Mein Name Ist Für Vase aus VIER, Und I Wille zusammen mit Mein Kollege Louie Meyer
darstellen Wie Du dürfen verwenden JMP In Pharma Verfahren Validierung,
Und Genau genommen führend hinein Das Du dürfen Tun
kontinuierlich Verfahren Überprüfung nachher.
Wir beide kommen aus a Unternehmen angerufen VIER, Und Wir Tun Beratung
für Die Pharmazeutika Industrie Und Wir arbeiten mit Daten Wissenschaft.
Also Wir Genau genommen versuchen Zu erstellen Wert aus Daten bei unser Kunden.
Von Kurs, Wir Sind äußerst Glücklich Das Wir dürfen Verwenden Sie JMP für Das
Und Das Ist Was Wir Sind gehen Zu zeigen Heute.
Also Die Hintergrund für Die Präsentation Ist Verfahren Validierung.
Das Ist a sehr wichtig Ausgabe In Die Pharmazeutika Industrie,
Das vor Du Start a neu Produkt,
Du haben Zu beweisen Das Du Sind fähig von Produktion Es.
Klassisch Das hat gewesen Erledigt von Nur Herstellung drei Chargen.
Wenn diese drei Chargen war Okay, Wir haben bewiesen Das Wir dürfen Herstellung
konsequent Und Dann du bist bereit Zu Start Produkte.
Aber von Kurs alle,
einschließlich Die [unverständlich 00:01:06] haben gefunden aus,
Das Du könnte machen drei Chargen Ist nicht Die Dasselbe,
als alle Zukunft Chargen Sind gehen Zu Sei Gut.
Was Ist erwartet Heute aus a Validierung Ist Das nicht nur zeigen Das Du dürfen machen
drei oder könnte machen drei Chargen,
du sollst Zu machen a Satz von Chargen.
Basierend An Das Satz von Chargen, Du sollen Sei fähig Zu beweisen
mit Vertrauen Das alle Zukunft Chargen Wille Sei Gut.
Also stattdessen von Vorhersagen Die Vergangenheit, Wir Jetzt haben Zu vorhersagen Die Zukunft.
Das Wirklich etwas Das Ist a herausfordernd Ding In Die Pharma Industrie
Weil Sie haben gewesen gebraucht für viele Jahre Nur Zu machen diese drei Chargen.
Also Wie Zu Tun Es Jetzt?
Wir Sind Wirklich Portion viele Kunden mit Das,
Und Was Wir stark empfehlen Ist einfach vorhersagen Die Zukunft.
Wie dürfen Du vorhersagen Die Zukunft?
Also, Du dürfen Tun Das In JMP mit Vorhersage Intervallen.
Das ist Was Sie Sind für.
Also Du sammeln manche Daten, An Die Tage Du analysieren,
Du dürfen vorhersagen Wie Die ausruhen würde sehen wie.
Wenn Du dürfen Nur bauen a Modell Das dürfen beschreiben dein Validierung Daten Satz,
Und Wenn Du setzen dein Chargen In Das Modell als a zufällig Faktor,
diese Vorhersage Grenzen Genau genommen Abdeckung nicht nur Die Chargen Du machen,
Aber Auch Die Chargen Du nicht gemacht noch,
Und dadurch Du dürfen vorhersagen Die Zukunft.
Was du bist Sehen In Die unten von Die Graph Du haben Bühne eins.
Das Ist Wo Du entworfen Die neu Verfahren für Herstellung Die neu Produkt.
Stufe 2 Ist Prüfung das ist Die klassisch alt gestaltet Validierung.
Wo wir vorher gemacht drei Chargen, Jetzt Wir Sind Herstellung a Satz von Chargen.
Jetzt basierend An Das wir werden vorhersagen Die Zukunft Chargen Wille Sei Gut.
Wenn Du haben a viel von Charge Zu Charge Variation,
Es dürfen Sei hart Zu vorhersagen mit Nur a wenige Chargen,
fällig Zu Die Breite von das T Verteilung welche Sicht Die verwenden von Freiheit,
Also Es könnte nehmen mehr als drei.
Aber Wir stark empfehlen Trotzdem Zu machen Bäume Bühne 2 Weil ansonsten,
Patienten haben Zu Warten zu lang für Die neu Produkt Und Dann Wenn es ist nicht genug.
Du dürfen machen Die Abfall In Was Wir Anruf Bühne 3a.
Bestimmt Parteien, die behandeln hoffentlich auf Wie dein Vorhersage Grenzen
Wille Sei innen Spezifikation Grenzen Und Dann Du haben bewährt
Das alle Zukunft Pfade Wille Sei Gut, Und Du dürfen gehen hinein Was Wir Anruf Bühne 3b,
Bedeutung Das Jetzt Du nicht haben Zu messen In Produkt Testen beliebig länger.
Du könnte Vielleicht messen An Die Verfahren stattdessen von Messung An Die Produkt
Weil Du haben bewiesen alle Zukunft Medizin Wille Sei Gut.
