こんにちはみんな。
これプレゼンテーション意思なれだいたい測定システム分析、
と最適化のUHPLC M easurementシステム。
プレゼンターそれは私自身、フランク・デルイック
からHoGent大学カレッジの適用科学、
とまたヴォルカークラフトからJMPアカデミックプログラム
意思取るお手入れのtheデモ
実演the JMPツールためにデータ分析。
わかった。 The問題声明と説明。
良い、のa化学会社、
ただ[聞き取れない]化学会社、
theプレゼンテーションだったインスパイヤされたにとインターンシップのa学生
と化学会社、とのコースthe素材持っていましたになれ維持信頼。
それで私ただ意思トークだいたい化学会社、
とまたthe数字それはa少し少し変更、しかしいいえ問題。
何はthe声明？
さて、SPC明らかに重要バッチにバッチ変化の生素材
ともっている引き起こされた問題製品に品質。
それでそれ、わかった、
そこのだったと問題とtheサプライヤーそれだった必要それすべて供給バッチ、
それだった必要に分析する彼らすべて。
だがのコース一問題はそれ
そこのだったaそれもスロー分析手順GC、
および高速UHPLC分析メソッドは下発達、
だったの発達、しかしいいえ準備
ために検証なぜならのそれも強い計測変化。
とtheゴールのこれ勉強はに特定壮健と最適な設定
UHPLC法のそれでそれ検証のthe新着方法意思なれ可能。
ありがとう、フランク。
働くとthe JMPアカデミックチームためにもっとよりも十年今、
私たち助けたたくさんの大学教授世界的にに得るアクセスにJMPライセンス
ために教えて、しかしまたに教える資力お気に入りthe場合勉強図書館
でリンク、jmp.com / Cases、
教授得る自由アクセスにもっと50件以上、
各告げるa話だいたいa本物世界問題
とaステップにステップ解決、含むtheデータセットと演習。
何私たち現在今日は利用可能なのでaシリーズの三場合研究、
フォーカシングオン統計プロセス制御、
計測システム分析、とデザインの実験。
その間フランク意思トークだいたいthe問題
とthe解決彼ら発展したためにa製薬会社のベルギー、
私意思デモいくつかのthe分析ステップを使用してJMPプロ。
させて自分いう感謝君にフランクために共有これらはケースとtheアカデミックコミュニティ、
WHO本当ようこそそのような現実の世界例
到来から開業医の中に業界。
私また欲しいですに感謝インドのアカデミックチームのMurali、
WHO演劇a鍵役割の強化私たちの場合勉強図書館
お気に入りthe発達のこれらはケース一緒とフランク。
わかった、ここのこれプロット分かりますか非常に明確にthe図the問題。
それで何ここは示されているはaプロットのthe測定のthe新着UHPLC法、
しかし非最適化とまたなのでa関数のthe計測
のthe GC標準方法、どれのだったとても正確と正確。
と君できる明らかに見るそれそこのそれはいくつか問題。
それで違う演算子製いくつか測定オン違うバッチ
そして、次のことができます見るそれthe予測間隔それはとても大きい。
君は見るa範囲時折以上100ミリグラムあたりリットル。
と君できるまた見るそれ時折これはいいえクリアどうにか測定
仕様の範囲内です、お気に入りオンthe左グラフ君できる見るそれ
とまたオンthe正しいグラフ君できる見るありますまた比率と正確さ
意味それありますa深刻問題、
そして最初にのすべて私たち意思見るthe変動の根本原因
を使用して計測システム分析、
the原因の変化、とまたthe DOE意思使用する最適化
統計によると考え概念
どれの意思なれ図解の次スライド。
君は見るthe統計問題プロセスフローを解決します。
それでためにthe費用のthe問題、
the問題と私たちのU HPLC計測エラー、
私たち意思タックルこれに測定システム分析、
とに輸出the変化根原因、私五月もちろんDOEの使用、
またに最適化the処理する設定のthe U HPLCシステム。
The方法私達はします使用するために定量化the変化ソースは
the計測システム分析、いくつかの仮説私意思見せる。
それでこれはだいたいthe定量化のthe分散コンポーネントのthe合計分散。
合計分散手段the分散にすべての測定、
に違う演算子、違う製品。
