Danke für Geben uns Das Gelegenheit Zu sprechen um Wie Wir verwenden JMP In Pharma Verfahren Validierung Und kontinuierlich Verfahren Überprüfung. Mein Kollege, Louis Und I Wille geben Du a Führung Zu Die Hintergrund von Es, Wie Wir Tun Es, Und Was Ist Die Ergebnis.
Der Agenda Ist Das Erste Wir Wille beschreiben Die Hintergrund Und Die Konzepte. Seit es ist Validierung, Wir muss rechtfertigen Die Annahmen Wir haben hinter unser Modelle, Also Vernunft überprüfen Ist wichtig. Dann I Wille gehen An Zu sprechen um Die besondere Methoden Wir Sind mit Und welche Formeln Wir haben Zu machen für Dinge Das Sind nicht Dort In JMP im Voraus.
Dann Louis Wille nehmen über Und zeigen Wie Die JMP Skript Ist tun Es Zu automatisieren Die Berechnungen Und implementieren Was Ist fehlen In JMP. Endlich, Wir Wille machen manche Schlussfolgerungen Und hoffentlich Dort Wille Auch Sei Zeit für Fragen.
Jetzt Zu Die Hintergrund Und Die Konzept Wir Sind Arbeiten mit. Louis Und I kommen aus a Unternehmen angerufen VIER, Und Wir Tun Beratung innerhalb Die Pharmazeutika Industrie, Und Wir Sind JMP Partner, Also Wir helfen unser Kunden bekommen Wert aus von Die Daten, von Kurs, mit JMP.
Ein großes Ausgabe innerhalb Die Pharmazeutika Industrie Ist Verfahren Validierung Wann Sie sind gehen Zu Start a neu Produkt. T traditionell für viele, viele Jahre, Es hat gewesen Erledigt von Herstellung drei Chargen. I f Sie war Gut, Die Validierung War bestanden.
Aber Das Ist nicht Wirklich Vorhersagen Die Zukunft, Das Ist Vorhersagen Die Vergangenheit. So, o f Kurs, Du dürfen machen drei Chargen Das war Gut, Und Dann Die Problem dürfen erscheinen später An. Zu kompensieren für Das, Das, Die Industrie hat traditionell hatte ein umfangreich Und dadurch teuer Qualitätskontrolle Inspektion An jeder Charge Zu sicherstellen Es War Okay.
Jedoch, Wenn Wir könnte beweisen Das alle Zukunft Chargen würde Sei Gut, Dann Wir könnte reduzieren Die Qualitätskontrolle kosten stark. Aber Wie Tun Wir vorhersagen Das Die Zukunft Chargen Wille Sei Gut mit Vertrauen? Ja, Wir könnte verwenden Vorhersage Intervalle oder Person Vertrauen Ebenen, als I Anruf In JMP, bei am wenigsten In manche Menüs.
Wenn Wir setzen Charge als a zufällig Faktor, Dann Die Validierung Chargen Wir Sind suchen bei Wille Sei gesehen als a zufällig Probenahme von alle Zukunft Chargen. T hiermit, Wir dürfen vorhersagen Wie Zukunft Chargen Sind gehen Zu Sei. Wenn Das Vorhersage Ist innen Spezifikation, Wir haben Genau genommen bewährt Das alle Zukunft Chargen Wille Sei Gut gegeben Das Wir dürfen pflegen Die Validierer Zustand Gewalt.
Jedoch, Das könnte nehmen mehr als drei Chargen, Aber Tun Sie alle haben Zu Sei In Zustand zwei, als Wir zeigen In Das Graph? Vielleicht nicht. Wir Genau genommen sollen Nur Trotzdem machen drei Chargen In dein Erste Verfahren von Validierung. Wenn es ist nicht genug, Dann machen Die ausruhen In welche Wir Anruf gerade drei A, welche Ist nach Vermarktung, Weil Dann Du dürfen Nur verkaufen ihnen eins von eins. Es ist nicht a groß Problem Das Du haben Zu machen mehr.
Jedoch, Das erfordert zwei Dinge Zu Sei erfüllt. Der Erste Ist Das Wir Trotzdem haben Das umfangreich Qualitätskontrolle prüfen Das Wir dürfen finden aus Wenn dein Charge Ist schlecht Weil Wir Sind nicht noch bearbeitet, Es Wille nicht passieren. A außerdem, von Kurs, Es erfordert Das Die geschätzt Leistung Ist Okay. Wie dürfen Wir sehen Wenn Die geschätzt Leistung Ist Okay? Wir dürfen Tun Das von Sehen Wenn Kontrolle Grenzen Sind innen Die Spezifikation.
Dann Wir dürfen gehen An Die Markt Und später An, Wann Auch Vorhersage Grenzen Sind In solch Spezifikation, Dann Wir dürfen Genau genommen entfernen oder bei am wenigsten reduzieren Die Qualitätskontrolle Inspektion. Wir könnte Sei gehen aus Überwachung Die Produkt bis Überwachung Die Verfahren.
Was Ist Es alle um? Validierung Ist um Vorhersagen Die Formulare von Zukunft Chargen mit Vertrauen, nicht Nur Vorhersagen Die Vergangenheit. Wie dürfen Wir Tun Das? Wir dürfen Tun Das von mit Vorhersage oder 12 Intervalle In JMP. Wie viele Chargen Wille Wir vorschlagen Zu machen In Bühne zwei? Wir Trotzdem vorschlagen drei, Aber Du könnte nicht Sei Erledigt.
