こんにちは、
原薬製造プロセスの開発は、BU 内のいくつかのステップで行われます。たとえば、さまざまな精製ステップがあります。
図: 各色は、DOE が実行され、プロセスを説明するモデルが見つかった BU です。 入力は各 BU で異なり、実験は独立して行われたため、BU1 の出力マテリアルは、その後の処理のために BU2 で使用されるものと同じではありません。
これは私の顧客の課題です。彼らは、すべてのデータ/モデルを結合して、プロセス全体の最終モデルを取得したいと考えています。
いくつかのモデルはそれぞれ独立した DOE からのものであり、入力も各単位操作で必ずしも同じであるとは限りません。そのような状況にどのように対処するかについて良い方法があるでしょうか。
- ただ組み合わせるだけでは欠損値がいくつか出てきますが、
- ある BU で作成されたマテリアルが次の BU の実験で使用されるという連続的なプロセスではありません。他のマテリアルと同様に動作するはずの新しいマテリアルが存在しますが、確実ではありません。
それが継続的なプロセスであれば、SEM を使用してプロセスをセットアップし、いくつかのステップから得られた変数と知識を 1 つの大きなモデルに埋め込むことも考えました。
私が考えているもう 1 つのアイデアは、シミュレーションとヌル係数を使用した検証テクニックを使用し、継続的なセットアップがあり、結果を確認してから確認の実行でテストすることです。
何かアイデアや経験はありますか？
THX、
マーティン