Du nur haben Zu beweisen Das Du dürfen pflegen Die validiert Zustand.
Das dürfen geben Du a schwer Reduktion In dein Zukunft Kosten.
Manche Kunden, Sie erhalten Du hoch Zu 70 % Ermäßigungen, In Die Zukunft Kosten,
nach Sie haben bewiesen Das alle Zukunft Chargen Sind gehen Zu Sei Gut.
Heute Wir Wille versuchen Zu zeigen, Wie Das dürfen leicht Sei Erledigt In JMP.
Also Was Ist Die Validierung alle um?
Also, es ist Die Vorhersage von Zukunft Chargen.
Jetzt, vorher Wir Nur gemacht drei Chargen,
Aber Jetzt Wir haben Zu vorhersagen Die Zukunft Chargen.
Wie dürfen Du vorhersagen Das mit Vertrauen?
Weil Wann Du Tun Validierung Du haben Zu beweisen Vertrauen, Dinge Sind Bußgeld.
Also, Du dürfen Nur verwenden Vorhersage Intervallen.
Sie sind Auch angerufen Person Vertrauen Intervalle Und JMP für Die Dasselbe Grund.
Oder Du dürfen Auch gehen für Toleranzen, Wenn Du wollen.
Wie viele Chargen In Bühne 2?
Wir Genau genommen empfehlen Zu gehen An mit Was Sie gebraucht Zu, welche Ist drei.
Aber Du dürfen nur passieren mit Die drei Chargen Wenn Du Kontrolle Grenzen.
Kontrolle Grenzen Sind Genau genommen Nur Vorhersagen Grenzen ohne Vertrauen.
I Wille zeigen Du Wie Zu berechnen ihnen, und wenn Sie Sind innen.
Eigentlich Die am besten erraten es ist Bußgeld.
Wenn dein Vorhersagen Sind draußen, Du könnte brauchen mehr Chargen.
Aber Du dürfen machen diese nach haben gegangen Zu Die Markt mit dein Produkt.
Wie viele Chargen sollten sie machen in 3a?
Sehr einfach.
Bis dein Vorhersage Grenzen Sind innen Spezifikation Intervallen.
Oder Wenn Du wollen, Die entsprechend PPK Ist hoch genug.
I Wille zeigen Wie Du dürfen konvertieren diese Grenzen Zu a PPK.
Wann es ist bestanden Du dürfen Genau genommen gehen Zu Bühne 3b Weil Jetzt Wir haben bewiesen
alle Die Zukunft Chargen Wille Sei Gut.
Du Nur haben Zu beweisen Das Du dürfen pflegen Die validiert Zustand.
Typischerweise Das dürfen Sei Erledigt von Messung In Die Verfahren,
welche Ist Einfacher In real- Zeit, verglichen Zu tun In Produkt Testen.
Also das ist Genau genommen a riesig Nutzen.
A viel von Menschen Ernte Wenn du bist tun Es Das Weg.
Das ist a klein fließen Diagramm für Wie tut Es arbeiten.
Also Du Start aus suchen bei dein Validierung einmal,
Du berechnen dein Vorhersage Grenzen,
Nur Sei bewusst Das bis Version 15 Sie war nicht Rechts.
Sie vereinbart Zu Freiheit zwei niedrig Vorhersage Grenzen.
Es War erledigt In Version 16, Also Bitte JMP verwenden Version 16 für Das.
Dann Wenn diese Vorhersage Grenzen Sind innen Spezifikation Limit,
Sie haben beide Stufen bestanden 2 Und 3a,
Und du bist Warten für kontinuierlicher Prozess Überprüfung,
Messung An Die Verfahren stattdessen von Messung An Die Produkt.
Wenn Es dreht sich aus Das Die Vorhersage Grenzen Sind zu breit,
Dann sehen bei dein Kontrolle Grenzen.
Wenn Sie Sind innerhalb Spezifikation Grenzen, Und vorhergesagt Grenzen draußen,
Die am meisten gemeinsam typisch Kurs ist zu Nur sammeln Daten,
Du Nur sammeln mehr Daten.
Aber Du Tun Das stattdessen 3a nach gehen An Zu Die Markt.
Also Nur neu berechnen Das Vorhersage Limit, jeder Zeit Du haben a neu Charge,
Und Dann hoffentlich nach Vielleicht drei oder vier Extra Chargen,
Sie Sind innen dein Spezifikation Limit Und Dann du bist bereit Zu gehen.
Wenn Es passiert Das Auch dein Kontrolle Grenzen Sind draußen Spezifikation,
Dann Genau genommen du bist nicht bereit für Validierung Weil Dann Genau genommen
am besten erraten Ist Das Die Verfahren Ist nicht fähig,
Und von Kurs Du haben fehlgeschlagen dein Validierung Und Du brauchen Zu verbessern
Die Verfahren Und Wir Tun alles wieder.
Hoffentlich Wir nicht Ende Dort.
Aber von Kurs Es dürfen passieren.
Nur kurz um Das besondere Methoden
Wir haben gebraucht Zu berechnen diese Kontrolle Grenzen,
Vorhersage Grenzen Und Toleranz Grenzen.
