ser revisado Entre 192 y 270.
Y lluvia de ideas con los laboratorio expertos, quién hizo ya bastante algunos preliminar
experimentos y tenido algunos experiencia con los UHPLC,
como a importar de hecho, solamente dos Interacción efectos fueron seleccionado.
Eso es los temperatura y eluyente tasa de flujo y además
los eluyente tasa de flujo interactuando con todos degradado factores especificado encima.
Entonces esta medio que los diseño elegido
para reunirse los objetivos y para modelo, y para especificar los modelo parámetros
Eso era los personalizado diseño, y Volker voluntad ilustrar qué diseño era sobre.
Bueno.
Gracias usted Franco.
Entonces hablando sobre los tercera parte de esta caso estudio serie cual es sobre diseño
experimentar y qué nosotros aprendió entonces lejos es que nosotros tener para reducir los medición
variación cual es causado por esta no optimizado UHPLC método.
Y esta método lata ser descrito, como Franco puntiagudo fuera, por estas control ajustes
o proceso ajustes, me gusta temperatura y entonces en.
Entonces nosotros además querer nuestro respuestas permanecer dentro de sus límites.
Entonces esta sigue los regla del 10 por ciento como dado por franco,
y estas limites están además agregado para nuestro datos.
Entonces para diseño tal un experimentar los equipo miró en a definitivo poner en pantalla diseño.
Entonces esta una aquí, y además agregado personalizado diseño y ambas cosas con 25 rondas
Entonces comparando ambas cosas diseños, ellos utilizar los comparar diseño plataforma,
y usted lata ver varios razones cual están en favor de los personalizado diseño.
Entonces aquí, por ejemplo, por principal efectos nosotros ver levemente mejor energía por los DSD.
Pero por los otro más alto pedido efectos nosotros ver
De Verdad a elevado beneficio por los personalizado diseño.
Mismo aquí, mirando en los fracción de los diseño
espacio nosotros ver que los personalizado diseño es haciendo mejor.
Tú pudo además Mira en los mapas de correlación,
y finalmente, los eficiencia es además en favor de los personalizado diseño.
Y por que razón los equipo usado los personalizado diseño,
a personalizado diseño por esos estudios.
Entonces aquí nosotros tener los terminado datos
por los personalizado diseño, terminado con ambas cosas respuesta mediciones.
Y por esta nosotros además tener
los correspondiente lineal modelo.
Entonces aquí por los primero respuesta,
compuesto una, y por compuesto dos, ambas cosas con sus perfiladores de curso.
Y aquí está a perfilador combinado
con ambas cosas respuestas en los inicial, sólo los medio ajustes.
Y por maximizando los atractivo,
entonces I haría obtener para los óptimo ajustes y nosotros ver que nosotros están pareo
ambas cosas objetivos aquí, 300 y 450 respectivo, nosotros están pareo ellos perfectamente.
Sin embargo, nosotros además ver bastante grande sensibilidad indicadores.
Estas están los púrpura triangulos, y ellos están narración nosotros que en los óptimo punto,
nuestro respuesta superficie es bastante empinado en algunos dimensiones
y esta reduce los robustez de nuestro proceso
en caso de algunos aleatorio variación de nuestro proceso ajustes.
Y esta lata ser más analizado por agregando
los simulador para esta perfilador y que es hecho aquí.
Entonces aquí los simulador
define los aleatorio variación cual era definido por nuestro proceso expertos
Y sólo acuerdo los medio ajustes, más esta aleatorio variación, simulando
10,000 de respuesta valores nosotros ver que todos de nuestro respuesta valores están fuera de Especificaciones.
Estas están todos defectos De curso, nosotros están sólo en los medio ajustes ,
así que nada mejor para suponer aquí.
Traspuesta para nuestra configuración óptima y simulando otra vez.
Entonces ahora nosotros ver que los defecto calificar para ser previsto es encima 12 por ciento
Entonces desde aquí los robustez lata ser mejorado aún más,
cualquiera a mano, utilizando los perfilador y los simulador
y los sensibilidad indicadores, o automáticamente por corriendo
un experimento de simulación cual es además construido dentro esos perfiles.
Entonces los equipo usado a manual Acercarse
y estas están los robusto ajustes.
Ellos llegó arriba con estas rojo ajustes aquí.
Y si I simular otra vez, §nosotros ver que los defecto calificar
ahora gotas debajo uno porciento.
Entonces esta es a monte carlo simulación, es todos aleatorio entonces los defecto calificar cambios
levemente con cada nuevo simulación, y usted lata además ver cómo los histogramas
de nuestro simulado respuesta datos comportarse bastante bien.