Wie dürfen Du Dann passieren Bühne zwei mit wenige Chargen Also Wir dürfen gehen An Zu Die Markt? Das ist, als I sagte vor, sehen bei Kontrolle Intervalle Weil Sie Sind ohne Vertrauen. Du bist nicht bestraft von nur haben drei Chargen. T Henne später An, sehen bei Vorhersage oder 12 Intervallen.
Wenn Kontrolle Intervalle Sind innen Spezifikation, Vorhersage Intervalle Sind nicht. Der die meisten Probleme von Die Grund für Das Ist Mangel von Daten. Das sollte nicht Sei Begrenzung Du Zu gehen auf Die Markt.
Dann Wie viele Chargen Zu machen In Bühne 3A? Das ist ziemlich einfach. Einfach bis dein Vorhersage Grenzen Sind innen Spezifikation, Dann Du haben bestanden dein Bühne 3 A. Diese Grenzen Du dürfen Auch verwenden als Vorhersage Limit nach Bühne 3 A Wann Du gehen hinein Bühne 3B.
Wir dürfen Auch sehen Es An Das fließen Diagramm Wo Du In obere links Ecke, Start mit Analyse dein Validierung diejenigen, typischerweise Baum. Dann Du berechnen dein Vorhersage Grenzen In JMP als a zufällig Faktor. Wenn Sie Sind innen Spezifikation Grenzen, alles Ist Bußgeld. Du haben bestanden beide Bühne 2 Und 3 A Und alles Ist Bußgeld.
Wenn Es dreht sich aus Das Vorhersage Grenzen Sind zu breit verglichen Zu Die Spezifikation Limit, I würde, als a nächste Ding l Auch bei Mein Kontrolle Grenzen welche Sind ohne Vertrauen. Wenn Sie Sind innen, Dann Wir Nur brauchen mehr Daten Und Wir Wille sammeln mehr Daten Und Wir berechnen Und a Punkt von Zeit Wir Wille gehen aus Hier Und haben bestanden Auch strikt GESICHT.
Von Kurs, Wenn Es passiert Das sogar Kontrolle Grenzen Sind draußen Spezifikation, Dann Genau genommen Die geschätzt Wert Ist schlecht Und Du Sind nicht Wirklich bereit für Validierung Und Du haben fehlgeschlagen. Hoffentlich, Das Ist nicht gehen Zu passieren.
Lasst uns gehen An Zu Die Vernunft überprüfen. Jetzt I Wille gehen hinein hinein JMP. I Wille versuchen Zu zeigen Wie Es funktioniert. Hier Du sehen a JMP Tisch welche Wir haben gemacht, oder nicht Wir haben gemacht, Es Genau genommen kommt aus ISPE, Internationales Gesellschaft von Pharmakoepidemiologie, WHO setzen uns Das Daten Satz als a Gut Beispiel An Wie a Validierung Satz sollen sehen wie. Viele Unternehmen oder Beratung hat versucht Zu berechnen An Das Und sehen Wie würde Sie abschließen.
Es ist grundsätzlich a Daten Satz aus Tablette Herstellung, Und klassisch Es enthält diese drei Chargen A, B Und C. Dann Wir Sind Einnahme aus Pulver In 15 Standorte In Die Mixer, Und Dann Wir Sind Messung Die API Inhalt, das ist Die Stärke von Die tatsächlich [unverständlich 00:06:52] Bestandteil, welche würde Sei zwischen 85 Und 115 Zu Sei innen Spezifikation.
Wenn Du sehen bei Die Variabilität Diagramm von Die Daten, Du dürfen sehen Hier Wir haben Die drei Chargen A, B Und C, Und Wir Auch haben Die 15 Standorte In jede Charge. Dann innerhalb jede Charge Standort Kombination, Wir haben vier Messungen.
Der Erste Du dürfen sehen Ist Das Die innerhalb Standort Variation An Charge B Ist etwas größer als An Charge A Und C. Wir Tun nicht haben nicht tch Heterogenität. Zu machen Das mehr Objektiv, Du dürfen setzen S Kontrolle Limit An dein Standard Abweichung Diagramm Und Du dürfen sehen Das Du Sind aus von Kontrolle In Charge B.
Ein anderer Weg von Sehen Es würde Sei Zu machen a Heterogenität von Varianz prüfen als du bist Sehen runter Hier. Dann es ist Auch sehr klar Das es gibt mehr innerhalb oder In Standort Variation An Charge B als An Die andere diejenigen.
Streng, Du kann nicht Pool diese Abweichungen Jedoch Du dürfen, Aber Wir brauchen Dann Zu Tun gewichtet Regression Wo Wir wiegen mit invers Varianz. Das ist Die nächste Schritt Wir Wille Tun, gehen hinein Protokoll Varianz Modellieren, welche Du dürfen Tun In JMP.
Wir haben einfach Hier Nur gemacht a Protokoll Varianz Modell Wo Du dürfen sehen Das Die Standort, Die Charge, Die Interaktion alle haben a bedeutsam beeinflussen An Die Ebene, Aber nur Die Charge hat a bedeutsam beeinflussen An Die Varianz. Als Du dürfen sehen Das Die Varianz für Charge B Ist etwas größer als innerhalb Varianz An Charge A Und C.