Für Kontrolle Grenzen,
Sie benötigen das JMP von Kurs, Du dürfen erhalten Kontrolle Grenzen.
Aber es ist Genau genommen Nur für eins bekannt bedeuten Und eins bekannt Standard Grund.
Oft Du haben mehr Komplex Systeme Das Du könnte haben viele bedeutet,
anders Hohlräume Und anständig Umzug Verfahren für Beispiel,
Du könnte haben mehrere Bänder Komponenten zwischen Probenahme Punkte.
Typischerweise Du haben mehr als eins bedeuten Und eins Standard Grund.
Aber Dann Du dürfen Nur bauen a Modell, Und beschreiben dein Daten Satz mit Die Modell.
Dann Du dürfen Nur nehmen Die Vorhersage Formel,
Du dürfen schicken Die Standard Fehler oder Vorhersage Formel
Und Du dürfen nehmen Ihr Standard Fehler An Residuen,
Und Dann stattdessen von Multiplikation mit Die G Quantil,
Nur verwenden Die Normal Quantil.
Dann Es entspricht Zu zurück haben Vertrauen.
Das Ist Wie Wir berechnen Kontrolle Grenzen basierend An a Modell.
Einfach basierend An Die Vorhersage Formel Und Die Standard von Die Vorhersage,
Die Standard der Residuen welche Wir dürfen alle erhalten aus JMP,
Dann es ist hübsch einfach Zu berechnen Wie tut Kontrolle Grenzen arbeiten.
Es ist sogar Einfacher Zu vorhersagen Die Grenzen, Weil Sie Sind bereit Zu gehen Und JMP.
Sie sind bereits Dort,
Und von Kurs Sie würde Nur verwenden Die Grenzen berechnet von JMP.
I sagte vor Sei vorsichtig mit JMP.
Vor Version 16, Grenzen einfach bekommt zu breit.
Also Bitte verwenden Version 16 Und neuere für Das.
Für Toleranz Grenzen,
Wir haben a wenig bisschen von Die Dasselbe Ausgabe als mit Die Kontrolle Grenzen.
Du haben Toleranz Grenzen In JMP, Aber nur für eins bedeuten,
Und eine Standardabweichung.
Wir nicht haben Es für a Modell.
Aber es ist Genau genommen hübsch einfach Zu konvertieren Die klassisch Formel,
für a Toleranz Intervall hinein Einnahme a Modell.
Nur ersetzen Die bedeuten mit Die Vorhersage Formel.
Nur ersetzen N Minus eins mit Die Grad von Region für Die gesamt Variation,
welche Wir Genau genommen berechnen aus Die Breite von Die Vorhersage Intervall.
Dann Du dürfen Nur eingeben Das In Die klassisch Formel Und plötzlich,
Wir Genau genommen Auch haben a Toleranz Intervall Und JMP,
Das dürfen passieren innerhalb Und zwischen Charge Variation.
Dann Wir bereit Zu gehen mit Die Mathematik Hier.
Manche Kunden bevorzugen nicht Nur Zu sehen bei Wenn Grenzen Sind innen Spezifikation,
Sie brauchen Zu Sei tief innen Spezifikation,
Genau genommen entsprechend Zu Das PPK Ist größer als eins.
Aber es ist sehr einfach Zu nehmen Die Grenzen Und Die Vorhersage Formel,
Und konvertieren ihnen hinein a PPK von Das klassisch Formel für PPK.
Wenn Du vorhersagen Die Grenzen, Du erhalten Es mit Vertrauen,
Weil Die Durchschnitt Vertrauen Die Dasselbe Ruhestand Limit,
Und Wenn Du setzen Es In Die Kontrolle Limit, Du Nur erhalten PPK ohne Vertrauen.
Wir machen ohne Vertrauen Und mit Vertrauen.
Ohne Vertrauen Ist Die eins Wir angeblich Zu empfehlen Zu verwenden In Bühne 2,
Und Die andere diejenigen Sind deutlich für Bühne 3a,
Wo Wir haben Zu beweisen es mit Vertrauen.
Also Leben Ist einfach Wann Du haben JMP,
Und Wenn Du haben a Modell Das dürfen beschreiben dein Validierung Datensatz.
Aber Wir haben Zu Sei bewusst Das hinter alle Modelle,
Dort Sind manche Annahmen Das brauchen Zu Sei erfüllt,
bei am wenigsten Zu Sei gerechtfertigt vor Du dürfen verlassen An dein Modell.
Du brauchen Zu Tun a Standard überprüfen von dein Daten,
vor Du dürfen verwenden Die Modell Zu berechnen Grenzen.
A s Du wissen, JMP hat sehr Gut Möglichkeiten für Das,
Und I Wille Nur Jetzt gehen hinein JMP, Und sehen Wie Das funktioniert.
