“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 NNEのマネジングパートナーであるPer Vaseは、次のように述べています。数ヶ月前、私は長い時間をかけて少しの時間を過ごすことができました JMP ユーザー、花瓶ごと NNE 、製薬工学とJMPパートナーに焦点を当てた国際企業。私たちの会話開発および製造プロセスを理解するという観点から、データベースの決定を行うことに重点が置かれています。Perには幅広い専門知識があります。
開発と製造のプロセスを予測することは、一貫性と品質を実現するため、およびコンプライアンスの問題を回避するために不可欠です（ライセンスを失う可能性があります）。どのような結果が期待できるかを知ることが重要です。なぜあなたはそれらを期待することができます。
また、物事は時間の経過とともに変化することを指摘しており、プロセスをよりよく理解することで、避けられない違いに適応することができます。プロセス間の相互接続方法 彼は、生産品質の問題が製品およびプロセス開発の問題の結果であるという状況を経験しました。上流でのプロセス改善への取り組みは、全体的なプロセス改善につながります。
また、いくつかの興味深いデータの課題についても説明しました。本番データを収集している企業でも、それを使用していない場合、データ品質は非常に低くなる可能性があります（データにまったく目が離せないという理由で、見過ごされがちで固定されていないものが多くあります）。Perは、多くの製薬会社が自社の生産データの安定性を望んでいることを目の当たりにしてきたため、データに変動がないことがあります。しかし、このような変動の欠如は、生産工程の理解を深めることを妨げます。 やる実験計画変化をより明白にし、企業がデータから真に学ぶことを可能にします。Perがそのように雄弁に述べているように、「あなたは変数の影響を見たいのであれば、それは変化しなければならない」。NerのPerと彼の同僚が設計実験の強い支持者である理由はここにある。「実験の設計は、プロセスを理解するためのはるかに優れたツールです」と彼は言います。
の新しいFunctional Data Explorerで JMP 14 、Perは、彼らが経時的に彼らのプロセスデータを用いてバイオテクノロジーにおいて追求している多くの機会のいくつか、ならびに生産における彼らのレガシー製品を最適化することについて語っています。
これらは私達の会話からのハイライトのいくつかです。 Perの知恵の詳細については、の最新のエピソードをチェックしてください分析的に言えば 。