Wann Du haben gebaut Das Modell, Du dürfen aus hoch Hier Nur speichern Die Spalten Und Du dürfen speichern dein Varianz Formel. Ich habe bereits Erledigt Das. Es ist bereits In Mein Daten Satz. Wenn I nicht versteckt Hier, Hier Du dürfen sehen Mein Varianz Spalte aus Mein Protokoll Varianz Modell. Du haben a Formel Hier sagen, Was Ist Es In Gruppe A Und C für Charge A Und C, Und Was Ist Es für Charge B? Basierend An Das, I dürfen Jetzt machen gewichtet Regression Wo I einfach Nur machen a Gewicht Spalte Wo I Gewicht Mein Regression klassisch mit invers Varianz.
Dann Ich bin bereit für Herstellung a Vernunft überprüfen An Mein Daten Weil Jetzt I dürfen Pool Die Abweichungen nach gewichtet Regression, Also I dürfen Start tun Vernunft überprüfen An Mein Daten. Der Erste Ding I würde Tun Ist Zu sehen bei a systematisch Modell Wo I haben Mein Standort, Chargen, Und Die Interaktion. T Henne I dürfen sehen An Mein [unverständlich 00:09:28] Typ Rest Handlung, I haben NEIN Ausreißer Und Gesetzlose , Aber Es Ist innen.
I dürfen Auch sehen An Mein Kasten Handlung Transformation, es gibt NEIN brauchen Zu verwandeln Mein Daten. Hier es ist vernünftig Zu annehmen Das I haben diese Normal verteilt Residuen, welche Ist Die Annahme hinter a behoben am wenigsten Quadrate Modell.
Dann nächste Schritt Ist Zu setzen Chargen als a zufällig Faktor, nicht Nur a systematisch Faktor, Weil I würde wie Zu vorhersagen Zukunft Chargen. Das Ist Was I haben Erledigt Hier. T Henne plötzlich Du erhalten diese Varianz Komponenten. Was Ist Die zwischen Charge Variation? Was Ist Die Charge Standort Variation? W hat Ist Die Rest bedeuten innerhalb Charge innerhalb Standort Variation?
Seit, von Kurs, I haben gewichtet Es mit invers Varianz, Das Nummer, von Kurs, bekommt schließen Zu eins. Jedoch, In Das Modell, Dort Sind Auch manche zusätzlich Annahmen, nämlich Das Die Charge Wirkung Und Die Charge Standort Wirkung Ist zufällig verteilt, Bedeutung Das diese zufällig Wirkung Vorhersagen hoch Hier sollen folgen a Normal Verteilung.
Zu prüfen Das, Du dürfen Nur setzen ihnen hinein a Tisch, welche Ich habe Erledigt Hier, Und Wir dürfen prüfen Die Schleifen Nur Herstellung ein leer Modell Wo Du setzen ihnen als a Antwort. Du dürfen sehen beide Die Charge Signale oder Die Charge Abweichungen Und Die Interaktion Abweichungen alle Sind innen Die Rest Grenzen. Auch Hier Wir dürfen rechtfertigen Die Annahme Das diese Sind Nur zufällig Faktoren. Das Ist Die Vernunft überprüfen von Die Modell.
Jetzt Zu machen Modelle für Charge A Und Charge C, Wir brauchen Zu Skala ihnen anders. Das ist Was I haben Erledigt In diese Spalten über Hier. Wenn I nicht versteckt Mein Spalten Hier, Du dürfen sehen I gemacht ein Klimaanlage Skala Gewicht Wo I einfach Nur multipliziert Mein Gewicht Faktor mit Die Skalierung. Also I erhalten Die Variation I haben gesehen für Chargen A Und C, Und Die Dasselbe Ding für meine Charge B. I dürfen Skala Die Gewicht mit Die Varianz I würde wie Zu haben als a Rest Varianz, welche Ist Nur Kommen aus Mein Block Varianz Modellieren. Das ist Auch hübsch einfach Zu Tun.
N jetzt I dürfen Genau genommen haben Mein zwei Modelle aus Wo I dürfen vorhersagen. Eins Wo I Skala mit Mein Klimaanlage Skala Gewicht Und eins Wo I Skala mit Mein B Skala Gewicht. Dadurch I dürfen sehen, Wenn I Nur laufen eins von ihnen, eins Skala mit Die Klimaanlage Skala Gewicht, Dann Du dürfen sehen Das Du haben Das Modell, Du haben diese Residuen, Du haben diese Gleichgewicht Komponenten.
Was Ist sehr einfach In JMP Ist Nur Zu gehen hoch Hier Und Du dürfen gehen Und Du dürfen speichern dein Spalten. F Rom hoch Hier, Du dürfen Genau genommen speichern Die Vorhersage Formel Das würde Sei dein Center Linie. Aber Du dürfen Auch speichern dein Vorhersage Intervall Das Hier Sind angerufen Person Vertrauen Intervall.
I haben Erledigt Das beide für Das Modell Und Auch für Die andere Modell. I Auch wollen Die andere Modell mit Die anders Skalierung für Charge B. T Henne I speichern diese Spalten als Person Vertrauen Intervallen. Dann Sie Sind Nur gespeichert runter Hier als diese Vorhersage Formeln. Dann I dürfen machen a kombiniert eins von Nur Kombinieren diese abhängig An welche Charge Gruppe Dinge Sind Kommen aus. Jetzt I haben Grenzen für beide Charge A, B Und C, welche I dürfen Handlung An Die Dasselbe Graph.