それで私たち持ってる2さまざまなコンポーネント、
the製品変化、
シグマ平方製品、とthe計測変化。
The計測変化とても重要なものも分解されます
の2重要コンポーネント、 the再現性the分散
期限に足らないの精度に繰り返される
測定、とまたthe値の間に演算子。
それでtheシグマ平方大きいRどれのはthe再現性。
ととても重要基準の注文t帽子、ごめんなさい、
重要基準
述べるそれthe計測システムはそれだけ適切ために変動の検出
のtheプロセス、プロセス変化、はそれtheパーセントG auge R＆R、どれのはthe
計測エラー分割にthe合計エラー、したほうがいいなれ以下よりも10パーセント。
それでthe分数の計測エラーだった
下10パーセント合計のthe合計変化。
それで私たちできる使用するそれために処理する従う上。
もしもこれはいいえthe場合、それはより高い、
それから私たち走るthe危険それ私たち意思コントロール私たちの処理する
オン計測変化、とのコースいいえaとても健康問題。
それでそれしなければならないなれ低いよりも10パーセント、それはthe主要基準。
わかった、させて自分行くに次滑り台。
とためにこれ私たち意思使用するaゲージR＆R研究、ゲージR＆R研究
主に実験計画であり、
それでそれ私たち意思選択する三ランダム演算子、
ジョン、ローラ、とサラ、
WHO意思する繰り返される測定2タイムズオン四違うバッチ各。
だから私たちはやった、
私たち持ってるその間できるに定量化theオペレーターバリエーション内
再現性、 the再現性、の間にオペレーターバリエーション、
とまたthe製品バリエーション、変化の間にバッチ。
だから、フォルカー、私は去りますthe床に君今。
わかった。 感謝君、フランク。
と前私意思来てにMSA、
私だろうお気に入りに簡単にカバー何ですか含まれていますのthe最初部のtheシリーズ、
つまりコントロールチャートと処理する容量。
それでこれは一のtheデータセットここ
測定the 2化合物、私たちの連続反応、
化合物一と化合物2、を使用してthe良いしかしスローGC方法。
それでデータもっているその間集めました以上8日々、
と2バッチあたり日とために2違うベンダー、 AとB。
それでいつtheチーム始めた、
the最初アクティビティだったに小切手と確認正常のtheデータ
ためにこれ、彼ら見たで正常分位数プロット。
彼らまた装着a正常分布。
わかった、ごめんためにこれ。
それで彼ら見たでa正常分位数プロット、
と彼らまた装着a正常分布続いてにa良さのフィットテスト。
とそこのだったなし致命的からそれ分析。
探索する分布、 the問題なりましたクリア。
それで見てでデータから違う日々、私たちできる見るa巨大
バッチにバッチ変化、平ためにバッチ到来からthe同じ日。
とこれ手段それe-プロセスモニタリングはいいえ可能
なぜなら
the変動性のこれGC方法高かった
とthe方法だったそれもスロー。
それでそれ必要a多くの時間
にモニターtheバッチ。
としたがって一チームアクティビティだった
に仕事一緒とtheベンダーとその他に減らすそれ変化。
と別アクティビティ、
どれのは説明されたのthe他の部品のthe勉強、調査aより速い方法、
なので言及されたにフランク、を使用してthe新着UHPLC計測方法。
それでただ見てa少しもっとの中へthe年方法、 the GC方法。
それでtheチーム見たで一次元
コントロールチャートとまた処理する容量ために両方化合物、のコース、
と彼らまた見たで多変量とモデル駆動
コントロールチャート。
とここ私たち見るそれそこのそうだったいくつか過激ポイントのaマルチ次元
分析、と彼らできるまた見るthe貢献のthe違う
化合物また反応。
これはthe結論のthe最初調査を使用してthe年方法。
それでここthe結果だったそれ
両方プロセス見てでthe処理するパフォーマンスここ、それ両方プロセス、
それで化合物Aと化合物B、そうだったできないしかし安定。
ためにベンダーA
とためにベンダーB、
私たち見るそれ化合物一だった平不安定続くこれらは色ここ。
それですべてのこれやる気theチームに向上the計測処理する。
とこれもたらす我らに部2のこのシリーズ
とこれはだいたい分析the計測システム。