Hier Ist a sehr bekannt Daten Satz In Die Pharma Industrie,
veröffentlicht von Industriell Gesellschaft von Pharmazeutische Maschinenbau,
Wo Sie setzen aus a Daten Satz aus Die real Welt Und sagen,
"Das Ist a typisch Validierung Satz, Bitte versuchen Zu berechnen An Das Und sehen
Wie würde Du auswerten Das als a Verfahren Validierung Daten Satz."
Wenn Du Start suchen bei Die Daten Diagramm, Du dürfen sehen Hier Wir haben drei Chargen.
Der klassisch drei Chargen, altmodisch Wege,
Und Wir Sind Herstellung Tabletten Hier Und Wir Sind Mischen Die Pulver.
Wann Wir Sind Mischen Die Pulver, Wir nehmen aus Proben In 15 anders
systematisch Positionen In Die Mixer In alle drei Chargen.
Wann Wir nehmen Proben, Wir nehmen mehr als eins.
Wir Genau genommen nehmen vier.
Also Wir haben drei Chargen, 15 Indikationen, Und jeder Zeit Wir nehmen vier.
Das Ist a Daten Satz aus real Leben Das War gebraucht für Validierung.
Wenn Du sehen bei Daten,
es ist Genau genommen ziemlich einfach Zu sehen Das für Charge B innerhalb a Standort,
Die zwischen den Chargen Standort Auswertung Ist viel größer als für Chargen A Und C,
Und Wenn Du setzen a Kontrolle Limit An dein Standard Abweichung,
das ist deutlich C Ist höher.
Du dürfen Auch tun Heterogenität von Varianz prüfen.
Es Wille Auch Sei ziemlich offensichtlich Das B hat bedeutsam größer Varianz als A Und C.
Also Wir kann nicht Nur ziehen Das Weil du bist nur angeblich Zu ziehen Abweichungen,
Das dürfen Sei vermutet Die Dasselbe.
Also Was Zu Tun Hier?
Also, Die Großartig Ding um JMP,
Du dürfen Nur Tun a Gleichgewicht Modell, Also Du dürfen gehen In Und setzen In Die Chargen
als a Gleichgewicht Faktor An Spitze von haben Faktoren Zu vorhersagen Die bedeuten.
A gewinnen Du dürfen deutlich sehen Das Patch B,
hat größer Varianz als A Und B Und Wir brauchen Zu richtig für Das.
Also Wie Tun Du richtig für Das In a Modell?
Weil I würde wie Jetzt Zu setzen In zufällig Faktoren
Aber nicht wo sein modelliert In JMP Tun nicht Unterstützung zufällig Faktoren.
Was I Tun stattdessen, I Nur gehen hoch Hier Und I speichern Mein Varianz Formel.
Also Genau genommen I erhalten a Spalte Hier, Wo I haben Mein Daten Abweichungen.
Dann I dürfen Nur Tun gewichtet Fragen mit invers Varianz.
Klassik Weg von Wiegen Wann du bist tun linear Regression.
Also es ist sehr einfach Zu richtig für Das Patch B hat höher Varianz
als A Und C, Nur von tun gewichtet Regression
Sein bewusst von Das, Dann I dürfen Start suchen Tun I brauchen Zu verwandeln a Daten?
Du wissen Du haben zurück Tropfen Und Information Und JMP.
Also es ist sehr einfach,
Nur machen ein AUSWEIS Das beschreibt Die Kombination von Chargen Und Standort.
Dann Du dürfen sehen bei Die Verfahren Variation innerhalb jede Gruppe,
Und ziehen Das über, Und Du Wille erhalten a Modell wie Das.
Du dürfen sehen I gewichtet Es Weil I hatte Zu Gewicht Es.
Zu richtig für Batch B als I haben In A Und C.
Du dürfen Dann sehen Du haben NEIN Ausreißer und Sie können auch Kasten -Steuermann.
Es gibt NEIN brauchen für Transformation.
Also das ist Auch leicht gerechtfertigt Arbeiten Das Weg.
Dann Ich bin bereit Zu machen Mein Modell.
Aber Wann I machen Mein Modell, I Wille setzen In Mein Charge als a zufällig Faktor.
I könnte Auch setzen In Standort mal Charge als a zufällig Faktor,
Weil Es sollen Sei zufällig Weil I würde wie Zu vorhersagen Zukunft Chargen.
Dann es gibt Genau genommen ein anderer Annahme,
Weil Wann Du setzen In zufällig Faktoren Du Sind vorausgesetzt Die beeinflussen
bei am wenigsten An Durchschnitt null Und es ist normalerweise verteilt.
Wie Zu verifizieren Das oder rechtfertigen Das?
Also Nur gehen Und sehen bei BLUPs, das ist Nur a zufällig Faktor.
Du dürfen Nur machen ihnen hinein a Daten Tisch, Und Du dürfen Tun a BLUP prüfen An ihnen.
Das ist Was I haben Hier.
Hier Du dürfen sehen I haben gespeichert meine Chargen' BLUPs Und Mein Interaktion BLUPs,
Und I Nur Re -modelliert ihnen zu diesen.
