JMP 데이터 분석 소프트웨어는 세계에서 가장 크고 가장 혁신적인 제약 및 생명 공학 회사 중 일부가 코딩을 배우지 않고도 프로세스 및 실험실 데이터를 탐색하고, 프로세스 변동의 원인을 이해하고, 근본 원인 조사에서 더 많은 것을 배우고, 프로세스 및 실험 설계를 최적화할 수 있도록 지원합니다.
제약 산업이 직면한 몇 가지 일반적인 문제는 다음과 같습니다.
- 문제를 해결하기 위해 기존 데이터에서 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 필요가 있습니다.
- 이정표를 놓치면 업무와 스트레스 수준이 높아지고 제품 출시가 늦어지고 시장에 출시되면 높은 제품 비용(또는 낮은 마진)이 발생할 수 있습니다.
- 품질 및 규정 준수를 보장하는 동시에 속도의 균형을 관리하고 비용을 절감할 수 있어야 합니다.
- 과학자들은 실험실 방법에서 데이터를 수집하고 평가하며, 추가 분석이 일어나기 전에 데이터 큐레이션이 필요한지 여부를 결정하기 위해 해당 데이터를 신속하게 수집하고 데이터 품질을 평가해야 합니다.
- 또 다른 문제는 데이터가 제품 또는 프로세스의 문제를 나타낼 때 기능 간에 효과적으로 통신할 수 있다는 것입니다. [1]
JMP가 도움이 되는 방법
JMP는 제약 산업의 사용자가 친숙한 포인트 앤 클릭 인터페이스에서 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다. JMP를 사용하면 과학자와 엔지니어가 전문 분야에 집중하여 통계를 코딩하거나 추가 학위를 취득하지 않고도 문제를 해결할 수 있습니다. 제약 산업의 일반적인 JMP 도구는 다음과 같습니다.
- 탐색적 데이터 분석 변수 간의 관계를 시각화하고 탐색하고 찾습니다. JMP의 그래프 빌더 및 배포 플랫폼에는 과학자와 엔지니어가 대화형으로 기존 데이터를 시각화하고 작업하여 관계를 탐색하고 추가 조사가 필요한 데이터 영역을 식별할 수 있는 직관적인 클릭 및 끌기 인터페이스가 있습니다.
- 실험 계획 (암사슴) 원하는 프로세스 결과를 얻기 위해 조작할 수 있는 프로세스 입력을 식별합니다. JMP는 시도되고 테스트된 기존 DOE 설계의 완전한 라이브러리 외에도 귀중한 자원을 낭비하지 않고 특정 질문에 답할 수 있도록 설계를 조정하는 혁신적인 맞춤형 설계 기능을 제공합니다. 데이터가 수집되면 JMP는 분석 및 모델 구축을 간소화하므로 과학자들은 반응 패턴을 쉽게 확인하고 활성 요인을 식별하며 반응을 최적화할 수 있습니다.
- 관리도 프로세스가 통계적으로 통제되고 있는지 확인하고 능력 분석 제품이 고객 요구 사항을 충족할 수 있는지 확인합니다. 디지털 변환의 출현과 더 많은 제조 데이터가 센서에 의해 자동으로 기록됨에 따라 JMP의 기계 학습 도구는 다음과 같습니다. 예측 인자 스크리닝 , 근본 원인 분석에 대한 데이터 중심 접근 방식에 쉽게 활용할 수 있습니다. JMP의 도구는 사용자가 새로운 문제를 식별하고 근본 원인을 파악하며 문제가 고객 문제가 되기 전에 억제 및 해결하는 데 도움이 됩니다.
- 안정성 분석 ICH 지침에 따라 제품의 만료 날짜를 결정하기 위해. JMP는 시간 경과에 따른 약물 배치의 안정성을 분석하고 복잡한 통계를 단순하게 만들고 결과를 직관적인 방식으로 제시하는 내장 기능을 제공하므로 과학자와 엔지니어는 자신의 결정과 보고된 수치의 정확성에 확신을 가질 수 있습니다.
고객 성공 사례
제약 산업의 현재 사용자가 매일 JMP 통계 검색 소프트웨어에서 얻는 가치를 극대화하는 방법을 알아보려면 계속 읽으십시오.
아도키아 , 대웅제약 , 드 몽포르 대학교
- 가장 비용 효율적인 새로운 데이터 수집 방법 및 통계 분석 계획을 정의하고 구현합니다.
- 통계 전문가가 아닌 사람들이 통계에 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
- 발견 사항을 신속하게 공유하여 팀 간 효율성을 개선합니다.
한편 셀트리온 콜로플라스트 , 콜로라도 공중 보건 및 환경부 , 할 수 있었다 :
- 확장 가능한 강력한 프로세스를 개발하여 제품의 효능 및 안전성 프로필을 최대화합니다.
- 더 많은 개발 이정표를 예측 가능하게 달성하여 R&D 산출량을 늘리고 출시 속도를 개선합니다.
- 일상적인 작업과 수동 작업을 자동화하여 분석 속도와 품질을 높입니다.
마리오 네그리 약리학 연구소, 알미랄 , 베이징 어린이 병원 , 바이오나노 유전체학 , CEA 그르노블 ,
- 추가 분석을 수행하기 전에 데이터를 신속하게 수집하고 데이터 품질을 평가하여 데이터 큐레이션이 필요한지 여부를 결정합니다.
- 하나의 셀프 서비스 플랫폼에서 완전한 분석 워크플로를 사용하여 시간을 절약하십시오.
- 데이터가 제품 또는 프로세스의 문제를 나타낼 때 기능 간에 효과적으로 통신합니다.
자세한 내용은 확인하시기 바랍니다 https://www.jmp.com/es_cl/industries/data-analysis-software-for-the-pharmaceutical-and-biotechnology-industries.html
수고하셨습니다, 팀 #3! 이것은 훌륭합니다.
