“Design of experiments is by far the best tool to obtain process understanding," says Per Vase, Managing Partner at NNE“Design of experiments is by far the best tool to obtain process understanding," says Per Vase, Managing Partner at NNE“Design of experiments is by far the best tool to obtain process understanding," says Per Vase, Managing Partner at NNE "La progettazione di esperimenti è di gran lunga lo strumento migliore per ottenere la comprensione del processo", afferma Per Vase, Managing Partner di NNE Qualche mese fa, ho avuto il piacere di passare un po 'di tempo con molto tempo JMP utente, per Vaso di NNE , una società internazionale focalizzata sull'ingegneria farmaceutica e un partner JMP. La nostra conversazione centrato sul prendere decisioni basate sui dati nel contesto di comprendere i tuoi processi di sviluppo e produzione - aree in cui Per ha una vasta esperienza.
Per dice che la previsione dei processi di sviluppo e produzione è essenziale per ottenere coerenza e qualità, nonché per evitare problemi di conformità (potresti perdere la licenza). È importante sapere quali risultati aspettarsi e perché te li puoi aspettare
Per inoltre sottolinea che le cose cambieranno nel tempo e, grazie a una migliore comprensione dei processi, potrai adattarti a differenze che non puoi evitare. Per vede come i processi possono interconnettere. Ha sperimentato situazioni in cui i problemi di qualità della produzione erano il risultato di problemi di sviluppo di prodotti e processi. Affrontare i miglioramenti dei processi a monte comporta un miglioramento generale del processo.
Abbiamo anche discusso alcune interessanti sfide relative ai dati. Anche per le aziende che raccolgono i dati di produzione, se non la usano, la qualità dei dati può essere molto bassa (nessun bulbo oculare sui dati può lasciare molto inosservato e non fissato). Per ha visto molte aziende farmaceutiche che vogliono vedere la stabilità nei loro dati di produzione, quindi a volte non c'è variazione nei dati. Ma questa mancanza di variazione impedisce una migliore comprensione dei processi di produzione. fare esperimenti progettati rende la variazione più evidente, consentendo alle aziende di apprendere veramente dai dati. Come dichiara in modo eloquente, "Se vuoi vedere l'influenza di una variabile, deve variare." Questo è il motivo per cui Per ei suoi colleghi di NNE sono dei sostenitori così forti degli esperimenti progettati. "La progettazione di esperimenti è di gran lunga lo strumento migliore per ottenere la comprensione del processo", afferma.
Con il nuovo Functional Data Explorer in JMP 14 , Per quanto riguarda alcune delle molte opportunità che stanno perseguendo in biotech con i loro dati di processo nel tempo, così come l'ottimizzazione dei loro prodotti legacy nella produzione.
Questi sono alcuni dei punti salienti della nostra conversazione. Per più di saggezza di Per, controlla l'ultimo episodio di Parlando analiticamente .