I dürfen sehen diese Charge Effekte dürfen leicht Sei vermutet normalerweise verteilt
Und Genau genommen Die Dasselbe mit Die Interaktion Effekte.
Jetzt In a sehr kurz Zeit, alle Die empfindlich überprüfen Du brauchen,
Zu Sei fähig Zu rechtfertigen Das Du Sind bereit für Analyse.
Also Jetzt I haben Mein Modell, welche Ich bin bereit Zu gehen für,
Wo I haben setzen In Mein Standorte In Die Zufallsfaktoren,
Und Mein passieren als mein andere Faktoren.
Jetzt I Wille geben Mein arbeiten Zu Louie,
WHO wird nun zeigen Wie Zu gehen An mit Die Skript An Das Daten Datei.
Als Per's bereits gezeigt,
JMP bereits Angebote a viel von Gelegenheiten Zu handeln mit viele von Die Probleme
du bist gegenüber Und Validierung, für Beispiel, TPQ Chargen.
Manche von Die Dinge Er hat gezeigt Hier Ist Das,
In Tatsache am meisten Prozesse kann nicht Sei beschrieben von Nur eins
bedeuten Und eins Standard Abweichung.
Für Das Wir Wirklich wie Die Zustand Modell Plattform,
welche erlaubt uns Zu Tun genau Das von einschließlich System Hersteller für viele
bedeutet Und oder zufällig Faktoren für viele Abweichungen.
Dann oft Wir sehen Die Daten erfordert Transformation.
Hier Wir bereits Die fit Modell Plattform hat Die Kasten- Steuermann Transformation erlaubend Das.
Außerdem, Daten Sätze fast stets enthalten manche Art von Ausreißer.
Für Das Wir Sind bereits In Die Mittelstand Plattform,
Auch haben Die Student Typ Rest Plus,
welche Ist a Großartig Weg von Umgang mit Ausreißern.
Dann In Fälle Wo Wir sehen a Mangel von Varianz aus Anfänger,
JMP hat Auch Die Protokoll Varianz Modellieren, welche Wir verwenden Zu finden Die Varianz,
Und konvertieren Es hinein a Gewicht In a Rekursion Modell.
Dann aus- von- Die- Kasten JMP von Kurs Auch haben Die Vorhersage Intervalle,
Person Vertrauen Intervalle direkt aus Die Fit Modell.
Dort Sind Auch manche von Die Probleme Wir konfrontiert Wo JMP nicht nehmen uns alle
Die Weg Aber tat Die Grundlage Hier.
I denken Das Ist Was war Genau genommen versuchen
Zu Adresse mit unser Skript als Also, Herstellung Es viel Einfacher,
Und I denken eins von Die primär Gründe Wir
haben entwickelt Das Skript Ist Das normalerweise Die Kunden Wir sehen Das diese
Berechnungen Und Visualisierungen war tun oft Sind Erledigt von menschlich Mitarbeiter.
Also wann immer Menschen Sind beteiligt,
Dort Ist a hoch Risiko von menschlich Fehler als Also.
Das Ist Was Wir Sind versuchen Zu Schlacht von Automatisierung alle von diese Schritte später
An Kommen aus Die Analyse Und Auch Die Visualisierungen.
Dann von Kurs, Hier Ist Die Kontrolle Intervalle In JMP,
Wo JMP dürfen nur handhaben eins bedeuten Und eins Varianz Komponente.
Das Wille Auch lösen In Die Skript
aus Die fit Und Modell Plattform mit Die Vorhersage Ordner stattdessen von Die bedeuten.
Dann Wir verwenden Die gesamt Varianz
aus Die Modell berechnet aus Die Standard Fehler Und Die Vorhersage
Formel Und Die Standard Fehler An Die Residuen.
Dann Wir Auch oft Gesicht Kunden WHO bevorzugen Toleranz Intervall Probleme,
Und Das Ist fällig Zu ihre separate Einstellungen von beide Vertrauen Und Mut.
Jedoch knapp beschrieben,
JMP dürfen nur handhaben eins bedeuten Und eins Varianz Komponente Toleranz Intervallen.
Also In Die Skript Wir Auch berechnen
Toleranz Intervalle aus Die Fit Modell Plattform mit Die Dasselbe Nummer
von wirksam Grad von Freiheit als gebraucht In unser Vorhersage selbst.
Und Dann schließlich,
Die Skript hat Auch inklusive Die Berechnung von Fähigkeit Werte,
mehr speziell Die KDP Werte, als viele Kunden Auch erfordern diese.
Hier Wir berechnen ihnen beide
mit Vertrauen mit Die Vorhersage Grenzen als ein Eingang Zu Die Berechnung.
Dann Wir Auch berechnet unser Vertrauen mit Die Regler Eingang Berechnungen.
Also Nur Zu gehen Zu Die Skript.
Unser Skript Hier,
als Wir haben entwickelt Paket am meisten von diese nachfolgende Schritte, nach tun Die Satz
überprüfen hinein a einzel Paket, Die Skript selbst dauert drei Eingänge.
