こんにちは みんな。
これ プレゼンテーション 意思 なれ について 測定システム分析、
および最適化 の UHPLC M 測定 システム。
プレゼンター は 自分自身、 フランク・デルイク
から ホーゲント ユニバーシティカレッジ の 適用済み 科学、
そして また フォルカー・クラフト から ジャンプ アカデミック プログラム
意思 取る ケア の その デモ
デモ その ジャンプ ツール のために データ 分析。
わかった。 その 問題 声明 そして 説明。
良い、 で a 化学薬品 会社、
ただ [聞き取れない] 化学薬品 会社、
その プレゼンテーション だった インスパイヤされた による 一つの インターンシップ の a 学生
化学会社と そして の コース その 材料 持っていた に なれ 保たれた 機密。
それで I ただ 意思 話す について 化学物質 会社、
そして また その 数字 は a 少し 少し 変更された、 しかし いいえ 問題。
何 は その 声明？
さて、SPC 明らかにした 重要な バッチ に バッチ 変化 で 生 材料
そして もっている 原因となった 問題 製品内 品質。
それで それ、 わかった、
そこには だった 一つの 問題 と その サプライヤー それ だった 必要 それ 全て 供給 バッチ、
それ だった 必要 に 分析する 彼ら 全て。
しかし の コース 1つ 問題 は それ
そこには だった a あまりにも 遅い 分析 手順 GC、
高速UHPLC分析法 は 下 発達、
だった で 発達、 しかし ない 準備ができて
のために 検証 なぜなら の あまりにも 強い 測定 変化。
そして その ゴール の これ 勉強 は に 特定 屈強 そして 最適 設定
UHPLC法の それで それ 検証 の その 新しい 方法 意思 なれ 可能。
ありがとう、 フランク。
働く と その ジャンプ アカデミック チーム のために もっと よりも 10 年 今、
私たちは 助けた 多くの 大学 教授たち 世界中で に 得る アクセス に ジャンプ ライセンス
のために 教えること、 しかし また に 教える リソース のように その 場合 勉強 図書館
で リンク、jmp.com/cases、
教授たち 得る 無料 アクセス に もっと 50件以上の症例
それぞれ 伝える a 話 について a 本物 世界 問題
そして a ステップ による ステップ 解決、 含む その データ セット そして 演習。
何 私たちは 現在 今日 は 利用可能 として a シリーズ の 三つ 場合 研究、
焦点を合わせる の上 統計的 プロセス制御、
測定 システム 分析、 そして デザイン の 実験。
その間 フランク 意思 話す について その 問題
そして その 解決 彼らは 発展した のために a 製薬 会社 で ベルギー、
I 意思 デモ いくつかの の その 分析 手順 使用して ジャンプ プロ。
させて 自分 言う 感謝 あなた に フランク のために 共有 これら 症例 と その アカデミック コミュニティ、
誰が 本当に いらっしゃいませ そのような 現実世界 例
来る から 実践者 の中で 業界。
I また 欲しい に 感謝 インドの学術チームのムラリは、
誰が 演劇 a 鍵 役割 で 強化する 私たちの 場合 勉強 図書館
のように その 発達 の これら 症例 一緒に と フランク。
わかった、 ここ で これ プロット 分かりますか 非常に明確に その 図 その 問題。
それで 何 ここ は 表示されている は a プロット の その 測定値 の その 新しい UHPLC法、
しかし 非 最適化された そして また として a 関数 の その 測定
の その GC 標準 方法、 どれの だった とても 正確な そして 正確な。
そして あなた できる 明らかに 見る それ そこには は いくつかの 問題。
それで 違う オペレーター 作った いくつかの 測定値 の上 違う バッチ
そしてあなたは 見る それ その 予測 間隔 は とても 大きい。
あなた 見る a 範囲 時々 以上 100 ミリグラム あたり リットル。
そして あなた できる また 見る それ 時々 その ない クリア かどうか 測定