Das Ist gerade über Zu Tun. Bis Jetzt, I Nur gebraucht was bin ich innen JMP. Aber Zu erhalten Die Kontrolle Grenzen Und Zu erhalten Die Toleranz Limit, I brauchen Zu berechnen ihnen ich selbst, weil in JMP, Du nicht haben Toleranz Grenzen, Du nicht haben Kontrolle Grenzen In Passendes Modell.
Von Kurs, Du haben Kontrolle Grenzen Wann Du Tun Kontrolle Diagramm, Aber das ist Auch nur für eins bedeuten Und eins Standard Abweichung. Von Kurs, Du Auch haben Toleranz Grenzen In analysiert Verteilung. Aber wieder, das ist nur für eins bedeuten Und eins Standard Abweichung.
Hier Wir haben Zu berechnen ihnen uns. Der Erste Ding Wir Dann Tun Ist Nur erhalten Die Varianz Komponenten. Das Ist Was Wir haben Hier. W e Nur gespeichert Die Varianz Komponenten aus Die zwei Modelle, eins Wo Wir skaliert Zu Charge A Und C, Und eins Wo Wir Skala Zu Charge B.
Weil Wann Wir haben Die Varianz Komponenten, es ist hübsch einfach Zu berechnen Die Kontrolle Limit Weil es ist grundsätzlich Nur Die Vorhersage Formel Minus a Normal Quantil, Und Dann Die Quadrat Wurzel von Die gesamt Varianz, Und Dann entweder Varianz A Und C oder B, abhängig An was wir sind suchen bei. I es ist Genau genommen hübsch einfach Zu berechnen Die Kontrolle Grenzen Das Weg.
Der Dasselbe Wir dürfen Tun für Die Toleranz Grenzen. Wenn Du bevorzugen Toleranz Grenzen stattdessen von Vorhersage Grenzen, viele Unternehmen Tun. Wieder, Leider, Sie Sind nicht In JMP Modell, Aber Wir dürfen berechnen ihnen. Dort Wir einfach Nur setzen In Die klassisch Formel für a Toleranz Limit. Wo eins einseitig, Wir setzen In Die T Quantil, Wir setzen In Die Grad von Freiheit, Wir setzen In Die Normal Quantil, Und als vor, von Die Anteil, Und Dann Wir multiplizieren von Die gesamt Salden aus Die Varianz Komponente.
Der nur wenig bisschen Tricks Ding Hier Ist Das Wir brauchen Die Grad von Freiheit unter gesamt Varianz. JMP Ist nicht Wirklich Geben Du Das. Es ist nur Geben Du Grad von Freiheit In systematisch Modelle. Aber Wir dürfen sehen basierend An Die Breite von Die Vorhersage Intervall, das ist Was Wir haben Hier. Dann Wir dürfen Genau genommen berechnen basierend An Die Breite von Die Vorhersage Intervalle, Wie viele Grad von Freiheit Tun Wir haben Dort, Und Dann Wir Nur anwenden Die Dasselbe Grad von Freiheit An Die Toleranz Grenzen Und Dann Wir Sind bereit Zu gehen Und Wir dürfen speichern alle von diese Grenzen runter Hier. Wenn Wir wollen, Wir dürfen Handlung ihnen. Das Ist Was Wir haben Erledigt Hier.
Hier Du dürfen sehen Genau genommen Die Vorhersage Grenzen Und Die Toleranz Grenzen Und Die Kontrolle Grenzen. Der Kontrolle Grenzen Sind Die gepunktet Linie, Die Vorhersage Grenzen Sind Die voll Linie, Und Die rauh gepunktet Linie Sind Die Toleranz Grenzen. Du sehen Das für Die 15 anders Standorte Und für Die drei Chargen A, B Und C und von Kurs, Grenzen Sind breiter für Charge B Weil Es hat mehr innerhalb Standort Abweichungen.
Du dürfen Genau genommen sehen Das sogar Die Kontrolle Grenzen bei Die gepunktet Linie Sind draußen für Standort 1 Und 2 Und Genau genommen Auch vier. Sogar obwohl Das Verfahren, Das Ist a Gut Beispiel von a Validierung, I würde sagen, Also, Wenn Charge B Ist Vertreter, Du haben Genau genommen fehlgeschlagen Die Validierung.
Wenn Du sehen bei A Und C, Dann alle Die gepunktet Linien Sind innen, Bedeutung Das Wir haben bestanden Bühne zwei Weil Die schätzen Wert Ist Bußgeld. Aber An a wenige von ihnen, Du dürfen sehen Das Die Vorhersage Grenzen Sind Nur draußen. Aber Wann Du haben Das groß Lücke zwischen Kontrolle Grenzen Und Vorhersage Limit, Nur eins Charge mehr würde wahrscheinlich machen ihnen innen. Das Ist Wie Es funktioniert.
Manche Unternehmen Sie Tun nicht denken es ist genug Zu sehen bei Wenn Die Grenzen Sind innen Spezifikation. Sie würde Genau genommen wie Zu erhalten a ppk Fähigkeit Index An ihnen. Wir Auch setzen Das eins hinein unser Verfahren Hier. Wenn Du sehen bei Die Formeln Hier, Du dürfen sehen Wo Wir haben Die Vorhersage Grenzen, das ist Auch setzen In a ppk Formel.
Grundsätzlich Was Wir Tun, Wir Nur nehmen Die Vorhersage Formeln, Das hinein Die Spezifikation Limit, Und Und geteilt von Die Hälfte Breite von Die Vorhersage Grenzen. Das Ist Das ppk Das entspricht Zu Die Vorhersage Grenzen. Weil Sie Sind mit Vertrauen, Das Ist Genau genommen ppk mit Vertrauen.