それでこれデータここそうだった集めましたためにすべてthe組み合わせ、繰り返される二度、
の間に四バッチと三演算子、
を使用してthe新着UHPLC計測方法。
それでtheゴールここだったに測定すべて
バッチの生素材を使用してこれもっと早く方法と多分に許可するいくつか
インラインモニタリングのthe生素材のthe将来。
それでに得る始めたとthe新着データ、
theチーム見たでa 2仕方ANOVA、とこれ五月バカ君。
これ出力。
それでオン両方化合物、
化合物一と2、 theバッチ効果は非常に重要。
それでそれは良いニュース。
とまたtheオペレーター効果とtheインタラクションの間にバッチとオペレーター、
これらは効果それは非重要、しかしthe RMSEはとても高い。
それでそれ手段それ私たちそれは多分見てでデータ
そして私たちの効果それはまた興味があるのただ隠れたにノイズ。
それで前君見るでそのようなと分析、
the最初質問したほうがいいなれどこはthe変化の私たちのデータ到来から？
と2番目、それは私たち測定the信号？
は私たち本当見てでthe信号またそれは私たちただ測定ノイズ？
とに得ると考えだいたいこれ、
a完全視覚化のtheパターンの変化はa変動性チャート。
とためにこれらは2ソースの変化、バッチとオペレーター、
ここ私たち見るすべてtheデータポイントためにすべて演算子とすべてバッチ。
それで私たち持ってる2測定あたりバッチあたりオペレーター。
とためにこれらは2、私たち見るthe平均。
私たちまた見るtheグループ平均ために一オペレーターと私たちまた見るthe全体平均。
それはthe点在ラインここためにすべて私たちの測定。
と私たちできる見るでこれために両方化合物、のコース。
それでここ、ために実例、ために化合物2、私たち見るそれローラもっている
非常に高い変動、で少しでも比較にthe他の2演算子。
それでそれはaビジュアル分析。
使用する分析方法と手順
に得るaより良い洞察の中へthe計測システムのパフォーマンス
はとMSAまた計測システム分析。
とこれだったまた終わりためにthe非最適化U HPLC法。
それでここ、ために実例、
ためにthe最初化合物、私たち見るこれ平均チャート
とこれチャートショーtheデータ一緒とtheコントロール制限
またとtheノイズバンド。
と何私たち見るここはいいえ良いニュース、
なぜなら私たちの測定、私たちのデータは以内にこれノイズバンド、
それでそれ意思なれ本当難しいに探知どれか信号とそれノイズレベル。
別出力はこれ並列処理プロット。
それでここ私たちできる小切手相互作用の間にバッチと演算子とこれだろう
示すとインタラクションもしもいくつかのこれらは行それはいいえ平行。
とこれはthe EMP方法。
それでこれスタンドために測定プロセスの評価
と君恐らく知るこれなのでゲージR＆R出力。
とそれは何またフランク言及された。
それでここ私たち見るthe信号、それはthe製品変化、
しかし私たちまた見るthe計測変化
スプリットの中へ再現性と再現性。
とここためにthe最初化合物、
私たち見るそれ私たち思われるに持ってると問題と再現性。
それでthe同じオペレーターやってthe同じ計測また。
とためにthe 2番目成分、
私たち見るそれありますまたaわずか問題と再現性なので良い。
それでこれらはそれは測定の間に違う演算子。
それでthe結論ここはそれthe測定システム
またthe計測処理するはできませんに探知どれか品質シフト引き起こされた
にa重要系統的変化の間に私たちのバッチ。
ととそれ、私手戻るにフランク。
わかった、感謝君、ヴォルカー。
私考える私たちできるシフトに次スライドなぜならそれは何私たち議論した。
さて、それは何君示した、ヴォルカー、それはまたのtheスライド。
わかった、ええ、ここです私たちできる始める。
と私たち始めると最初のすべて、のtheデザインの実験、
the最適化勉強、 the処理する改善勉強。
と最初のo fすべて、
の注文により良い特定私たちの実験的目標、私たちしたほうがいい最初のすべて
行くにthe根原因分析ためにthe高い計測エラー。
Theラボチーム、
後ラボチームとのブレインストーミング、
それ来たアウトそれそうだった2主要
