안녕,
원료의약품 생산 공정 개발은 BU 내에서 여러 단계로 이루어집니다. 예를 들어 다양한 정제 단계가 있습니다.
그림: 각 색상은 DOE가 실행되고 프로세스를 설명하는 모델이 발견된 BU입니다. 각 BU마다 입력이 다르고 실험은 독립적으로 수행되었으므로 BU1의 출력 자료는 추가 처리를 위해 BU2에서 사용된 것과 동일하지 않습니다.
이것은 내 고객의 과제입니다. 그들은 모든 데이터/모델을 결합하여 전체 프로세스에 대한 최종 모델을 얻기를 원합니다.
여러 모델이 각각 독립적인 DOE에서 나온 것이고 입력이 각 단위 작업에서 반드시 동일할 필요는 없으므로 이러한 상황을 처리하는 방법에 대한 좋은 방법이 있는지 궁금합니다.
- 단순히 결합하면 여러 가지 누락된 값이 발생하므로
- 한 BU에서 생성된 재료가 다음 BU의 실험에 사용되는 것은 연속적인 프로세스가 아니며, 다른 재료처럼 작동해야 하지만 확실하지 않은 새로운 재료가 있습니다.
그것이 연속적인 프로세스라면 프로세스를 설정하고 여러 단계에서 얻은 변수와 지식을 하나의 큰 모델에 포함시키는 SEM에 대해서도 생각했습니다.
제가 가지고 있는 또 다른 아이디어는 시뮬레이션과 null 요소가 있는 검증 기술을 사용하고 지속적인 설정이 있다고 가정하고 결과를 본 다음 확인 실행을 통해 테스트하는 것입니다.
어떤 아이디어나 경험이 있나요?
고마워,
남자 이름