Wir haben Die Original Daten Datei,
Und Dann Wir haben Die Modell Fenster Und Dann Wir haben a Vorlage dokumentieren.
Also Was unser Skript tut Ist Das Es Genau genommen Feeds Information aus Die Daten
Datei Und Die modern Fenster, hinein Die Vorlage Unterlagen.
Aus Die Daten Datei Wir nehmen Die Metadaten Und Daten selbst, Und aus Die Modell Fenster
Wir nehmen Modell Parameter Und Modell Ergebnisse Und Felder als Also.
Das Ist Auch Warum es ist wichtig Zu Stress Hier Das Die Modell
Das Sind gebraucht Hier als ein Eingang sollen Sei a vollständig Erledigt Modell.
Das bedeutet Das Du haben Erledigt bereits
alle Die Vernunft Schecks SPI Nur eingeführt uns Zu.
Auch Du haben Erledigt dein Modell Abzug Und Die Vernunft überprüfen beinhaltet etwas
wie Ausreißer Ausschluss Und Daten Transformationen als Also.
Eins könnte argumentieren Das Wir könnte Tun Das In Die Skript als Also,
gehorchend manche Hardcore statistische Regeln.
Aber Wir Auch denken Das Das Ist a sehr nützlich Erfahrung.
Arbeiten mit Die Modell Hier.
Du erhalten a viel besser Einblick hinein Die Daten,
Und Du Auch haben Zu anwenden manche Verfahren Wissen Hier Zu erhalten a besser Modell.
Also Die Vorlage dokumentieren In selbst,
Wir Genau genommen verwenden Das inspiriert von Die App Funktionalität Und JMP.
Wir Wirklich wie manche Skript Wo Die Benutzer
oder jeder Benutzer dürfen Genau genommen interagieren mit Die Skript selbst.
Also Die Vorlage dokumentieren Ist im Wesentlichen
a Daten Tisch In JMP Wo Wir haben NEIN Daten In Es.
Jedoch, Wir haben definiert a viel von Spalten
mit vordefiniert Formeln Referenzierung jede andere.
Das erlaubt Die Benutzer Zu Genau genommen gehen In,
Und zurückverfolgen alle unser Berechnungen durch Die Spalten In Das Vorlage Datei,
Hebelwirkung Die für Beispiel, Formel Editor Und JMP,
Und potenziell hinzufügen neu Spalten Wenn Sie wollen Zu sehen neu Berechnungen.
Oder Sie dürfen bearbeiten manche von Die Berechnungen Wir Sind tun In Dort als Also.
Außerdem, alle Visualisierungen Deskriptoren Bereitstellung Die Benutzer
Sind Auch Genau genommen gelagert als a Tisch Skript In Die Vorlage dokumentieren.
Also Benutzer dürfen Nur gehen In Hier Und bearbeiten, für Beispiel, Die Layout von spezifisch Grafiken
Wenn Sie wollen neu Farben oder etwas wie Das.
I denken Wir sollen nehmen a sehen bei Wie Es Genau genommen Aussehen In Wirklichkeit.
Wir Wille springen hinein JMP Hier Und I Wille Nur finden Die Dasselbe Modell
als Pro Nur fertig für uns.
Wir Sind wieder suchen bei Die ISPE Fall als Pierre zeigte,
Und I Wille Nur finden Die Dasselbe Modell Er beendet hoch mit Hier.
Jetzt Das Wir haben unser Modell, Wir haben Erledigt Die Vernunft überprüfen Und alles,
Wir haben unser Original Daten Datei hinter, Wir einfach laufen Die Skripte.
Und Wir Wille brauchen Zu schicken Es Zu drei Dinge Hier.
Erste von alle, Wir haben Vorlage Dateien Jetzt gefüllt mit alle Die Daten Wir brauchen.
Wir sehen Die zwei Grafiken war zeigt Rechts Hier.
Dann Wir haben Die PPK Charge Geben uns a PPK für jede Standort In Die Mixer.
Wir haben a gesamt von 15 hoch Hier,
Und Wir haben Die Normal PPK basierend An Kontrolle Grenzen In Blau,
basierend An Vorhersage Grenzen In Rot Und basierend An Toleranz Grenzen In Grün.
Schließlich Wir hatte Die Graph Hier.
Das Graph zeigt uns teilweise unser Daten,
entlang mit alle Die Grenzen Wir haben berechnet In Die Skript.
Ja, Und Was Wir sehen Hier Ist In Tatsache Das Charge A Und Charge C
Sind Durchführung Also für alle Standorte.
Bedeutung Es hat es ist Vorhersage Grenzen, Und Toleranz Grenzen, Und Kontrolle Grenzen
für Das Gegenstand innen Die Spezifikation für alle Standorte.
Jedoch,
Wenn Wir sehen bei Charge B,
Wo Sie Auch gefunden Die Varianz Zu Sei viel größer als
Die zwei andere Chargen, Wir sehen Das Das Ist In Tatsache gehen draußen
Spezifikationen An alle Standorte Wann Wir sehen bei Die Vorhersage Grenzen,
nicht unbedingt beide Spezifikationen, Aber entweder unter untere Und obere.