根原因、一リンクにthe装置と一リンクにthe方法。
とthe一リンクにthe装置だった
the主要ソースために貧しい再現性なぜならそれだったaとても強い問題
と不安定桁温度と溶離液流量、
UHPLCは桁、これはaクロマトグラフィー技術、
とまたと溶離液分離するために、
にリードthe化合物にthe桁と作る分離可能。
としてa案件の事実それだったドリフトの間に
違う実験と平以内に一実験。
これ結果のコースのa貧しい再現性。
とthe最初タスク、のコース、のtheラボチーム
だったに安定させるのコースthe桁温度と溶離液。
なぜならもしも君行くにどれか実験計画、
のコース、私たち必要に持ってる修繕設定のthe温度
と溶離液流量、どれのそれはのコース2重要要因。
ためにthe 2番目問題、
the方法なぜなら、その上the安定問題、
どれののコースだった修繕、そこのだったまたと問題と
低解像度なぜならの非最適化分析処理する設定どれのそうだったとても
低いとまた不安定、意味それいつ私たち作る小さいシフトに流量
と温度、そこのそうだった時折巨大シフト
また解像度で、示すそれそこのだったまたいいえそれだけ
最適な問題しかしまたa問題と堅牢性。
それでtheゴールだった特定いいえそれだけ最適な設定しかしまた壮健設定。
それでthe変化のthe解像度したほうがいい
なれ最小限なのでa関数のいくつか変化その周りthe設定
プロセス、実践、 the分析。
しましょうただ今行くにthe DOE。
そしてもちろん、DOEの目標はそれです
私たち特定the応答変数はY、 the化合物集中
のthe標準サンプル、と私たち持ってるに作るモデルのこのY、
the化合物集中はa関数のthe UHPLCコントロール要因。
と一度私たち持ってるthe方程式、
私たちできるそれからのコース行くに最適化、と何それは最適化基準？
私たち意思使用するthe品質P以上T比率基準。
それか手段それ、
その私たち、
分数のtheエラー
のthe許容範囲範囲したほうがいいなれ低いよりも10パーセント。
もしも君持ってるthe許容範囲範囲の私たちの化合物どれのそれは指定、
化合物一
のthe標準サンプルでした300ミリグラム/リットル
プラスマイナス200ミリグラム/リットル、
それから私たち持ってるに作る承知しましたそれとまた、ごめん、 the標準サンプル、 2、
2つの標準サンプル、 the目標の化合物2とthe標準
サンプル2は450プラスまたはマイナス150 ppmスペック制限。
とのコースもしも君欲しいですに到着10パーセント
のこれ仕様範囲、それ手段それわかった、私たち持ってるに
与えられた私たちの望ましさ関数ために最適化、はそれわかった？
どうしてしたほうがいいマッチ目標化合物集中低いよりも10パーセント？
意味それために標準サンプル一そこの
したほうがいいなれ300プラスかマイナス20 ppm、 20ミリグラム/リットル。
とために標準サンプル2 the化合物濃度は
1リットルあたり450プラスマイナス15ミリグラム
それはthe基準ために最適化。
それでなのでために私たちのモデル取得一緒とラボ専門家。
The要因それはthe主要効果、 the主要効果とすべて二次効果。
とthe主要効果それはthe温度のthe桁、
とthe範囲25に35度摂氏、溶離液フロー割合、
五に15ミリグラム/ミリリットル、とまたグラデーション。
何はグラデーション？
良いそれ手段それそこのはと添加剤、アセトニトリル、 the溶離液とこれ
集中のこれアセトニトリルとして増加しますa関数のthe音量、
追加したなのでa関数のフロー、 the音量、使ってthe桁。
それか手段
から音量ゼロと一ミリリットルこれはa範囲の間に5と20パーセント。
と一度the音量は五に六ミリリットル、
我々は持っていますa範囲の35に70パーセントの溶離液中のアセトニトリル。
またと重要要素はthe UV波長。
The検出器はにUVとそれしたほうがいいなれ制御の間に192と270。
とブレーンストーミングとtheラボ専門家、 WHOしたすでにとてもいくつか予備
実験と持っていましたいくつか経験とthe UHPLC、
なのでa案件の事実、それだけ2インタラクション効果そうだった選択されました。
それはthe温度と溶離液流量とまた
