안녕하세요 모든 사람.
이것 프레젠테이션 ~ 할 것이다 BE ~에 대한 측정 시스템 분석,
및 최적화 ~의 UHPLC M 측정 체계.
발표자 ~이다 내 자신, 프랭크 데루이크
~에서 호젠트 유니버시티 칼리지 ~의 적용된 과학,
그리고 또한 볼커 크래프트 ~에서 제이엠피 학생 프로그램
~ 할 것이다 가져가다 케어 ~의 그만큼 시민
시연하다 그만큼 제이엠피 도구 ~을 위한 데이터 분석.
좋아요. 그만큼 문제 성명 그리고 설명.
잘, ~에 a 화학적인 회사,
단지 [알아들을 수 없는] 화학적인 회사,
그만큼 프레젠테이션 ~였다 탁월한 ~에 의해 한 인턴십 ~의 a 학생
그리고 화학 회사, 그리고 ~의 강의 그만큼 재료 가졌다 에게 BE 유지된 비밀의.
그래서 I 단지 ~ 할 것이다 말하다 ~에 대한 화학 물질 회사,
그리고 또한 그만큼 수치 ~이다 a 작은 조금 수정됨, 하지만 아니요 문제.
무엇 ~이다 그만큼 성명?
글쎄, SPC 노출된 중요한 일괄 에게 일괄 변화 ~에 날것의 재료
그리고 가지다 발생했다 문제들 제품에서 품질.
그래서 저것, 좋아요,
거기 ~였다 한 문제 ~와 함께 그만큼 공급업체 저것 ~였다 필요한 저것 모두 공급됨 배치,
그것 ~였다 필요한 에게 분석하다 그들을 모두.
하지만 ~의 강의 하나 문제 ~이다 저것
거기 ~였다 a ~도 느린 분석 절차 GC,
빠른 UHPLC 분석 방법 ~이다 아래에 개발,
~였다 ~에 개발, 하지만 ~ 아니다 준비가 된
~을 위한 확인 왜냐하면 ~의 ~도 강한 측정 변화.
그리고 그만큼 목표 ~의 이것 공부하다 ~이다 에게 지정하다 건장한 그리고 최적의 설정
UHPLC 방법의 그래서 저것 확인 ~의 그만큼 새로운 방법 ~ 할 것이다 BE 가능한.
감사해요, 솔직한.
일하고 있는 ~와 함께 그만큼 제이엠피 학생 팀 ~을 위한 더 ~보다 열 연령 지금,
우리 도움이 되었다 많은 대학교 교수들 세계적인 에게 얻다 입장 에게 제이엠피 라이센스
~을 위한 가르침, 하지만 또한 에게 가르침 자원 좋다 그만큼 사례 공부하다 도서관
~에 링크, jmp.com/cases,
교수들 얻다 무료 입장 에게 더 50건 이상
각 말함 a 이야기 ~에 대한 a 진짜 세계 문제
그리고 a 단계 ~에 의해 단계 해결책, 포함 그만큼 데이터 세트 그리고 수업 과정.
무엇 우리 현재의 오늘 ~이다 사용 가능 ~처럼 a 시리즈 ~의 삼 사례 연구,
집중하다 ~에 통계적 공정 제어,
측정 시스템 분석, 그리고 설계 ~의 실험.
하는 동안 솔직한 ~ 할 것이다 말하다 ~에 대한 그만큼 문제
그리고 그만큼 해결책 그들 개발된 ~을 위한 a 제약 회사 ~에 벨기에,
I ~ 할 것이다 데모 일부 ~의 그만큼 분석 단계 사용 중 제이엠피 찬성.
허락하다 나 말하다 감사하다 너 에게 솔직한 ~을 위한 공유 이것들 사례 ~와 함께 그만큼 학생 지역 사회,
WHO 정말 환영 그런 현실 세계 예시
오는 ~에서 실무자들 에서 산업.
I 또한 원하다 에게 감사하다 인도의 학술팀의 Murali는
WHO 연극 a 열쇠 역할 ~에 강화하다 우리의 사례 공부하다 도서관
좋다 그만큼 개발 ~의 이것들 사례 함께 ~와 함께 솔직한.
