利用数据分析在制药制造业节省大量资金一家制药公司因压片工艺的质量问题而蒙受了金钱和信誉损失。在本案例研究中，您将看到他们如何找到一个强大的解决方案来彻底解决问题，提高他们在外部的信誉，并每年节省数十万美元的报废批次。
本案例研究展示了如何通过使用 JMP 中的交互式可视化和统计工具探索数据来解决科学和工程问题。
这是从活性药物成分生产药片的多阶段过程示意图： 
他们面临什么问题？
- 因不符合放行规范，15％的批次被废弃。
- 每当有好的批次发布时，流程所有者就会松一口气。
- 质量保证部门会调查不合格的批次但得出的结论是没有可归因的。
- 这种模式持续了很多年。
- 然后，经过审计后，他们收到一封警告信，称生产许可证可能会被取消。
- 由于该产品已过专利保护但仍然能产生可观的收入，因此这一威胁带来了严重的财务后果。
他们是如何解决这个问题的？
通过直观地探索过程数据以寻找导致输出不符合规格的原因的线索，他们对该过程获得了深入的了解。
通过这种方法，他们能够找到一个强大的解决方案来彻底解决问题。这提高了外部可信度，并最终每年节省了数十万美元的报废批次费用。
他们发现，只有少数几个工艺变量是造成变化的重要因素。统计模型向他们展示了如何控制工艺以持续生产优质产品：
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一家制药公司因压片工艺的质量问题而蒙受了金钱和信誉损失。在本案例研究中，您将看到他们如何找到一个强大的解决方案来彻底解决问题，提高他们在外部的信誉，并每年节省数十万英镑的报废批次费用。
回复：利用数据分析为制药制造业节省大量资金医药研究和配方创新：聚焦印度
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