仕様範囲内である、 のように の上 その 左 グラフ あなた できる 見る それ
そして また の上 その 右 グラフ あなた できる 見る そこには また 比率 と 正確さ
意味 それ そこには a 深刻な 問題、
そしてまず の 全て 私たちは 意思 探検する その 変動の根本原因
使用して 測定 システム 分析、
その 原因 の 変化、 そして また その DOE 意思 使用 最適化された
統計によると 考え コンセプト
どれの 意思 なれ 図解 で 次の スライド。
あなた 見る その 統計的 問題 プロセスフローを解決します。
それで のために その 料金 の その 問題、
その 問題 と 私たちの U HPLC 測定 エラー、
私たちは 意思 取り組む これ による 測定システム分析、
そして に 輸出 その 変化 根 原因、 I 5月 もちろんDOEを使用します。
また に 最適化する その プロセス 設定 の その U HPLC システム。
その 方法 私達はします 使用 のために 定量化 その 変化 情報源 は
その 測定 システム 分析、 そしていくつか 理論 I 意思 見せる。
それで その について その 定量化 の その 分散 コンポーネント の その 合計 分散。
合計 分散 手段 その 分散 による すべての測定、
による 違う オペレーター、 違う 製品。
それで 私たちは 持っている 二 さまざまなコンポーネント、
その 製品 変化、
シグマ 四角 製品、 そして その 測定 変化。
その 測定 変化 とても 重要なものも分解される
で 二 重要 コンポーネント、 その 再現性 その 分散
期限 に 足らない の 精度 による 繰り返し
測定値、 そして また その 価値観 間 オペレーター。
それで その シグマ 四角 大きい R どれの は その 再現性。
そして とても 重要 基準 で 注文 t 帽子、ごめんなさい、
重要 基準
述べる それ その 測定 システム は のみ 適切な のために 変異の検出
で その プロセス、プロセス 変化、 は それ その パーセント G オージュR&R、 どれの は その
測定 エラー 分割された による その 合計 エラー、 すべき なれ 少ない よりも 10パーセント。
それで その 分数 の 測定 エラー だった
下に 10パーセント 合計 の その 合計 変化。
それから 私たちは できる 使用 それ のために プロセス フォローする 上。
もし その ない その 場合、 それ は より高い、
それから 私たちは 走る その リスク それ 私たちは 意思 コントロール 私たちの プロセス
の上 測定 変化、 そして の コース ない a とても 健康 問題。
それで それ しなければならない なれ より低い よりも 10パーセント それは その 主要 基準。
わかった、 させて 自分 行く に 次 スライド。
そして のために これ 私たちは 意思 使用 a ゲージR&R 研究、ゲージR&R研究
主に実験的なデザインであり、
それで それ 私たちは 意思 選択 三つ ランダム演算子、
ジョン、 ローラ、 そして サラ、
誰が 意思 する 繰り返し 測定値 二 回 の上 4つ 違う バッチ それぞれ。
そこで私たちは、
私たちは 持っている された できる に 定量化する その オペレータ変動内
再現性、 その 再現性、 間 演算子のバリエーション、
そして また その 製品 バリエーション、 変化 間 バッチ。
それで、フォルカー、私は去ります その 床 に あなた 今。
わかった。 感謝 あなた、 フランク。
そして 前に I 意思 来る に MSA、
I だろう のように に 簡単に カバー 何ですか 含まれる で その 初め 一部 の その シリーズ、
すなわち コントロール チャート そして プロセス 能力。
それで これ は 1つ の その データ セット ここ
測定 その 二 化合物、 私たちの 連続 回答、
化合物 1つ そして 化合物 二、 使用して その 良い しかし 遅い GC 方法。
それで データ もっている された 収集された 以上 八 日、
と 二 バッチ あたり 日 そして のために 二 違う ベンダー、 A そして B.