좋아요, 여기 ~에 이것 구성 당신은 본다 매우 명확하게 그만큼 삽화 그만큼 문제.
그래서 무엇 여기 ~이다 표시됨 ~이다 a 구성 ~의 그만큼 측정 ~의 그만큼 새로운 UHPLC 방법,
하지만 비 최적화된 그리고 또한 ~처럼 a 기능 ~의 그만큼 측정
~의 그만큼 GC 기준 방법, 어느 ~였다 매우 정확한 그리고 정밀한.
그리고 너 ~할 수 있다 분명히 보다 저것 거기 ~이다 일부 문제.
그래서 다른 운영자 만들어진 일부 측정 ~에 다른 배치
그리고 당신은 할 수 있습니다 보다 저것 그만큼 예측 간격 ~이다 상당히 크기가 큰.
너 보다 a 범위 때때로 ~ 위에 100 밀리그램 당 리터.
그리고 너 ~할 수 있다 또한 보다 저것 때때로 그것은 ~ 아니다 분명한 ~이든 측정
사양 내에 있습니다 좋다 ~에 그만큼 왼쪽 그래프 너 ~할 수 있다 보다 그것
그리고 또한 ~에 그만큼 오른쪽 그래프 너 ~할 수 있다 보다 있다 또한 비율 ~와 함께 정확성
의미 저것 있다 a 심각한 문제,
그리고 첫 번째 ~의 모두 우리 ~ 할 것이다 탐구하다 그만큼 변화의 근본 원인
사용 중 측정 체계 분석,
그만큼 원인 ~의 변화, 그리고 또한 그만큼 암사슴 ~ 할 것이다 사용 최적화된
통계에 따르면 생각 개념
어느 ~ 할 것이다 BE 삽화가 든 ~에 다음 슬라이드.
너 보다 그만큼 통계적 문제 해결 과정 흐름.
그래서 ~을 위한 그만큼 비용 ~의 그만큼 문제,
그만큼 문제 ~와 함께 우리의 U HPLC 측정 오류,
우리 ~ 할 것이다 태클 이것 ~에 의해 측정 시스템 분석,
그리고 에게 내보내다 그만큼 변화 뿌리 원인, I 5월 물론 DOE를 사용하세요
또한 에게 최적화하다 그만큼 프로세스 설정 ~의 그만큼 U HPLC 체계.
그만큼 방법 우리는 할 것이다 사용 ~을 위한 정량화 그만큼 변화 출처 ~이다
그만큼 측정 체계 분석, 그리고 일부 이론 I ~ 할 것이다 보여주다.
그래서 그것은 ~에 대한 그만큼 정량화 ~의 그만큼 변화 구성 요소 ~의 그만큼 총 변화.
총 변화 수단 그만큼 변화 ~에 의해 모든 측정,
~에 의해 다른 운영자, 다른 제품.
그래서 우리 가지다 둘 다양한 구성 요소,
그만큼 제품 변화,
시그마 정사각형 제품, 그리고 그만큼 측정 변화.
그만큼 측정 변화 매우 중요한 것도 분해된다
~에 둘 중요한 구성 요소, 그만큼 반복성 그만큼 변화
~로 인한 에게 부족 ~의 정도 ~에 의해 반복
측정, 그리고 또한 그만큼 가치 ~ 사이 운영자.
그래서 그만큼 시그마 정사각형 크기가 큰 R 어느 ~이다 그만큼 재현성.
그리고 매우 중요한 표준 ~에 주문하다 t 모자, 미안해요,
중요한 표준
진술하다 저것 그만큼 측정 체계 ~이다 오직 적합한 ~을 위한 변화 감지
~에 그만큼 과정, 과정 변화, ~이다 저것 그만큼 퍼센트 G 오그 R&R, 어느 ~이다 그만큼
측정 오류 각기 다른 ~에 의해 그만큼 총 오류, ~해야 한다 BE 더 적은 ~보다 10퍼센트.
그래서 그만큼 분수 ~의 측정 오류 ~였다
아래에 10퍼센트 총 ~의 그만큼 총 변화.