Du dürfen Tun genau Die Dasselbe mit dein Kontrolle Grenzen. Nur nehmen Die klassisch ppk Formel Und Nur setzen In Kontrolle Grenzen stattdessen von Vorhersage Grenzen. B weil Kontrolle Grenzen Sind Nur geschätzt Werte, Das Ist ppk ohne Vertrauen. Von Kurs, Du dürfen Tun genau Die Dasselbe Ding Auch für Die Toleranz Grenzen, welche Wir haben runter Hier, a ppk basierend An Die Toleranz Grenzen. Du dürfen Auch berechnen alle von diese. Wenn Du wollen, von Kurs, Du dürfen Handlung ihnen An a Graph als Du sehen Hier.
Hoch Hier, Wir haben geschätzt ppk ohne Vertrauen, das ist Die Rot eins. T Henne Wir haben Die Blau eins Das Ist basierend An Toleranz Grenzen Und Die Grün eins Das Ist basierend An Vorhersage Grenzen. Hoch Hier, es ist für Die Gut Gruppe A Und C mit Anzeige Variation. Runter Hier Wie Es Ist mit Batch B, ist a größer eins.
Du dürfen Genau genommen sehen, als Wir gesehen mit Die Grenzen für Charge B Variation, sogar Die geschätzt Wert hat a ppk unten eins für eins, zwei, Und vier Positionen. Während alle Die geschätzt Wert Ist schön um eins für A Und C. A auch Die ppk basierend An Vorhersage, Die Grün eins, am meisten von ihnen Sind um eins, Und Sie sind sehr schließen Zu eins An Standort eins Und zwei. Das würde Nur erfordern eins zusätzlich Charge wahrscheinlich, Und Dann Sie würde Sei innen.
Jedoch, als du wirst wahrscheinlich sehen es ist a bisschen langweilig Zu Tun alle diese Berechnungen von Hand. Das Ist Warum Wir haben gemacht a Skript für Es, welche Louis Ist Jetzt gehen Zu zeigen. I sollen Nur Louis nehmen über Jetzt Und zeigt Wie Die Skript funktioniert. Ich bin Sicher Er Wille Auch machen a wenige mehr Beispiele.
Ja, Pierre, Dank Du sehr viel. I Wille Nur versuchen Zu Aktie Mein Bildschirm Hier Dann. Ja. Erste Ding Erste, als Pierre hat gezeigt uns, Wir Gesicht a viel von Probleme während Die besonders Validierung. Glücklicherweise für uns, JMP hat a viel von gerade hoch Kasten Funktionalitäten Zu helfen uns handeln mit diese Probleme. Wir Wirklich wie Zu verwenden Die Funktionalitäten Kommen aus von Die Kasten mit JMP Weil Das Wirklich verringert unser Validierung Last Wann gehen nach vorne.
Manche von Die Dinge JMP hat gelöst für uns Ist, für Beispiel, Die Ausgabe Das Wir Sind Arbeiten mit Komplex Prozesse Und diese kann nicht Sei beschrieben von Nur eins bedeuten Und eins Standard Abweichung. Hier Zu handeln mit Das, war Hebelwirkung Die Modell anpassen Plattform In JMP Wo Wir dürfen haben mehrere systematisch Faktoren Zu handhaben Die viele bedeutet, Und Wir dürfen Auch haben mehrere zufällig Faktoren Zu handeln mit viele Varianz Komponenten.
Dann es gibt Die Ausgabe mit Daten oft brauchen manche Daten Transformation. Wieder, JMP hat Die Box-Cox Transformation Fenster Wir verwenden Zu handeln mit Das direkt In Die Modell anpassen Plattform. Dann Wir normalerweise sehen a viel von Ausreißer Wir haben Zu handhaben In größer Daten Sätze. H Auch Wir wieder Hebelwirkung Die Modell anpassen Plattform, mehr speziell Die Student Größe Residuen Handlung Wo Wir ausschließen Ausreißer basierend An Die Bonferroni Grenzen.
Hier es ist Nur wichtig Zu Notiz Das bei am wenigsten unser Konzept Ist Das Wir wie Zu ausschließen Die tatsächlich Modell, Aber Wir stets Bericht ihnen separat. Es hat Zu Sei visuell Das diese Sind nicht inklusive In Die Analyse.
Dann Dort Ist Die Mangel von Homogenität von Varianz, welche Pierre Auch zeigte Wie Zu handeln mit mit Die Protokoll Varianz Modellieren Zu erhalten aus Die Variation Und Dann verwenden Das Varianz Zu berechnen a Gewicht Formel.
Dann wieder, Dort Ist Die Vorhersage Intervalle welche Wir verwenden ganz a viel Hier. Hier als Also JMP Ist bereit Zu gehen mit Person Vertrauen Intervalle direkt In Die Modell anpassen Plattform.
Aber Dann als Pierre Auch erwähnt, Wir gefühlt wie Dort war manche Teile Wo JMP könnte nicht bringen uns alle Die Weg heim. Das beinhaltet, für Beispiel, kontrolliert Intervalle In JMP, welche dürfen nur handhaben Die eins bedeuten Und eins Varianz Komponente.
Wie Wir überwinden Das Ist Das Wir berechnen kontrolliert Intervalle aus Die Modell anpassen mit Die Vorhersage Formel Und Standard Fehler An Vorhersage Formel Und Residuen Zu berechnen Die gesamt Varianz, Und aus Hier, Die Kontrolle Intervallen.