それで いつ その チーム 開始、
その 初め 活動 だった に チェック そして 確認する 正常 の その データ
のために これ、 彼らは 見た で 普通 四分位数 プロット。
彼らは また フィット a 普通 分布。
わかった、 ごめん のために これ。
それで 彼らは 見た で a 普通 四分位数 プロット、
そして 彼らは また フィット a 普通 分布 続いて による a 善良さ の フィットテスト。
そして そこには だった 何もない 致命的 から それ 分析。
探検 分布、 その 問題 になった クリア。
それで 見ている で データ から 違う 日、 私たちは できる 見る a 巨大な
バッチ による バッチ 変化、 平 のために バッチ 来る から その 同じ 日。
そして これ 手段 それ 電子プロセス 監視 は ない 可能
なぜなら
その 変動性 の これ GC 方法 高かった
そして その 方法 だった あまりにも 遅い。
それで それ 必要 a 多く の 時間
に モニター その バッチ。
そして したがって 1つ チーム 活動 だった
に 仕事 一緒に と その ベンダー そして その他 に 減らす それ 変化。
そして 別の 活動、
どれの は 説明された で その 他の 部品 の その 勉強、 調査された a より速い方法、
として 言及された による フランク、 使用して その 新しい 超高速液体クロマトグラフィー 測定 方法。
それで ただ 見ている a 少し もっと の中へ その 古い 方法、 その GC 方法。
それで その チーム 見た で 1つ 次元
コントロール チャート そして また プロセス 能力 のために 両方 化合物、 の コース、
そして 彼らは また 見た で 多変量 そして モデル 駆動された
コントロール チャート。
そして ここ 私たちは 見る それ そこには だった いくつかの 過激 ポイント で a マルチ 次元
分析、 そして 彼らは できた また 見る その 貢献 の その 違う
化合物 または 応答。
これ は その 結論 の その 初め 調査 使用して その 古い 方法。
それで ここ その 結果 だった それ
両方 プロセス 見ている で その プロセス パフォーマンス ここ、 それ 両方 プロセス、
それで 化合物 A そして 化合物 B、 だった 無能な しかし 安定した。
のために ベンダー A
そして のために ベンダー B、
私たちは 見る それ 化合物 1つ だった 平 不安定 続く これら 色 ここ。
それで 全て の これ やる気のある その チーム に 改善する その 測定 プロセス。
そして これ もたらす 私たち に 一部 二 の このシリーズ
そして これ は について 分析する その 測定 システム。
それで これ データ ここ だった 収集された のために 全て その 組み合わせ、 繰り返し 2回、
間 4つ バッチ そして 三つ オペレーター、
使用して その 新しい 超高速液体クロマトグラフィー 測定 方法。
それで その ゴール ここ だった に 測定 全て
バッチ の 生 材料 使用して これ もっと早く 方法 そして 多分 に 許可する いくつかの
インライン監視 の その 生 材料 で その 未来。
それで に 得る 開始 と その 新しい データ、
その チーム 見た で a 二 方法 分散分析、 そして これ 5月 バカ あなた。
これ 出力。
それで の上 両方 化合物、
化合物 1つ そして 二、 その バッチ 効果 は 非常に 重要な。
それで それは 良い ニュース。
そして また その オペレーター 効果 そして その 交流 間 バッチ そして オペレーター、
これら 効果 は 非 重要な、 しかし その RMSE は とても 高い。
それで それ 手段 それ 私たちは は 多分 見ている で データ
そして私たちが は また 興味がある で ただ 隠れた による ノイズ。
それで 前に あなた 見て で そのような 一つの 分析、
その 初め 質問 すべき なれ どこ は その 変化 で 私たちの データ 来る から？
そして 2番、 は 私たちは 測定 その 信号？
は 私たちは 本当に 見ている で その 信号 または は 私たちは ただ 測定 ノイズ？
そして に 得る 一つの アイデア について これ、
a 完璧 視覚化 の その パターン の 変化 は a 変動性 チャート。
そして のために これら 二 情報源 の 変化、 バッチ そして オペレーター、
ここ 私たちは 見る 全て その データ ポイント のために 全て オペレーター そして 全て バッチ。
それで 私たちは 持っている 二 測定値 あたり バッチ あたり オペレーター。
そして のために これら 二、 私たちは 見る その 平均。
私たちは また 見る その グループ 平均 のために 1つ オペレーター そして 私たちは また 見る その 全体 平均。
それは その 点在 ライン ここ のために 全て 私たちの 測定値。
そして 私たちは できる 見て で これ のために 両方 化合物、 の コース。
それで ここ、 のために 実例、 のために 化合物 二、 私たちは 見る それ ローラ もっている
かなり大きな変動があり、 で 少しでも 比較すると に その 他の 二 オペレーター。
それで それは a ビジュアル 分析。
使用する分析方法と手順
に 得る a より良い 洞察力 の中へ その 測定 システムの パフォーマンス
は 一つの MSA または 測定 システム 分析。
そして これ だった また 終わり のために その 非 最適化された U HPLC法。
それで ここ、 のために 実例、
のために その 初め 化合物、 私たちは 見る これ 平均 チャート
そして これ チャート ショー その データ 一緒に と その コントロール 限界
または と その ノイズ バンド。
そして 何 私たちは 見る ここ は ない 良い ニュースはまったく
なぜなら 私たちの 測定値、 私たちの データ は 内で これ ノイズ バンド、