Also Wir sehen viele Kunden Hier Genau genommen Nur Informatik manche Durchschnitt Grenzen,
über A, B Und C.
Aber Wir nicht sehen Das als ein Gelegenheit Hier Weil für uns Das erzählt uns Das,
Wenn Zukunft Chargen benehmen wie Charge A oder C, Wir Sind Okay.
Wir dürfen halten Und sagen Das Zukunft oder Beobachtungen von Zukunft Chargen,
Wille fallen innen Spezifikationen.
Jedoch, Die Zukunft Chargen benehmen wie Charge B,
Und Wir kann nicht Garantie Das Wir Wille haben
alle Beobachtungen von Zukunft Chargen fallen innen Die Spezifikation Grenzen Hier.
I denken I würde Nur Auch verwenden Das Zeit Zu gehen durch ein Beispiel Wo Wir Genau genommen
Auch nehmen hinein Rücksichtnahme Die ganz Ansatz Und Das zeigte Die Flussdiagramm,
Und Wie Wir würde Genau genommen Tun a PPQ Validierung mit Die Skript.
Wir haben gebracht a Kunde Beispiel Hier, Nur finden Es Hier,
Und Das Ist beeinflussen Kunden WHO haben gewesen durch PPQ mit Die Validierung
Und Sie haben Jetzt produziert alle Die Chargen.
Also Wir Wille Nur schnell verwenden a lokal Daten
Filter Zu Nur sehen bei Die drei Erste Chargen Sie produziert In Bühne 2.
Hier Wir haben unser Modell, Und Wir laufen Die Skript.
Was Wir sehen Hier Ist Das Wir finden uns In a Situation Wo Wir haben
beide Vorhersage Grenzen Und tolerieren Grenzen draußen groß.
In Tatsache Sie Sind ganz weit draußen.
Aber Die am besten erraten bestimmt von Die Kontrolle Limit Ist In Tatsache,
Das Wir Sind innen Spezifikation.
Also Was Das erzählt uns Ist Das Wir Genau genommen fühlen sicher genug,
abschließend Das Wir haben bestanden Bühne 2, Und dürfen Jetzt gehen hinein Bühne 3a.
Eigentlich aktivieren uns von Die Kunde Zu setzen ihre Produkte An Die Markt.
Es ist wichtig Zu Stress Hier Das sogar obwohl Wir gehen aus Stufe 2 Zu Bühne 3a,
Wir Tun nicht reduzieren Die [unverständlich 00:23:22], und die Produktion Du sehen Wir haben.
Wir Sind Trotzdem ziemlich bestimmt oder Wirklich bestimmt Genau genommen Das,
NEIN schlecht Produkte sollen eingeben Die Markt.
Also Was Die Kunde würde Tun nächste Dann, Ist einfach Zu produzieren Die nächste Charge,
welche würde Sei Charge vier Hier inklusive In Die Modell, Und Dann Wir laufen Es wieder.
Von Kurs Du Wille haben Zu Tun Die Vernunft überprüfen von Die Modell wieder,
einschließlich Die neu Daten.
Was Wir sehen Hier Jetzt einschließlich Die viertens Abzeichen,
Ist Das Wir Sind Tatsächlich In Die Dasselbe Situation als vor.
Jedoch, beide Die Toleranz Grenzen, Und Die Vorhersage Grenzen,
Sind Umzug viel näher Zu Die Kontrolle Limit,
Und sogar mehr wichtig, Sie Sind Umzug in Richtung Die Spezifikation,
welche Ist Was Wir Wirklich wollen Zu sehen In Das Situation.
Der Grund Das Ist Das Wir Genau genommen bemerkt innerhalb Charge Variation sehr Also.
Jedoch, fällig Zu haben nur drei oder vier Chargen,
Wir nicht wissen Die Zwilling Charge Variation Das Wille...
Das Ist Was Genau genommen gibt uns diese vier Grenzen.
Das würde Sei ein iterativ Ansatz, Produktion eins Charge, Analyse Die Ergebnisse
Und weiter gehen An bis Du Genau genommen finden Die Grenzen innen.
Jetzt Nur enthalten Die zwei zuletzt Chargen, laufen Es wieder.
Was Wir sehen Jetzt Genau genommen Ist Das Wir haben alle unser Grenzen innen Spezifikation.
Das erzählt uns Das Wir Jetzt haben bestanden Bühne 3a,
Und Wir dürfen Jetzt arbeiten in Richtung Reduzierung unser schwer In Produktivität,
von Umsetzung Probenahme stattdessen von 100 % Inspektion,
Und kontinuierlich Verfahren Überprüfung Und Also weiter.
Das war Trotzdem haben hatte unser Produkte An Die Markt,
seit Die Erste drei Chargen Wir produziert.
In ein Bild wie Die Graph gezeigt Hier,
Du könnte Sei betroffen Das dein Vorhersage Grenzen Sind Das breit Trotzdem.
Der Charter Grenzen Sind sehr schließen Zu Spez.