그 다음에 우리 ~할 수 있다 사용 그것 ~을 위한 프로세스 따르다 위로.
만약에 그것은 ~ 아니다 그만큼 사례, 그것 ~이다 더 높은,
그 다음에 우리 달리다 그만큼 위험 저것 우리 ~ 할 것이다 제어 우리의 프로세스
~에 측정 변화, 그리고 ~의 강의 ~ 아니다 a 매우 건강한 문제.
그래서 그것 ~ 해야 하다 BE 낮추다 ~보다 10퍼센트, 그게 그만큼 기본 표준.
좋아요, 허락하다 나 가다 에게 다음 슬라이드.
그리고 ~을 위한 이것 우리 ~ 할 것이다 사용 a 게이지 R&R 연구, 게이지 R&R 연구
주로 실험적 설계입니다.
그래서 저것 우리 ~ 할 것이다 선택하다 삼 무작위 연산자,
남자, 로라, 그리고 사라,
WHO ~ 할 것이다 하다 반복 측정 둘 타임스 ~에 네 개 다른 배치 각.
그래서 우리는 그렇게 했습니다.
우리 가지다 계속 ~ 이다 할 수 있는 에게 정량화하다 그만큼 운영자 변동 내
반복성, 그만큼 재현성, ~ 사이 연산자 변형,
그리고 또한 그만큼 제품 변형, 변화 ~ 사이 배치.
그럼, 볼커, 나는 떠날게요 그만큼 바닥 에게 너 지금.
좋아요. 감사하다 너, 솔직한.
그리고 ~ 전에 I ~ 할 것이다 오다 에게 MSA,
I ~일 것이다 좋다 에게 간단히 씌우다 뭐야 포함됨 ~에 그만큼 첫 번째 부분 ~의 그만큼 시리즈,
즉 제어 차트 그리고 프로세스 능력.
그래서 이것 ~이다 하나 ~의 그만큼 데이터 세트 여기
자질 그만큼 둘 화합물, 우리의 마디 없는 응답,
화합물 하나 그리고 화합물 둘, 사용 중 그만큼 좋은 하지만 느린 GC 방법.
그래서 데이터 가지다 계속 ~ 이다 모은 ~ 위에 여덟 날,
~와 함께 둘 배치 당 낮 그리고 ~을 위한 둘 다른 공급업체, A 그리고 비.
그래서 언제 그만큼 팀 시작했다,
그만큼 첫 번째 활동 ~였다 에게 확인하다 그리고 확인하다 정상성 ~의 그만큼 데이터
~을 위한 이것, 그들 보았다 ~에 정상 분위수 줄거리.
그들 또한 장착됨 a 정상 분포.
좋아요, 죄송합니다 ~을 위한 이것.
그래서 그들 보았다 ~에 a 정상 분위수 구성,
그리고 그들 또한 장착됨 a 정상 분포 뒤따랐다 ~에 의해 a 선량 ~의 적합성 테스트.
그리고 거기 ~였다 아무것도 아님 비판적인 ~에서 저것 분석.
탐험하다 분포, 그만큼 문제 ~가 되었다 분명한.
그래서 찾고 ~에 데이터 ~에서 다른 날, 우리 ~할 수 있다 보다 a 거대한
일괄 ~에 의해 일괄 변화, 심지어 ~을 위한 배치 오는 ~에서 그만큼 같은 낮.
그리고 이것 수단 저것 전자 프로세스 모니터링 ~이다 ~ 아니다 가능한
왜냐하면
그만큼 변동성 ~의 이것 GC 방법 높았다
그리고 그만큼 방법 ~였다 ~도 느린.
그래서 그것 필요했다 a 많은 ~의 시간
에게 감시 장치 그만큼 배치.
그리고 그러므로 하나 팀 활동 ~였다
에게 일하다 함께 ~와 함께 그만큼 공급업체 그리고 다른 사람들 에게 줄이다 저것 변화.