the溶離液流量相互作用とすべて勾配要因指定その上。
それでこれ手段それtheデザイン選ばれた
に会うthe目標とにモデル、とに特定theモデルパラメーター。
これだったthe習慣デザイン、とヴォルカー意思説明する何デザインだっただいたい。
わかった。
感謝君フランク。
それで話しているだいたいthe三番部のこれ場合勉強シリーズどれのはだいたい設計
実験と何私たち学んだそれで遠いはそれ私たち持ってるに減らすthe計測
変化どれのは引き起こされたにこれ最適化されていないUHPLC方法。
とこれ方法できるなれ説明された、なのでフランクとがったアウト、にこれらはコントロール設定
またはプロセス設定、お気に入り温度とそれでオン。
それで私たちまた欲しいです私たちの反応残る以内に彼らの制限。
それでこれ続くthe 10パーセントのルールなので与えられたフランクによって、
とこれらは制限それはまた追加したに私たちのデータ。
それでにデザインそのようなと実験theチーム見たでa決定的ふるい分けデザイン。
それでこれ一ここ、とまた追加した習慣デザインと両方と25ラウンド。
それで比較両方デザイン、彼ら使用するthe比較デザインプラットホーム、
と君できる見るいくつかの理由どれのそれはの好意のthe習慣デザイン。
それでここ、ために実例、ために主要効果私たち見る少しより良いパワーためにthe DSD。
だがためにthe他のより高い注文効果私たち見る
本当a高い利点ためにthe習慣デザイン。
同じここ、見てでthe分数のtheデザイン
スペース私たち見るそれthe習慣デザインはやってより良い。
君はできるまた見るでthe相関マップ、
と最後に、 the効率はまたの好意のthe習慣デザイン。
とためにそれ理由theチーム中古the習慣デザイン、
a習慣デザインためにそれらの研究。
それでここ私たち持ってるthe完了データ
ためにthe習慣デザイン、完了と両方応答測定。
とためにこれ私たちまた持ってる
the対応する線形モデル。
それでここためにthe最初応答、
化合物一、とために化合物2、両方と彼らのプロファイラーのコース。
とこれがa複合プロファイラー
と両方反応でtheイニシャル、ただthe半ば設定。
とに最大化the望ましさ、
それで私だろう得るにthe最適な設定と私たち見るそれ私たちそれはマッチング
両方ターゲットここ、 300と450それぞれ、私たちそれはマッチング彼ら完璧に。
しかし、私たちまた見るとても大きい感度指標。
これらはそれはthe紫の三角形、と彼らそれは告げる我らそれでthe最適な点、
私たちの応答水面はとても急のいくつか寸法
とこれ減らすthe堅牢性の私たちの処理する
の場合にはいくつかランダム変化の私たちの処理する設定。
とこれできるなれさらに分析に追加する
theシミュレーターにこれプロファイラーとそれは終わりここ。
それでここtheシミュレーター
定義するtheランダム変化どれのだった定義済みに私たちの処理する専門家。
とただ維持するthe半ば設定、プラスこれランダム変化、シミュレーション
10,000の応答値私たち見るそれすべての私たちの応答値それはアウトのスペック
これらはそれはすべて欠陥。 のコース、私たちそれはただでthe半ば設定、
だから何も良いに予想ここ。
切り替えに最適な設定とシミュレーションまた。
それで今私たち見るそれthe欠陥割合になれ期待されるはその上12パーセント。
それでからここthe堅牢性できるなれさらに改善され、
また手動で、を使用してtheプロファイラーとtheシミュレーター
とthe感度指標、また自動的にランニング
シミュレーション実験どれのはまた建てられたの中へそれらのプロファイル。
それでtheチーム中古aマニュアルアプローチ
とこれらはそれはthe壮健設定。
彼ら来た上とこれらは赤設定ここ。
ともしも私シミュレートまた、 §私たち見るそれthe欠陥割合
今滴下1パーセント。
それでこれはaモンテカルロシミュレーション、これはすべてランダムそれでthe欠陥割合変更
少しと各新着シミュレーション、と君できるまた見るどうやってtheヒストグラム
の私たちのシミュレート応答データ振る舞うとても良い。
それで彼らそれは以内に私たちの範囲、以内に私たちの制限
どれのサポートこれ10パーセントルール。
そして、でこれらは
壮健設定。