それで それ 意思 なれ 本当に 難しい に 検出する どれでも 信号 と それ ノイズ レベル。
別の 出力 は これ 並列性 プロット。
それで ここ 私たちは できる チェック 相互作用 間 バッチ そして オペレーター そして これ だろう
示す 一つの 交流 もし いくつかの の これら 線 は ない 平行。
そして これ は その EMP 方法。
それで これ 立つ のために 測定プロセスの評価
そして あなた おそらく 知る これ として ゲージ R&R 出力。
そして それは 何 また フランク 言及された。
それで ここ 私たちは 見る その 信号、 それは その 製品 変化、
しかし 私たちは また 見る その 測定 変化
スプリット の中へ 再現性 そして 再現性。
そして ここ のために その 初め 化合物、
私たちは 見る それ 私たちは 思われる に 持っている 一つの 問題 と 再現性。
それで その 同じ オペレーター やっている その 同じ 測定 また。
そして のために その 2番 成分、
私たちは 見る それ そこには また a わずか 問題 と 再現性 として 良い。
それで これら は 測定値 間 違う オペレーター。
それで その 結論 ここ は それ その 測定システム
または その 測定 プロセス は できない に 検出する どれでも 品質 シフト 原因となった
による a 重要な 系統的 変化 間 私たちの バッチ。
そして と それ、 I 手 戻る に フランク。
わかった、 感謝 あなた、 フォルカー。
I 考える 私たちは できる シフト に 次 スライド なぜなら それは 何 私たちは 議論した。
はい、それは 何 あなた 示した、 フォルカー、 それは また で その スライド。
わかった、 はい、ここです 私たちは できる 始める。
そして 私たちは 始める と 初め の 全て、 で その デザイン の 実験、
その 最適化 勉強、 その プロセス 改善 勉強。
そして 最初o f 全て、
で 注文 に より良い 特定 私たちの 実験的な 目標、 私たちは すべき 初め の 全て
行く に その 根 原因 分析 のために その 高い 測定 エラー。
その 研究室 チーム、
後 研究チームとのブレインストーミング、
それ 来た 外 それ だった 二 主要
根 原因、 1つ リンク に その 装置 そして 1つ リンク に その 方法。
そして その 1つ リンク に その 装置 だった
その 主要 ソース のために 貧しい 再現性 なぜなら それ だった a とても 強い 問題
と 不安定 カラム 温度 そして 溶離液 流量、
UHPLCは カラム、 その a クロマトグラフィー 技術、
そして また 一つの 溶離液 分離する、
に 鉛 その 化合物 に その カラム そして 作る 分離 可能。
として a 案件 の 事実 それ だった ドリフト 間
違う 実験 そして 平 内で 1つ 実験。
これ 結果 の コース で a 貧しい 再現性。
そして その 初め タスク、 の コース、 の その 研究チーム
だった に 安定させる の コース その カラム 温度 そして 溶離剤。
なぜなら もし あなた 行く に どれでも 実験設計、
の コース、 私たちは 必要 に 持っている 修理済み 設定 の その 温度
および溶離液 流量、 どれの は の コース 二 重要 要因。
のために その 2番 問題、
その 方法 なぜなら、 その上 その 安定性 問題、
どれの の コース だった 修理済み、 そこには だった また 一つの 問題 と
低解像度 なぜなら の 非 最適化された 分析 プロセス 設定 どれの だった とても
低い そして また 不安定な、 意味 それ いつ 私たちは 作る 小さい シフト に 流量
そして 温度、 そこには だった 時々 巨大な シフト
また 決議では、 示す それ そこには だった また ない のみ
最適 問題 しかし また a 問題 と 堅牢性。
それで その ゴール だった 特定 ない のみ 最適 設定 しかし また 屈強 設定。
それで その 変化 の その 解決 すべき
なれ 最小限 として a 関数 の いくつかの 変化 その周り その 設定
プロセス、実践、 その 分析。
さあ ただ 今 行く に その DOE。
そして、もちろんDOEの目標は
私たちは 特定 その 応答 変数 は そして、 その 化合物 集中
で その 標準 サンプル、 そして 私たちは 持っている に 作る モデル の このY、
その 化合物 集中 は a 関数 の その 超高速液体クロマトグラフィー コントロール 要因。
そして 一度 私たちは 持っている その 方程式、
私たちは できる それから の コース 行く に 最適化、 そして 何 は 最適化 基準？
私たちは 意思 使用 その 品質 P 以上 T 比率 基準。
それ 手段 それ、
私たちの、
分数 の その エラー
で その 許容範囲 範囲 すべき なれ より低い よりも 10パーセント。
もし あなた 持っている その 許容範囲 範囲 の 私たちの 化合物 どれの は 指定された、
化合物 1つ
で その 標準 サンプル だった 300 ミリグラム/リットル
1リットルあたりプラスマイナス200ミリグラム
それから 私たちは 持っている に 作る もちろん それ そして また その、 ごめん、 その 標準 サンプル、 二、
2つの標準 サンプル、 その ターゲット の 化合物 二 そして その 標準
サンプル 二 は 450 プラス またはマイナス 150 ppm スペック 制限。
そして の コース もし あなた 欲しい に 到着 10パーセント
の これ 仕様 範囲、 それ 手段 それ わかった、 私たちは 持っている に
与えられた 私たちの 望ましさ 関数 のために 最適化、 は それ わかった？
なぜ すべき マッチ ターゲット 化合物 集中 より低い よりも 10パーセント？
意味 それ のために 標準 サンプル 1つ そこには
すべき なれ 300 プラスまたはマイナス 20 ppm、 20 ミリグラム/リットル .