Dann Dort Ist Die Tatsache Das Toleranz Intervalle Ist bevorzugt von viele von unser Kunden Weil Das erlaubt Du Zu separat Satz Die Vertrauen Und Abdeckung. Jedoch, Wir nur gefunden Das JMP dürfen Tun Toleranz Intervalle In Die Verteilung Plattform, Und Es dürfen nur handhaben eins bedeuten Und eins Varianz Komponente wieder.
Von Kurs, In Die Skript gebaut- ins Das Es dürfen berechnen Die Toleranz Intervalle ähnlich Zu Die Kontrolle Intervallen. W Henne Wir Tun Die Berechnung von Die Toleranz Intervalle, Wir verwenden Die Dasselbe Grad von Freiheit als gebraucht Wann JMP berechnet es ist Vorhersage Intervallen.
Dann Vielleicht Die primär Grund für tun Das Skript, oder Die anfänglich Grund bei am wenigsten, Ist Das Berechnung Und Visualisierung von alle diese Intervalle Ist sehr Zeit verbrauchend Und sehr anfällig Zu menschlich Fehler. Eigentlich, Wir entschieden Zu machen Das Skript Zu automatisieren Berechnungen Und Visualisierungen.
Dann schließlich, viele von unser Kunden erfordern Fähigkeit Und Dialyse solch als Ppk. Wir haben, von Kurs, Auch inklusive Das In unser Skript solch Das Es berechnet ppk entsprechend Zu beide Vorhersage Grenzen, Was Wir Anruf ppk mit Vertrauen, Und Auch Kontrolle Grenzen, Was Wir Anruf ppk ohne Vertrauen.
Zu sprechen um Die Skript a wenig bisschen, Die Skript Wir haben entworfen Hier besteht von zwei Teile. Wir in erster Linie haben Die JMP Skript Du sehen Hier In Die Mitte, Und Dann Wir Auch haben a Vorlage dokumentieren, als Du sehen hoch Hier In Die obere links Ecke.
Wann Herstellung Das Skript, Dort war a wenige Dinge Wir Wirklich gesucht Zu erreichen. Wir gesucht Zu machen Es Wirklich transparent, Bedeutung Das unser Kunden könnte gehen In Und sehen unter Die Haube, Also Zu sagen, Und folgen Die Berechnungen von diese anders Grenzen Und potenziell sogar bearbeiten ihnen selbst, welche dauert uns Zu Die nächste Ding.
Wir gesucht Das Zu Sei, bei am wenigsten Zu manche Ausmaß, anpassbar von unser Kunden. Wenn Sie nicht wie Die Weg Wir berechnen Ppk, Wir würde wie Zu geben ihnen Die Option Zu gehen In Und bearbeiten Die Gleichungen.
Der Vorlage dokumentieren In selbst Ist eigentlich, sozusagen, ein leer Daten Tisch. Es hat a viel von definiert Spalten mit Spalte Formeln, Aber Es hat NEIN Reihen In Dort noch. Was unser Skript tut, im Wesentlichen, Ist Das Es Werke aus Das Vorlage dokumentieren als ein Eingang. Es Auch dauert Die Original Daten Datei An welche Du Base dein Analyse als ein Eingang, Und Dann Es dauert Die Modell Fenster.
Hier Es Ist Zu Sei sagte Das Die Modell Fenster Ist vermutet Zu Sei a vollständig Modell. Also Du haben Erledigt alle Die alle dein Daten Manipulationen, gewährleistet Das Das Ist a richtig Antwort Du erhalten aus Die Modell. Ein auch Du haben gemacht diese Vernunft Schecks Und gerechtfertigt Die Annahmen hinter Die Modell Gewährleistung es ist gültig.
Was Die Skript tut selbst Ist Das Es dauert Die Vorlage dokumentieren, Es dauert Die Original Daten Datei, Und Dann Es Kopien Die Daten aus Die Original Daten Datei Zu Die Vorlage dokumentieren. Wir haben Erledigt Das solch Das Wir nicht stören mit unser Kunden Original Daten entweder.
Es Dann Auch dauert alle Die relevant Parameter aus Die Modell Fenster Und einfügen Es hinein Das Vorlage dokumentieren. F Rom Dort An, mehr oder weniger, Das Vorlage dokumentieren Wille füllen aus selbst durch Die bereits definiert Formeln In Die Spalten.
Das Vorlage dokumentieren Wille Dann In Die Ende Sei konvertiert Zu ein Ausgabe Tisch Wo Die Erste viele Spalten würde sehen sehr viel wie Die Original Daten Datei, Und Dann Du Wille haben Die übrig Berechnung Und Eingang Werte als zusätzlich Spalten weiter An.
I denken Wir sollen gehen Zu ein Beispiel Und sehen Wie Das Aussehen In real Leben. I Wille Nur versuchen Zu stoppen Teilen Das Bildschirm Und Aktie Das eins. Was Wir haben Hier Ist In Tatsache, Die Dasselbe ESBIC Fall als [unverständlich 00:25:20] Hier. Was Du würde Tun Ist Du würde haben dein Daten, Du Wille laufen a Modell. In Das Fall, I laufen Die Modell Wo Peer Skala Es Zu entsprechen Zu Die Variation In Charge A Und C, Die Chargen mit Die untere Variation.