それで行く戻るにthe他のプロファイラー。
それでここ私また持ってる
いくつか輪郭プロットを使用してthe輪郭プロファイラー、と彼らできるまたなれ中古
により良い理解するthe一番地域ためにthe処理とために構成
the処理するとこれらはそれは通常the白地域どれの提供
the仕様で地域ためにa組み合わせの2コントロール要因。
と私望む君お気に入りこれ旅、
ととこれ私手以上戻るにフランクに話し合いますこれ結果。
わかった、感謝君、ヴォルカー。
それで、
今私たちできる行くにthe検証実験、
のコース、一度私たち最適化the設定
今私たちできる作ると実験に小切手どうにか本当the測定のthe新着
UHPLCシステムとthe GC分析それは同等。
それでためにこれ、また、私たちセットする上ゲージR＆R勉強、
1つも測定
どれのはとても似ているにthe一
議論された前しかしまた今私たち作る測定とthe GCの注文
に比較the 2測定メソッド。 君は見るここまた含まれていますなので一追加
要素のゲージR＆Rはthe楽器要素。
わかった。
それでここそれはthe結果と君できる見る
本当それ私たち作るとてもと改善それ君見るのtheゲージのR＆R結果。
それかメイン変化今は製品です変化。
君は見るそれ今theバッチ変化はいいえもっと不明瞭にノイズ計測エラー。
Theグレー範囲はとても狭い比較にtheもの
私たち持っていました前、とそれはaとても良いニュース。
君は見るこれは主に製品変化。
それでtheゲージR＆Rと比率はとても、一致する私たちの目標。
意味それ精度許容範囲比率ここはだいたい8パーセント。
とthe精度/公差比は六タイムズtheゲージR＆R形
分割にthe許容範囲のthe化合物、400、これは8パーセントです。
それでthe精度はわかった。
それでそれこれ計測システムは適切
になれ中古の品質コントロールために化合物一。
良い。
化合物一。 わかった。
君は見るオンthe平行プロットただa少し交差点、
君見るそれためにサラ、示すa少し
多分インタラクションの間にtheバッチと演算子。
わかった、ために化合物2、私たち持ってるに見るthe同じもの平より良い。
それでそれだけ5パーセントのゲージR＆R、
the精度許容範囲比率、 5パーセント、
同じもの、とても狭いノイズ範囲といいえ選考科目交差点のthe行。
とても平行、示すいいえオペレーターバイアス、いいえ相互作用。
モデリング化合物一分析、私たち見るそれこれは主に
影響を受けるにバッチ、とまた少しバッチにオペレーターインタラクション効果。
化合物一とために化合物2。
わかった、今私たちできる見るこれとても小さい
相互作用の事実なぜなら私たち持ってる削減the計測ノイズそれで多くの
今、それとても小さい事実、のコース今なる見える。
のthe最初時間私たちできるいいえ見るそれ、私たちできるいいえ探知それ。
だがそれはなぜならのaとても貧しい実験的パワー。
だが今私たち増加
the実験的パワー
真剣ににただ削減the実験的ノイズ、
のコース、今これインタラクションの事実になります見える。
だがthe小さい一、君できる見るそれまた
ためにtheリンクにサラ、 the緑ラインのサラ、
しかしここまただったa少し問題のthe GC
分析なので良い、いいえそれだけためにthe UHPLC、しかしまたためにthe GC分析。
わかった、それはと問題になれ取り組むために違う。
だが今これはここ。
それらの2グラフ説明するかなり明らかに
それ両方計測システムそれはほぼ同等、UHPLCの結果
対the GC結果。
私たち見るそれありますほぼa完全、
とても良い相関とすべてポイントオンthe半ばライン。
それでtheスロープはほぼ一。
これはいいえ大幅違うから一。
とまたそこのはと傍受とthe y軸、
はいいえ大幅違うからゼロ。
それでthe方法だった準備ために検証、 UHPLCは正確とthe
重要ではない違い、どれの君見る、標準分析、それでとても良い結果。
と私たちできるいうそれthe問題と取り組むthe問題とMSAとDOE
だったとてもパワフル、リーディングにa良い、とても良い解決に私たちの問題
どれのできるなれ実装、のコース、今の製造。
ありがとうために君の注意ともしもそこの質問はありますか
お願いしますさせて我ら知る。
