JMP數據分析軟件使一些世界上最大和最具創新性的製藥和生物技術公司能夠探索過程和實驗室數據、了解過程變化的來源、從根本原因調查中了解更多信息並優化過程和實驗設計——所有這些都無需學習編碼。
製藥行業面臨的一些典型挑戰包括：
- 需要根據現有數據做出更快、更明智的決策來解決問題。
- 錯過里程碑會增加工作量和壓力水平，並可能導致產品發布延遲和產品上市後成本高（或利潤率低）。
- 他們必須確保質量和合規性，同時管理速度和能夠降低成本的權衡。
- 科學家通過實驗室方法收集和評估數據，他們需要快速收集數據並評估數據質量，以確定在進行進一步分析之前是否需要對數據進行任何管理。
- 另一個挑戰是當數據表明產品或流程存在問題時，如何跨職能部門進行有效溝通。 [1]
JMP 如何提供幫助
JMP 幫助製藥行業的用戶在友好的點擊式界面中使用數據驅動的方法解決問題。 JMP 讓科學家和工程師能夠專注於他們的專業領域來解決問題，而無需編寫代碼或獲得額外的統計學學位。 製藥行業的一些常見 JMP 工具包括：
- 探索性數據分析可視化、探索和發現變量之間的關係。 JMP 的圖形生成器和分發平台具有直觀的點擊和拖動界面，使科學家和工程師能夠以交互方式可視化現有數據並使用它們來探索關係並確定需要進一步調查的數據區域。
- 實驗設計(美國能源部)識別可以操縱以獲得所需過程結果的過程輸入。 除了包含久經考驗的經典 DOE 設計的完整庫外，JMP 還提供創新的定制設計功能，可以定制設計來回答特定問題，而不會浪費寶貴的資源。 收集數據後，JMP 會簡化分析和模型構建，以便科學家可以輕鬆查看響應模式、識別活躍因素並優化響應。
- 控製圖確保流程處於統計控制之下，並且能力分析以確保產品能夠滿足客戶的要求。 隨著數字化轉型的出現以及越來越多的製造數據被傳感器自動記錄，JMP 中的機器學習工具，如預測篩選, 可以很容易地用於數據驅動的根本原因分析方法。 JMP 中的工具可幫助用戶識別新出現的問題，確定其根本原因，並在它們成為客戶問題之前加以控制和解決。
- 穩定性分析根據 ICH 指南確定產品的有效期。 JMP 提供內置功能來分析藥物批次隨時間的穩定性，使復雜的統計變得簡單，並以直接的方式呈現結果，因此科學家和工程師對他們的決策和報告數字的準確性充滿信心。
客戶成功案例
繼續閱讀以了解製藥行業的當前用戶每天如何最大限度地利用 JMP 統計發現軟件獲得的價值。
阿多西亞,大熊製藥,德蒙福特大學
- 定義並實施最具成本效益的新數據收集方法和統計分析計劃。
- 讓非統計人員更容易理解統計數據。
- 通過快速共享發現提高跨團隊的效率。
同時Celltrion康樂保,科羅拉多州公共衛生與環境部, 能夠：
- 通過開發可擴展的穩健流程，最大限度地提高其產品的功效和安全性。
- 以可預測的方式實現更多的開發里程碑，以增加研發產出並加快上市速度。
- 通過自動執行常規和手動任務來提高分析速度和質量。
馬里奧內格里藥理研究所，阿爾米拉爾,北京兒童醫院,生物納米基因組學,東航格勒諾布爾,
- 快速收集數據並評估數據質量，以確定在進行進一步分析之前是否需要對數據進行任何管理。
- 通過在一個自助服務平台中擁有完整的分析工作流程來節省時間。
- 當數據表明產品或流程存在問題時，跨職能部門進行有效溝通。
欲了解更多信息，請檢查https://www.jmp.com/es_cl/industries/data-analysis-software-for-the-pharmaceutical-and-biotechnology-industries.html