Was Du einfach Tun Ist Das Du haben dein Modell, sicherstellen es ist Erledigt In Sinn von Vernunft Schecks Und Also weiter. Dann Wir laufen Das Skript An Das Modell, welche Ist Hier. Wir haben Die Modell Und Wir laufen Die Skript.
Also sehen a wenige Dinge Pop hoch Hier. Erste, Wir haben die Vorlage dokumentieren, Ausgabe dokumentieren welche hat Jetzt gewesen besiedelt mit a viel von anders Reihen, manche Tisch Variablen, Und Also weiter. Wir haben unser ppk Graph Hier Visualisierung Die ppk basierend An anders Grenzen. Der Blau Sein basierend An Kontrolle Grenzen, Die Rot Sein basierend An Vorhersage Grenzen, Und Die Grün eins Sein basierend An Toleranz Grenzen. Dann schließlich, Wir haben unser Graph Hier Plotten alle Die Daten, Spezifikation Linien, Und als Also unser Vorhersage Limit, Kontrolle Grenzen, Und Toleranz Grenzen Hier.
Wir erhalten Die Bild Das Pierre Auch zeigte früher. Was Wir sehen Hier Ist, In Tatsache, Das Wenn Wir sehen bei unser Daten Und annehmen alle Chargen variiert als viel als Charge A Und C, Wir Sind Genau genommen In ein Okay Position Hier. Bei am wenigsten Wir würde haben bestanden unser Bühne zwei Weil Kontrolle Grenzen Sind für alle Chargen, alle Standorte innerhalb Spezifikation.
Wir Tun, Jedoch, haben a klein Problem aus Hier An Die Standort 1 Und 2, Wo Wir sehen bei am wenigsten Die Vorhersage von Toleranz Grenzen erweitern a bisschen über Die obere Spezifikation Limit. Jedoch, Wir glauben Das könnte Sei behoben von Nur Hinzufügen a wenige mehr Chargen Zu wissen Die Variation besser.
Aber Was Wir Auch sehen Hier Ist, von Kurs, Wir haben ein Beobachtung draußen unser Grenzen, Und Das Ist Weil Was war suchen bei Hier Ist In Tatsache Charge B, welche als Wir erinnern, hatte a höher Varianz. I würde Nur versuchen Zu laufen Das Modell Hier, Skala nach Zu Charge B, Also Du dürfen sehen Die Unterschied.
Jetzt Was Wir sehen Hier Ist Das alle unser Grenzen hat bewegt aus aus Die bedeuten. Jetzt Sie sind Genau genommen gehen darüber hinaus Spezifikation, nicht nur An Die Erste zwei Standorte, Aber An mehrere Standorte Hier, welche würde, In Wesen, für uns, besonders Weil Du haben Die Kontrolle ihnen als draußen Spezifikation, bedeuten Das Du haben fehlgeschlagen dein Validierung Hier. Vielleicht nicht Die am besten Beispiel für Das Daten Satz Zu Schaukasten a Gut Validierung.
Jetzt I Gedanke I würde Nur versuchen Zu gehen durch Wie Wir vorgesehen Die gesamte Verfahren in Bezug mehr Zu Die Flussdiagramm, Pierre, zeigte Du In Die Anfang von Das Präsentation. I haben gebracht a Kunde Beispiel aus ein tatsächlich PPQ Validierung laufen. Sie beendet hoch Produktion a gesamt von sechs Chargen Hier.
Was Wir haben Erledigt Hier Ist Das Wir haben gemacht a Modell. I Wille Nur einsetzen lokal Daten Filter Zu simulieren Wo Es gestartet, haben nur diese drei Chargen. Dann Was Wir haben Hier Ist Nur, Also Zu sagen, unser fertig Modell. Was Wir Tun Jetzt, nach haben produziert Die Erste Chargen, analysiert Die Daten, Wir Nur laufen Die Skript. Wir erhalten a Ergebnis suchen wie Das.
Der Szenario Wir sehen Hier Ist Das beide unser Kontrolle Grenzen Und Vorhersage Grenzen, Die Vorhersage Grenzen hoch Hier, Toleranz Grenzen Hier, Sind beide sehr viel draußen Die Spezifikation. Jedoch, glücklich genug für uns, unser Kontrolle Grenzen Sind Genau genommen innen Spezifikation.
Das bedeutet In Die Sinn von Die Flussdiagramm Das Wir Jetzt haben bestanden Bühne 2 Und Wir dürfen Genau genommen Start aus Jetzt An Zu Wann Wir Tun unser Fortsetzung Validierung, bekommen unser Kontrolle Vorhersage Limit Und Toleranz Grenzen innen Spezifikation, Das Wir Genau genommen dürfen Start Senden Chargen Zu Markt gleichzeitig.
Aber tragen In Geist Hier, Wir Trotzdem haben a hübsch hoch Qualitätskontrolle Bemühung In Die Ende. Der Grund Wir glauben Das, Weil viele Kunden Auch fragen, Wie dürfen Wir Tun Das Wenn Wir Sind Also unsicher um Die Chargen Wir produzieren? Aber Wenn Du wollen Zu wissen Die Qualität von dein bereits produziert Chargen, Wir Genau genommen haben Zu sehen bei Das In a anders Weg.