そして のために 標準 サンプル 二 その 化合物 集中力は
450±15ミリグラム/リットル
それは その 基準 のために 最適化。
それで として のために 私たちの モデル 取得 一緒に と 研究室 専門家。
その 要因 は その 主要 効果、 その 主要 効果 そして 全て 二次関数 効果。
そして その 主要 効果 は その 温度 の その カラム、
と その 範囲 25 に 35 度 摂氏、 溶離液 流れ レート、
五 に 15 ミリグラム/ミリリットル、 そして また グラデーション。
何 は グラデーション？
良い それ 手段 それ そこには は 一つの 添加剤、 アセトニトリル、 その 溶離液 そして これ
集中 の これ アセトニトリル 増加するにつれて a 関数 の その 音量、
追加した として a 関数 の 流れ、 その 音量、 を通して その カラム。
それ 手段
から 音量 ゼロ そして 1つ ミリリットル その a 範囲 間 5と20 パーセント。
そして 一度 その 音量 は 五 に 六 ミリリットル、
我々は持っています a 範囲 の 35 に 70パーセント の 溶出液中のアセトニトリル。
また 一つの 重要 要素 は その 紫外線 波長 .
その 検出器 は による 紫外線 そして それ すべき なれ 制御された 間 192 そして 270.
そして ブレインストーミング と その 研究室 専門家、 誰が した すでに とても いくつかの 予備
実験 そして 持っていた いくつかの 経験 と その UHPLC、
として a 案件 の 事実、 のみ 二 交流 効果 だった 選択されました。
それは その 温度 そして 溶離液 流量 そして また
その 溶離液 流量 相互作用する と 全て 勾配 要因 指定された その上。
それで これ 手段 それ その デザイン 選ばれた
に 会う その 目標 そして に モデル、 そして に 特定 その モデル パラメータ。
それ だった その カスタム デザイン、 そして フォルカー 意思 説明する 何 デザイン だった について。
わかった。
感謝 あなた フランク。
それで 話している について その 三番目 一部 の これ 場合 勉強 シリーズ どれの は について 設計
実験 そして 何 私たちは 学んだ それで 遠い は それ 私たちは 持っている に 減らす その 測定
変化 どれの は 原因となった による これ 最適化されていない 超高速液体クロマトグラフィー 方法。
そして これ 方法 できる なれ 説明された、 として フランク 尖った 外、 による これら コントロール 設定
またはプロセス 設定、 のように 温度 そして それで の上。
それで 私たちは また 欲しい 私たちの 回答 残る 内で 彼らの 制限。
それで これ 続く その 10パーセントルール として 与えられた フランク著、
そして これら 限界 は また 追加した に 私たちの データ。
それで に デザイン そのような 一つの 実験 その チーム 見た で a 決定的 スクリーニング デザイン。
それで これ 1つ ここ、 そして また 追加した カスタム デザイン そして 両方 と 25 ラウンド。
それで 比較する 両方 デザイン、 彼らは 使用 その 比較する デザイン プラットフォーム、
そして あなた できる 見る いくつかの 理由 どれの は で 好意 の その カスタム デザイン。
それで ここ、 のために 実例、 のために 主要 効果 私たちは 見る わずかに より良い 力 のために その 性分化疾患。
しかし のために その 他の より高い 注文 効果 私たちは 見る
本当に a 高い 利点 のために その カスタム デザイン。
同じ ここ、 見ている で その 分数 の その デザイン
空間 私たちは 見る それ その カスタム デザイン は やっている より良い。
あなた できた また 見て で その 相関マップ、
そして ついに、 その 効率 は また で 好意 の その カスタム デザイン。
そして のために それ 理由 その チーム 使用済み その カスタム デザイン、
a カスタム デザイン のために それらの 研究。
それで ここ 私たちは 持っている その 完了 データ
のために その カスタム デザイン、 完了 と 両方 応答 測定値。
そして のために これ 私たちは また 持っている