Also Wenn Du Nur gehen zurück Zu Die Situation Wo Wir haben drei Chargen,
eins Frage Hier könnte Sei, "Sind Wir Genau genommen sicher,
Wann Wir haben Das breit Vorhersage Grenzen?"
Könnte Wir Ende hoch Senden schlecht Produkte Zu Die Markt?
Hier Dort Sind zwei sehr wichtig Punkte.
Erste von alle, bei Das Bühne, Wir Trotzdem haben a sehr schwer Einheit In Produkt Qualitätskontrolle.
Sie Wille sicherstellen schlecht Produkte tut nicht gehen Zu Die Markt.
Außerdem, Wir haben Zu erinnern Hier Das Wir Sind Genau genommen nicht versuchen Zu sagen
etwas um Die spezifisch Chargen Wir produziert.
Wir Sind versuchen Zu sagen etwas um Zukunft Chargen.
Wenn Wir wollen Zu bewerten Die Leistung von diese Person Chargen pro Charge,
Was Wir Genau genommen haben Zu Tun Ist Das Wir haben Zu gehen zurück Zu unser Modell.
Wir gehen Zu Die Modell Dialog Hier, Und Wir Tun nicht enthalten Charge als a zufällig Und fit.
Wir verwenden Das als a behoben frei Umfeld stattdessen.
Krank Nur anwenden Die lokal Daten Filter,
Und Dann Wenn Wir laufen Die Skript wie Das,
Wir Wille Genau genommen sehen Wie Also Wir wissen Die Person Chargen Hier.
Hier Wir sehen, verglichen Zu Die andere Graph, welche I Wille Nur versuchen Zu setzen hoch Hier,
Wir Jetzt haben viel, viel schmaler Grenzen für jede schlecht Charge,
erzählen uns Das Wir nicht haben Zu Furcht Das beliebig Beobachtungen innerhalb entweder
von diese Chargen Sind Genau genommen draußen Spezifikationen.
Also es ist Die Kombination von Das, Und Die schwer In Produkt Qualitätskontrolle,
welche Genau genommen macht uns zuversichtlich Das Wir dürfen haben Die drei Chargen,
gehen Zu Die Markt mit Die Produkte,
als lang als unser Kontrolle Grenzen Sind Trotzdem innerhalb Spezifikationen.
Ja.
Also Nur Zu abschließen An Das, I Wille gehen Hier.
Also, Was Wir haben gewesen suchen bei Hier Ist Wie dürfen Wir bestätigen,
Wie dürfen Die innere Validierung verwenden JMP Zu vorhersagen Die Zukunft Chargen Wille Sei Okay?
Also Wir haben gesehen Hier Das,
Wenn Du dürfen beschreiben dein Validierung Daten Satz mit a Modell,
Du dürfen Genau genommen vorhersagen Die Zukunft mit Vertrauen.
Das dürfen Sei Erledigt entweder von mit Die Vorhersage Intervalle,
oder Die Toleranz Intervallen.
Also Was Wir haben gemacht Hier Und über Hier, Ist a Skript,
Das Genau genommen automatisiert Visualisierungen von Vorhersage Intervalle
Und Auch Die KDP Werte.
Es berechnet Und visualisieren Toleranz Intervalle mit Die Dasselbe Nummer
von wirksam Grad von Freiheit als gesehen Wann Berechnung Die Vorhersage Intervallen.
Dann Es Auch berechnet Und visualisieren Die Kontrolle Grenzen.
Aber Es Ist wichtig Zu erinnern vor mit Die Skript,
Du haben Zu gehen durch Die Satz Die überprüfen Ist vertreten.
Aber Hier JMP bereits Angebote a viel
von einzigartig Möglichkeiten Zu rechtfertigen unser Annahmen hinter Die Modell.
Das beinhaltet Varianz Heterogenität.
Also Wenn Abweichungen Sind nicht gleich zwischen Die Chargen als Wir gesehen Hier,
Wir dürfen verwenden Die Protokoll Varianz Modell Zu finden a Gewicht Faktor,
und durch Das Gewicht Faktor, ich gemacht a gewichtet Progression Modell stattdessen.
Wir dürfen sicherstellen Das unser Residuen Sind normalerweise verteilt,
Und Wenn Sie' Re nicht, Wir dürfen verwenden Die Box-Cox Transformation Zu verwandeln unser Daten.
Wir dürfen, durch Die Fit Modell Plattform Auch auswerten potenziell Ausreißer
durch Die Student Stecker.
Wenn Dort Sind beliebig Ausreißer,
Wir stets ausschließen Das aus Die Modell selbst.
Dann bei zuletzt Wir dürfen Genau genommen rechtfertigen ob oder nicht unser zufällig Faktoren
Sind normalerweise verteilt durch der BLUP prüfen.
A gewinnen, Wenn Wir finden a Ebene Hier welche tut nicht übereinstimmen,
Wir Wille fragen für Die Ausreißer Und Die studentisierte Rest,
ausschließen diese aus Die Modell als Also.
Du.