그리고 또 다른 활동,
어느 ~이다 설명하다 ~에 그만큼 다른 부분품 ~의 그만큼 공부하다, 조사했다 a 더 빠른 방법,
~처럼 말하는 ~에 의해 솔직한, 사용 중 그만큼 새로운 UHPLC 측정 방법.
그래서 단지 찾고 a 조금 더 ~ 안으로 그만큼 오래된 방법, 그만큼 GC 방법.
그래서 그만큼 팀 보았다 ~에 하나 차원
제어 차트 그리고 또한 프로세스 능력 ~을 위한 둘 다 화합물, ~의 강의,
그리고 그들 또한 보았다 ~에 다변량 그리고 모델 주도하다
제어 차트.
그리고 여기 우리 보다 저것 거기 ~이었다 일부 극심한 전철기 ~에 a 멀티 차원
분석, 그리고 그들 ~할 수 있었다 또한 보다 그만큼 기여 ~의 그만큼 다른
화합물 또는 응답.
이것 ~이다 그만큼 결론 ~의 그만큼 첫 번째 조사 사용 중 그만큼 오래된 방법.
그래서 여기 그만큼 결과 ~였다 저것
둘 다 프로세스 찾고 ~에 그만큼 프로세스 성능 여기, 저것 둘 다 프로세스,
그래서 화합물 A 그리고 화합물 비, ~이었다 무능하다 하지만 안정적인.
을 위한 공급업체 A
그리고 ~을 위한 공급업체 비,
우리 보다 저것 화합물 하나 ~였다 심지어 불안정한 수행원 이것들 그림 물감 여기.
그래서 모두 ~의 이것 동기 부여 그만큼 팀 에게 개선하다 그만큼 측정 프로세스.
그리고 이것 가져온다 우리를 에게 부분 둘 ~의 이 시리즈
그리고 이것 ~이다 ~에 대한 분석하다 그만큼 측정 체계.
그래서 이것 데이터 여기 ~이었다 모은 ~을 위한 모두 그만큼 조합, 반복 두 배,
~ 사이 네 개 배치 그리고 삼 운영자,
사용 중 그만큼 새로운 UHPLC 측정 방법.
그래서 그만큼 목표 여기 ~였다 에게 측정하다 모두
배치 ~의 날것의 재료 사용 중 이것 더 빠르게 방법 그리고 아마도 에게 허용하다 일부
인라인 모니터링 ~의 그만큼 날것의 재료 ~에 그만큼 미래.
그래서 에게 얻다 시작했다 ~와 함께 그만큼 새로운 데이터,
그만큼 팀 보았다 ~에 a 둘 방법 분산분석, 그리고 이것 5월 바보 너.
이것 산출.
그래서 ~에 둘 다 화합물,
화합물 하나 그리고 둘, 그만큼 일괄 효과 ~이다 고도로 중요한.
그래서 그게 좋은 소식.
그리고 또한 그만큼 연산자 효과 그리고 그만큼 상호 작용 ~ 사이 일괄 그리고 연산자,
이것들 효과 ~이다 비 중요한, 하지만 그만큼 RMSE ~이다 상당히 높은.
그래서 저것 수단 저것 우리 ~이다 아마도 찾고 ~에 데이터
그리고 우리가 받는 효과 ~이다 또한 관심 있는 ~에 그냥이다 숨겨진 ~에 의해 소음.
그래서 ~ 전에 너 바라보다 ~에 그런 한 분석,
그만큼 첫 번째 질문 ~해야 한다 BE 어디 ~이다 그만큼 변화 ~에 우리의 데이터 오는 에서?
그리고 두번째, ~이다 우리 자질 그만큼 신호?
~이다 우리 정말 찾고 ~에 그만큼 신호 또는 ~이다 우리 단지 자질 소음?
그리고 에게 얻다 한 아이디어 ~에 대한 이것,
a 완벽한 심상 ~의 그만큼 패턴 ~의 변화 ~이다 a 변동성 차트.
그리고 ~을 위한 이것들 둘 출처 ~의 변화, 일괄 그리고 연산자,
여기 우리 보다 모두 그만큼 데이터 전철기 ~을 위한 모두 운영자 그리고 모두 배치.
그래서 우리 가지다 둘 측정 당 일괄 당 연산자.