その 対応する リニア モデル。
それで ここ のために その 初め 応答、
化合物 1つ、 そして のために 化合物 二、 両方 と 彼らの プロファイラー の コース。
そして ここは a 複合プロファイラー
と 両方 回答 で その イニシャル、 ただ その ミッド 設定。
そして による 最大化 その 望ましさ、
それで I だろう 得る に その 最適 設定 そして 私たちは 見る それ 私たちは は マッチング
両方 ターゲット ここ、 300 そして 450 それぞれ、 私たちは は マッチング 彼ら 完璧です。
しかし、 私たちは また 見る とても 大きい 感度 指標。
これら は その 紫 三角形、 そして 彼らは は 伝える 私たち それ で その 最適 ポイント、
私たちの 応答 表面 は とても 急な で いくつかの 寸法
そして これ 減らす その 堅牢性 の 私たちの プロセス
の場合 いくつかの ランダム 変化 の 私たちの プロセス 設定。
そして これ できる なれ さらに遠く 分析された による 追加する
その シミュレーター に これ プロファイラー そして それ は 終わり ここ。
それで ここ その シミュレーター
定義する その ランダム 変化 どれの だった 定義された による 私たちの プロセス 専門家。
そして ただ 維持 その ミッド 設定、 プラス これ ランダム 変化、 シミュレーション
10,000 の 応答 価値観 私たちは 見る それ 全て の 私たちの 応答 価値観 は 外 の スペック
これら は 全て 欠陥。 の コース、 私たちは は ただ で その ミッド 設定 ,
だから何も良いことはない に 期待する ここ。
切り替え に 最適な設定 そして シミュレーション また。
それで 今 私たちは 見る それ その 欠陥 レート に なれ 期待される は その上 12パーセント。
それで から ここ その 堅牢性 できる なれ さらに改良され、
どちらか 手動で、 使用して その プロファイラー そして その シミュレーター
そして その 感度 指標、 または 自動的に による ランニング
シミュレーション実験 どれの は また 建てられた の中へ それらの プロフィール。
それで その チーム 使用済み a マニュアル アプローチ
そして これら は その 屈強 設定。
彼らは 来た 上 と これら 赤 設定 ここ。
そして もし I シミュレーション また、 §私たちは 見る それ その 欠陥 レート
今 滴 下に 1パーセント。
それで これ は a モンテ カルロ シミュレーション、 その 全て ランダム それで その 欠陥 レート 変更
わずかに と それぞれ 新しい シミュレーション、 そして あなた できる また 見る どうやって その ヒストグラム
の 私たちの シミュレーション 応答 データ 振る舞う とても 良い。
それで 彼らは は 内で 私たちの 範囲、 内で 私たちの 限界
どれの サポート これ 10パーセント ルール。
そして、 これら
屈強 設定。
それで 行く 戻る に その 他の プロファイラー。
それで ここ I また 持っている
いくつかの 輪郭 プロット 使用して その 輪郭 プロファイラー、 そして 彼らは できる また なれ 使用済み
に より良い 理解する その 最高 地域 のために その 処理 そして のために 構成
その プロセス そして これら は 通常 その 白 地域 どれの 提供する
その 仕様通り 地域 のために a 組み合わせ の 二 コントロール 要因。
そして I 希望 あなた のように これ 旅、
そして と これ I 手 以上 戻る に フランク に 話し合う これ 結果。
わかった、 感謝 あなた、 フォルカー。
それで、
今 私たちは できる 行く に その 検証 実験、
の コース、 一度 私たちは 最適化する その 設定
今 私たちは できる 作る 一つの 実験 に チェック かどうか 本当に その 測定値 の その 新しい
超高速液体クロマトグラフィー システム そして その GC 分析 は 同等。
それで のために これ、 また、 私たちは セット 上 ゲージR&R 勉強、
1つも測定
どれの は とても 似ている に その 1つ
議論した 前に しかし また 今 私たちは 作る 測定値 と その GC で 注文