Entonces ellos están dentro de nuestro rango, dentro de nuestro limites
cual apoyo esta 10 por ciento regla.
y, en estas
robusto ajustes.
Entonces yendo espalda para los otro perfilador
Entonces aquí I además tener
algunos contorno parcelas utilizando los contorno perfilador, y ellos lata además ser usado
para mejor comprender los mejor regiones por los Procesando y por configurando
los proceso y estas están típicamente los blanco regiones cual proveer
los en especificaciones regiones por a combinación de dos control factores
Y I esperar usted me gusta esta viaje,
y con esta I mano sobre espalda para Franco para discutir esta Salir.
Okey, gracias usted, Volker.
Entonces,
ahora nosotros lata ir para los validación experimentar,
de curso, una vez nosotros optimizar los ajustes
ahora nosotros lata hacer un experimentar para controlar ya sea De Verdad los mediciones de los nuevo
UHPLC sistema y los CG análisis están equivalente.
Entonces por esta, otra vez, nosotros colocar arriba un calibre R&R estudio,
midiendo también uno
cual es bastante similar para los una
discutido antes de pero además ahora nosotros hacer mediciones con los CG en pedido
para comparar los dos mediciones métodos. Tú ver aquí además incluido como una extra
factor en el calibre R&R es los instrumento factor.
Bueno.
Entonces aquí están los resultados y usted lata ver
De Verdad que nosotros hacer bastante un mejora que usted ver en los Medir los resultados de R&R.
Que el principal variación ahora es producto variación.
Tú ver que ahora los lote variación es no más oscurecido por ruido medición error.
los gris área es bastante estrecho comparado para los unos
nosotros tenido antes de, y eso es a muy bien noticias.
Tú ver es principalmente producto variación.
Entonces los Calibre R&R y proporción es bastante, partidos nuestro objetivo.
Sentido que precisión tolerancia proporción aquí es sobre ocho por ciento
Y los relación precisión/tolerancia es seis veces los Calibre R&R figura
dividido por los tolerancia de los compuesto , 400, que es el ocho por ciento.
Entonces los precisión es bueno.
Entonces que esta medición sistema es apropiado
para ser usado en calidad control por compuesto una.
Agradable.
Compuesto una. Bueno.
Tú ver en los paralela trama sólo a poco cruce,
usted ver que por Sara, indicando a poco
quizás Interacción Entre los lotes y operadores.
Okey, por compuesto dos, nosotros tener para ver los mismo cosa incluso mejor.
Entonces solamente 5 por ciento de Indicador descanso y descanso,
los precisión tolerancia proporción, 5 por ciento,
mismo cosa, muy estrecho ruido rango y no importante cruce de los líneas.
Bastante paralela, indicando no operador parcialidad, no interacciones.
Modelando el compuesto una análisis, nosotros ver que es principalmente
influenciado por lote, y además poco lote para operador Interacción efecto.
Compuesto una y por compuesto dos.
Okey, ahora nosotros lata ver esta muy pequeña
hecho de interacción porque nosotros tener reducido los medición ruido entonces mucho
ahora, que muy pequeña hechos, de curso ahora volverse visible.
En los primero hora nosotros pudo no ver eso, nosotros pudo no detectar eso.
Pero que es porque de a muy pobre experimental energía.
Pero ahora nosotros aumento
los experimental energía
seriamente por sólo reduciendo los experimental ruido,
de curso, ahora esta Interacción en hecho se convierte visible.
Pero los pequeña una, usted lata ver que además
por los Enlace para Sara, los verde línea de Sara,
pero aquí además era a poco problema en los CG
análisis como bien, no solamente por los UHPLC, pero además por los CG análisis.
Okey, eso es un asunto para ser abordado por incorrecto.
Pero ahora es aquí.
Esos dos gráficos ilustrar equitativamente claramente
que ambas cosas medición sistemas están por poco equivalente, los resultados de UHPLC
versus los CG resultados
Nosotros ver que hay por poco a Perfecto,
muy bien correlación con todos puntos en los medio línea.
Entonces los Pendiente es por poco una.
Es no significativamente diferente desde una.
Y además allí es un interceptar con los y eje,
es no significativamente diferente desde cero.
Entonces los método era Listo por validación, UHPLC es preciso y los
no significativo diferencia, cual usted ver, estándar análisis , entonces muy agradable resultados
Y nosotros pudo decir que los problema con abordar los problema con MSA y DOE
era muy poderoso, principal para a bien, muy agradable solución para nuestro problema
cual pudo ser implementado, de curso, ahora en producción.
Gracias por tu atención y si allí hay alguna pregunta,
por favor dejar nosotros saber.