그리고 ~을 위한 이것들 둘, 우리 보다 그만큼 평균.
우리 또한 보다 그만큼 그룹 평균 ~을 위한 하나 연산자 그리고 우리 또한 보다 그만큼 전반적인 평균.
그것이다 그만큼 점이 찍힌 선 여기 ~을 위한 모두 우리의 측정.
그리고 우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 이것 ~을 위한 둘 다 화합물, ~의 강의.
그래서 여기, ~을 위한 사례, ~을 위한 화합물 둘, 우리 보다 저것 로라 가지다
꽤 높은 변화, ~에 최소 비교하다 에게 그만큼 다른 둘 운영자.
그래서 그게 a 시각적 분석.
사용할 분석 방법 및 절차
에게 얻다 a 더 나은 통찰력 ~ 안으로 그만큼 측정 시스템의 성능
~이다 한 MSA 또는 측정 시스템 분석.
그리고 이것 ~였다 또한 완료 ~을 위한 그만큼 비 최적화된 U HPLC 방법.
그래서 여기, ~을 위한 사례,
~을 위한 그만큼 첫 번째 화합물, 우리 보다 이것 평균 차트
그리고 이것 차트 쇼 그만큼 데이터 함께 ~와 함께 그만큼 제어 제한
또는 ~와 함께 그만큼 소음 밴드.
그리고 무엇 우리 보다 여기 ~이다 ~ 아니다 좋은 전혀 뉴스가 없다,
왜냐하면 우리의 측정, 우리의 데이터 ~이다 이내에 이것 소음 밴드,
그래서 그것 ~ 할 것이다 BE 정말 딱딱한 에게 감지하다 어느 신호 ~와 함께 저것 소음 수준.
또 다른 산출 ~이다 이것 병행 구성.
그래서 여기 우리 ~할 수 있다 확인하다 상호작용 ~ 사이 배치 그리고 운영자 그리고 이것 ~일 것이다
나타내다 한 상호 작용 만약에 일부 ~의 이것들 윤곽 ~이다 ~ 아니다 평행한.
그리고 이것 ~이다 그만큼 전자기파 방법.
그래서 이것 스탠드 ~을 위한 측정 과정 평가
그리고 너 아마 알다 이것 ~처럼 계량기 휴식과 재충전 산출.
그리고 그게 무엇 또한 솔직한 말하는.
그래서 여기 우리 보다 그만큼 신호, 그게 그만큼 제품 변화,
하지만 우리 또한 보다 그만큼 측정 변화
나뉘다 ~ 안으로 반복성 그리고 재현성.
그리고 여기 ~을 위한 그만큼 첫 번째 화합물,
우리 보다 저것 우리 ~인 것 같다 에게 가지다 한 문제 ~와 함께 반복성.
그래서 그만큼 같은 연산자 행위 그만큼 같은 측정 다시.
그리고 ~을 위한 그만큼 두번째 요소,
우리 보다 저것 있다 또한 a 근소한 문제 ~와 함께 재현성 ~처럼 잘.
그래서 이것들 ~이다 측정 ~ 사이 다른 운영자.
그래서 그만큼 결론 여기 ~이다 저것 그만큼 측정 시스템
또는 그만큼 측정 프로세스 ~이다 할 수 없는 에게 감지하다 어느 품질 옮기다 발생했다
~에 의해 a 중요한 체계적인 변화 ~ 사이 우리의 배치.
그리고 ~와 함께 저것, I 손 뒤쪽에 에게 솔직한.
좋아요, 감사하다 너, 볼커.
I 생각하다 우리 ~할 수 있다 옮기다 에게 다음 슬라이드 왜냐하면 그게 무엇 우리 논의됨.
알았어, 그거 무엇 너 보여주었다, 볼커, 그게 또한 ~에 그만큼 슬라이드.
좋아요, 네, 여기요 우리 ~할 수 있다 시작.
그리고 우리 시작 ~와 함께 첫 번째 ~의 모두, ~에 그만큼 설계 ~의 실험,
그만큼 최적화 공부하다, 그만큼 프로세스 개선 공부하다.