に 比較する その 二 測定値 方法。 あなた 見る ここ また 含まれる として 1つ 余分な
要素 で ゲージR&R は その 楽器 要素。
わかった。
それで ここ は その 結果 そして あなた できる 見る
本当に それ 私たちは 作る とても 一つの 改善 それ あなた 見る で その R&R 結果を測定します。
それ メイン 変化 今は製品です 変化。
あなた 見る それ 今 その バッチ 変化 は いいえ もっと 不明瞭な による ノイズ 測定 エラー。
その グレー エリア は とても 狭い 比較すると に その もの
私たちは 持っていた 前に、 そして それは a とても 良い ニュース。
あなた 見る その 主に 製品 変化。
それで その ゲージR&R そして 比率 は とても、 マッチ 私たちの ターゲット。
意味 それ 精度 許容範囲 比率 ここ は について 8パーセント。
そして その 精度/許容差比 は 六 回 その ゲージR&R 形
分割された による その 許容範囲 の その 化合物 400、つまり8パーセントです。
それで その 精度 は わかった。
それで それ これ 測定 システム は 適切な
に なれ 使用済み で 品質 コントロール のために 化合物 1つ。
ニース。
複合 1つ。 わかった。
あなた 見る の上 その 平行 プロット ただ a 少し 交差点、
あなた 見る それ のために サラ、 示す a 少し
多分 交流 間 その バッチ そして オペレーター。
わかった、 のために 化合物 二、 私たちは 持っている に 見る その 同じ もの 平 より良い。
それで のみ 5パーセント の ゲージ R&R、
その 精度 許容範囲 比率、 5パーセント、
同じ もの、 とても 狭い ノイズ 範囲 そして いいえ 選考科目 交差点 の その 行。
とても 平行、 示す いいえ オペレーター バイアス、 いいえ 相互作用。
モデリング 化合物 1つ 分析、 私たちは 見る それ その 主に
影響を受けた による バッチ、 そして また 少し バッチ に オペレーター 交流 効果。
複合 1つ そして のために 化合物 二。
わかった、 今 私たちは できる 見る これ とても 小さい
相互作用の事実 なぜなら 私たちは 持っている 減少 その 測定 ノイズ それで 多くの
今、 それ とても 小さい 事実、 の コース 今 なる 見える。
で その 初め 時間 私たちは できた ない 見る それ、 私たちは できた ない 検出する それ。
しかし それ は なぜなら の a とても 貧しい 実験的な 力。
しかし 今 私たちは 増加
その 実験的な 力
真剣に による ただ 削減 その 実験的な ノイズ、
の コース、 今 これ 交流 で 事実 なる 見える。
しかし その 小さい 1つ、 あなた できる 見る それ また
のために その リンク に サラ、 その 緑 ライン の サラ、
しかし ここ また だった a 少し 問題 で その GC
分析 として 良い、 ない のみ のために その UHPLC、 しかし また のために その GC 分析。
わかった、 それは 一つの 問題 に なれ タックルされた のために 間違っている。
しかし 今 その ここ。
それらの 二 グラフ 説明する かなり 明らかに
それ 両方 測定 システム は ほぼ 同等のUHPLC結果
対 その GC 結果。
私たちは 見る それ そこには ほぼ a 完璧、
とても 良い 相関 と 全て ポイント の上 その ミッド ライン。
それで その スロープ は ほぼ 1つ。
その ない 大幅 違う から 1つ。
そして また そこには は 一つの 傍受 と その y 軸、
は ない 大幅 違う から ゼロ。
それで その 方法 だった 準備ができて のために 検証、 超高速液体クロマトグラフィー は 正確な そして その
取るに足らない 違い、 どれの あなた 見る、 標準 分析 , それで とても ニース 結果。
そして 私たちは できた 言う それ その 問題 と タックル その 問題 と MSAとDOE
だった とても 強力で、 リードする に a 良い、 とても ニース 解決 に 私たちの 問題
どれの できた なれ 実装され、 の コース、 今 で 生産。
ありがとう のために あなたの 注意 そして もし そこには ご質問は
お願いします させて 私たち 知る。
