Piet Hoogkamer, leitender Wissenschaftler bei Abbott Established Pharmaceuticals
Sven Daniel Schmitz, TBA, Abbott Established Pharmaceuticals
Bei Abbott gibt es die statistische Prozesskontrolle (SPC) schon seit einiger Zeit, um unsere verschiedenen Herstellungsprozesse besser zu verstehen, zu kontrollieren und zu verbessern. Allerdings entspricht dies oft noch immer univariaten Kontrollkarten, die Beobachtungen in einer Dimension verfolgen. Da die Qualitätsmerkmale unserer Prozesse multivariater Natur sind und immer mehr und unterschiedliche Datentypen, z. B. Spektren, verfügbar werden, wird der Einsatz der multivariaten statistischen Prozesskontrolle (MSPC) zunehmend attraktiver oder sogar obligatorisch.
Inspiriert vom EDQM-Kapitelentwurf (5.28) zu MSPC werden wir die Verwendung der multivariaten statistischen Prozesskontrolle (MSPC) zur Analyse von zwei Sätzen hochkomplexer und (auto)korrelierter Beispieldaten demonstrieren. Der eine befasst sich mit der Kontrolle des Lösungsverhaltens über die Partikelgrößenverteilung, der andere mit der Überwachung des Zustands eines Prozesses unter Verwendung aller verfügbaren Messungen.