그리고 첫 번째 o f 모두,
~에 주문하다 에게 더 나은 지정하다 우리의 실험적 목표, 우리 ~해야 한다 첫 번째 ~의 모두
가다 에게 그만큼 뿌리 원인 분석 ~을 위한 그만큼 높은 측정 오류.
그만큼 랩 팀,
~ 후에 연구실 팀과 브레인스토밍을 했고,
그것 왔다 밖으로 저것 ~이었다 둘 기본
뿌리 원인, 하나 링크 에게 그만큼 장비 그리고 하나 링크 에게 그만큼 방법.
그리고 그만큼 하나 링크 에게 그만큼 장비 ~였다
그만큼 기본 원천 ~을 위한 가난한 반복성 왜냐하면 그것 ~였다 a 매우 강한 문제
~와 함께 불안정한 열 온도 그리고 용출액 유량,
UHPLC는 다음을 사용합니다. 열, 그것은 a 크로마토그래피 기술,
그리고 또한 한 용출액 분리하다,
에게 선두 그만큼 화합물 에게 그만큼 열 그리고 만들다 분리 가능한.
처럼 a 문제 ~의 사실 그것 ~였다 경향 ~ 사이
다른 실험 그리고 심지어 이내에 하나 실험.
이것 결과 ~의 강의 ~에 a 가난한 반복성.
그리고 그만큼 첫 번째 일, ~의 강의, ~의 그만큼 연구실 팀
~였다 에게 안정화하다 ~의 강의 그만큼 열 온도 그리고 용출액.
왜냐하면 만약에 너 가다 에게 어느 실험 설계,
~의 강의, 우리 필요 에게 가지다 결정된 설정 ~의 그만큼 온도
그리고 용출액 유량, 어느 ~이다 ~의 강의 둘 중요한 요인들.
을 위한 그만큼 두번째 문제,
그만큼 방법 왜냐하면, 게다가 그만큼 안정 문제,
어느 ~의 강의 ~였다 결정된, 거기 ~였다 또한 한 문제 ~와 함께
낮은 해상도 왜냐하면 ~의 비 최적화된 분석 프로세스 설정 어느 ~이었다 상당히
낮은 그리고 또한 불안정한, 의미 저것 언제 우리 만들다 작은 교대근무 에게 유량
그리고 온도, 거기 ~이었다 때때로 거대한 교대근무
또한 결의안에서, 표시 저것 거기 ~였다 또한 ~ 아니다 오직
최적의 문제 하지만 또한 a 문제 ~와 함께 견고성.
그래서 그만큼 목표 ~였다 지정하다 ~ 아니다 오직 최적의 설정 하지만 또한 건장한 설정.
그래서 그만큼 변화 ~의 그만큼 해결 ~해야 한다
BE 최소한의 ~처럼 a 기능 ~의 일부 변화 약 그만큼 설정
과정, 연습, 그만큼 분석.
하자 단지 지금 가다 에게 그만큼 암사슴.
물론 DOE의 목표는 다음과 같습니다.
우리 지정하다 그만큼 응답 변하기 쉬운 ~이다 그리고, 그만큼 화합물 집중
~에 그만큼 기준 샘플, 그리고 우리 가지다 에게 만들다 모델 ~의 이 Y,
그만큼 화합물 집중 ~이다 a 기능 ~의 그만큼 UHPLC 제어 요인들.
그리고 한 번 우리 가지다 그만큼 방정식,
우리 ~할 수 있다 그 다음에 ~의 강의 가다 에게 최적화, 그리고 무엇 이다 최적화 표준?
우리 ~ 할 것이다 사용 그만큼 품질 P ~ 위에 T 비율 표준.
저것 수단 저것,
우리의,
분수 ~의 그만큼 오류
~에 그만큼 용인 범위 ~해야 한다 BE 낮추다 ~보다 10퍼센트.
