Piet Hoogkamer, scientifique principal, Abbott Established Pharmaceuticals
Sven Daniel Schmitz, TBA, Abbott Established Pharmaceuticals
Chez Abbott, le contrôle statistique des procédés (SPC) est utilisé depuis un certain temps pour mieux comprendre, contrôler et améliorer nos différents procédés de fabrication. Cela étant dit, cela équivaut souvent encore à des cartes de contrôle univariées qui suivent les observations dans une dimension. Les attributs de qualité de nos procédés étant de nature multivariée et la disponibilité croissante de types de données plus nombreux et différents, par exemple des spectres, l'utilisation du contrôle statistique multivarié des procédés (MSPC) devient de plus en plus attrayante, voire obligatoire.
Inspirés par le projet de chapitre 5.28 de l'EDQM sur le MSPC, nous présenterons l'utilisation du contrôle statistique multivarié des processus (MSPC) pour analyser deux ensembles de données d'exemple hautement complexes et (auto)corrélées. L'un, sur le contrôle du comportement de dissolution via la distribution granulométrique, le second, sur la surveillance de l'état d'un processus en utilisant toutes les mesures disponibles.