Hier In Das Modell, Wir haben Charge als a zufällig Wirkung Weil als Wir halten Es als a Teil von a größer Bevölkerung. Aber Wenn Wir wollen Zu sehen bei Die Charge individuell, Wir Genau genommen haben Zu setzen Es als a systematisch Wirkung In Hier. Wenn I laufen Die Skript An Das eins, Wir Wille sehen Die Grenzen Verengung deutlich In Hier. I vergessen Zu einsetzen Daten Filter, Aber I denken Das macht Sinn Trotzdem.
Was Wir sehen Hier Ist Das Die Grenzen Jetzt Sind viel näher Zu Die Center Linien von jede Charge Hier, Und Sie Sind Weg innerhalb unser Spezifikation Weil Wir Sind Jetzt suchen bei Die Chargen Wir haben bereits produziert Und nicht versuchen Zu vorhersagen Die Leistung von Zukunft Chargen. Welche Ist Auch Warum Wir glauben Das Das Ist ein akzeptabel Punkt Zu gehen Zu Markt während Trotzdem haben Die hoch Qualitätskontrolle Bemühung bei Die Ende.
Wenn I Nur weitermachen mit unser Beispiel, Was Wir gesehen In Das Beispiel War Wir haben bestanden Bühne zwei Weil Kontrolle Grenzen sind drinnen Spezifikation, Aber Vorhersage Grenzen sind draußen. Der nächste Schritt Hier würde Sei Zu einfach produzieren ein anderer Charge, erstellen dein Modell, es ist Erledigt Hier, Und Dann laufen Die Skript wieder.
Was Wir sehen Jetzt Hier verglichen Zu Die Erste Sicht Ist Das unser Vorhersage Und Toleranz Grenzen Sind Umzug in Richtung Spezifikation Und Auch zu unser Kontrolle Grenzen, welche Ist Die Verhalten Wir Wille annehmen als Wir Start Zu erhalten Die zwischen Charge v Ariants oder s beginnend Zu wissen Die zwischen Charge Varianten besser Und besser.
Jedoch, Trotzdem, Vorhersage Grenzen Sind nicht innen Spezifikation, Also Die Routine würde einfach Sei Zu Tun alles wieder. Jetzt Weil I wissen Wie Das Wille Ende, I Wille einfach enthalten Die zwei letzte Charge Und Wir Wille An Die Modell wieder.
Endlich, nach einschließlich Die sechste Charge, Die Ergebnisse Wir erhalten Hier Sind Das alle unser Grenzen Sind Jetzt innerhalb unser Spezifikation, welche bedeutet Wir haben bestanden beide Bühne 2 nach 3 Chargen, Und Jetzt Wir haben Auch bestanden Bühne 3 A. Welche bedeutet Wir Jetzt gehen hinein Bühne 3B, Wo Wir Wille Start Zu setzen unser Aufmerksamkeit An Reduzierung Die hoch Menge von Qualitätskontrolle Bemühung In Die Ende Und Ersetzen Das mit Fortsetzung Verfahren Überprüfung Und CTV.
Nur Zu Summe hoch, I Wille gehen zurück Zu Die Präsentation. Der Zweck von a Validierung Ist, bei am wenigsten In unser Meinung, Zu vorhersagen Die Zukunft von Chargen Wille Sei Okay. Wir fest glauben Das Wenn Du dürfen beschreiben dein Validierung Satz mit a Modell, Du dürfen Auch vorhersagen Die Zukunft mit Vertrauen. Das dürfen Sei Erledigt aus entweder Vorhersage Intervalle oder Toleranz Intervallen.
Wir glauben Das JMP hat einzigartig Möglichkeiten Zu Modell dein Daten Und Auch Zu rechtfertigen Annahmen hinter dein Modell. Ich t Angebote Die Gelegenheit Zu sehen bei Varianz Heterogenität. Wenn Wir Tun nicht haben Das, Wir haben Die Option Zu Tun a Protokoll Varianz Modell Zu finden a Gewicht Faktor als Pierre zeigte Du, Und enthalten Das In unser Normal Regression Modelle.
Dann Wir dürfen sehen bei ob oder nicht Die Residuen Sind normalerweise verteilt. Wenn Sie Sind nicht, Wir dürfen Tun a Box-Cox Transformation, Auch direkt aus Die Modell anpassen Plattform. Dann Wir haben Die Problem von Ausreißer, welche Wir dürfen handhaben durch Die Student Aufgabe Rest Handlung, ausschließlich Beobachtungen draußen Die 95 % Bonferroni-Grenzen. Wieder, a Fenster direkt zugänglich durch Die Modell anpassen Plattform.
Dann schließlich, Dort Ist Auch Das Wir Anfrage unser zufällig Faktoren Zu Sei normalerweise verteilt, bei am wenigsten Wirkung konfrontiert. Das Wir tat von Die Blau prüfen, Und Hier Wir dürfen Auch ausschließen Ausreißer Ebene.
Dann Zu machen Die Verfahren Einfacher für uns, unser Kunden, Und Auch Hinzufügen a bisschen An Spitze von Das Zu Genau genommen erreichen Die Funktionalitäten Wir Wunsch, Wir haben entschieden Zu machen a Skript Das dürfen automatisieren Visualisierung von Vorhersage Intervallen. Es berechnet Und visualisiert Toleranz Intervalle mit Die Dasselbe Nummer von Grad von Freiheit als Wann JMP berechnet Vorhersage Intervall. Es Auch berechnet Kontrolle Grenzen für mehr Komplex Prozesse Wo Du haben viele bedeutet Und viele Varianz Komponenten. Schließlich, Es berechnet Auch Fähigkeit Werte für Wo diese könnte Sei benötigt.