만약에 너 가지다 그만큼 용인 범위 ~의 우리의 화합물 어느 ~이다 지정된,
화합물 하나
~에 그만큼 기준 견본 이었다 300 리터당 밀리그램
리터당 200밀리그램 정도 더하거나 빼기
그 다음에 우리 가지다 에게 만들다 확신하는 저것 그리고 또한 그만큼, 죄송합니다, 그만큼 기준 견본, 둘,
두 가지 표준 샘플, 그만큼 목표 ~의 화합물 둘 그리고 그만큼 기준
견본 둘 ~이다 450 ...을 더한 또는 마이너스 150 피피엠 투기 제한.
그리고 ~의 강의 만약에 너 원하다 에게 도달하다 10퍼센트
~의 이것 사양 범위, 저것 수단 저것 좋아요, 우리 가지다 에게
주어진 우리의 바람직함 기능 ~을 위한 최적화, ~이다 저것 좋아요?
왜 ~해야 한다 성냥 목표 화합물 집중 낮추다 ~보다 10퍼센트?
의미 저것 ~을 위한 기준 견본 하나 거기
~해야 한다 BE 300 플러스 또는 마이너스 20 피피엠, 20 리터당 밀리그램 .
그리고 ~을 위한 기준 견본 둘 그만큼 화합물 농도는 다음과 같아야 합니다
리터당 450 플러스 또는 마이너스 15밀리그램
그게 그만큼 표준 ~을 위한 최적화.
그래서 ~처럼 ~을 위한 우리의 모델 구하는 함께 ~와 함께 랩 전문가.
그만큼 요인들 ~이다 그만큼 기본 효과, 그만큼 기본 효과 그리고 모두 이차방정식 효과.
그리고 그만큼 기본 효과 ~이다 그만큼 온도 ~의 그만큼 열,
~와 함께 그만큼 범위 25 에게 35 학위 섭씨, 용출액 흐름 비율,
다섯 에게 15 밀리리터당 밀리그램 그리고 또한 그라데이션.
무엇 ~이다 그라데이션?
잘 저것 수단 저것 거기 ~이다 한 첨가물, 아세트로니트릴, 그만큼 용출액 그리고 이것
집중 ~의 이것 아세토니트릴 증가함에 따라 a 기능 ~의 그만큼 용량,
추가됨 ~처럼 a 기능 ~의 흐름, 그만큼 용량, ~을 통해 그만큼 열.
저것 수단
~에서 용량 영 그리고 하나 밀리리터 그것은 a 범위 ~ 사이 5와 20 퍼센트.
그리고 한 번 그만큼 용량 ~이다 다섯 에게 육 밀리리터,
우리는 가지고있다 a 범위 ~의 35 에게 70퍼센트 ~의 용출액에 아세토니트릴이 들어 있음.
또한 한 중요한 요인 ~이다 그만큼 자외선 파장 .
그만큼 탐지기 ~이다 ~에 의해 자외선 그리고 그것 ~해야 한다 BE 통제된 ~ 사이 192 그리고 270.
그리고 브레인스토밍 ~와 함께 그만큼 랩 전문가, WHO 했다 이미 상당히 일부 예비의
실험 그리고 가졌다 일부 경험 ~와 함께 그만큼 UHPLC,
~처럼 a 문제 ~의 사실, 오직 둘 상호 작용 효과 ~이었다 선택된.
그것이다 그만큼 온도 그리고 용출액 유량 그리고 또한
그만큼 용출액 유량 상호 작용 ~와 함께 모두 구배 요인들 지정된 위에.
그래서 이것 수단 저것 그만큼 설계 선택됨
에게 만나다 그만큼 목표 그리고 에게 모델, 그리고 에게 지정하다 그만큼 모델 매개변수.
그것 ~였다 그만큼 관습 설계, 그리고 볼커 ~ 할 것이다 설명하다 무엇 설계 ~였다 에 대한.
좋아요.
감사하다 너 솔직한.
그래서 말하는 ~에 대한 그만큼 제삼 부분 ~의 이것 사례 공부하다 시리즈 어느 ~이다 ~에 대한 설계
실험 그리고 무엇 우리 배웠다 그래서 멀리 ~이다 저것 우리 가지다 에게 줄이다 그만큼 측정
변화 어느 ~이다 발생했다 ~에 의해 이것 최적화되지 않음 UHPLC 방법.
그리고 이것 방법 ~할 수 있다 BE 설명됨, ~처럼 솔직한 뾰족한 밖으로, ~에 의해 이것들 제어 설정
또는 프로세스 설정, 좋다 온도 그리고 그래서 에.
그래서 우리 또한 원하다 우리의 응답 유지하다 이내에 그들의 제한.
그래서 이것 따른다 그만큼 10퍼센트 규칙 ~처럼 주어진 프랭크에 의해,
그리고 이것들 제한 ~이다 또한 추가됨 에게 우리의 데이터.
그래서 에게 설계 그런 한 실험 그만큼 팀 보았다 ~에 a 결정적인 상영 설계.
그래서 이것 하나 여기, 그리고 또한 추가됨 관습 설계 그리고 둘 다 ~와 함께 25 라운드.
그래서 비교하다 둘 다 디자인, 그들 사용 그만큼 비교하다 설계 플랫폼,
그리고 너 ~할 수 있다 보다 여러 개의 이유 어느 ~이다 ~에 호의 ~의 그만큼 관습 설계.
그래서 여기, ~을 위한 사례, ~을 위한 기본 효과 우리 보다 약간 더 나은 힘 ~을 위한 그만큼 디에스디(DSD).
하지만 ~을 위한 그만큼 다른 더 높은 주문하다 효과 우리 보다
정말 a 높은 혜택 ~을 위한 그만큼 관습 설계.
같은 여기, 찾고 ~에 그만큼 분수 ~의 그만큼 설계
공간 우리 보다 저것 그만큼 관습 설계 ~이다 행위 더 나은.
너 ~할 수 있었다 또한 바라보다 ~에 그만큼 상관 관계 지도,
그리고 마지막으로, 그만큼 능률 ~이다 또한 ~에 호의 ~의 그만큼 관습 설계.
그리고 ~을 위한 저것 이유 그만큼 팀 사용된 그만큼 관습 설계,
a 관습 설계 ~을 위한 저것들 연구.
그래서 여기 우리 가지다 그만큼 완전한 데이터
~을 위한 그만큼 관습 설계, 완전한 ~와 함께 둘 다 응답 측정.
그리고 ~을 위한 이것 우리 또한 가지다
그만큼 동 선의 모델.
그래서 여기 ~을 위한 그만큼 첫 번째 응답,
화합물 하나, 그리고 ~을 위한 화합물 둘, 둘 다 ~와 함께 그들의 프로파일러 ~의 강의.
그리고 여기 있어요 a 결합된 프로파일러
~와 함께 둘 다 응답 ~에 그만큼 초기의, 단지 그만큼 중간 설정.
그리고 ~에 의해 극대화하다 그만큼 바람직함,
그래서 I ~일 것이다 얻다 에게 그만큼 최적의 설정 그리고 우리 보다 저것 우리 ~이다 어울리는
둘 다 목표 여기, 300 그리고 450 각각의, 우리 ~이다 어울리는 그들을 아주.
하지만, 우리 또한 보다 상당히 크기가 큰 감광도 지표.
이것들 ~이다 그만큼 보라 삼각형, 그리고 그들 ~이다 말함 우리를 저것 ~에 그만큼 최적의 가리키다,
우리의 응답 표면 ~이다 상당히 험한 ~에 일부 치수
그리고 이것 감소시킨다 그만큼 견고성 ~의 우리의 프로세스
의 경우 일부 무작위의 변화 ~의 우리의 프로세스 설정.
그리고 이것 ~할 수 있다 BE 더 나아가 분석했다 ~에 의해 첨가
그만큼 모의 실험 장치 에게 이것 프로파일러 그리고 저것 ~이다 완료 여기.
그래서 여기 그만큼 모의 실험 장치
정의하다 그만큼 무작위의 변화 어느 ~였다 한정된 ~에 의해 우리의 프로세스 전문가.
그리고 단지 유지 그만큼 중간 설정, ...을 더한 이것 무작위의 변화, 시뮬레이션
10,000 ~의 응답 가치 우리 보다 저것 모두 ~의 우리의 응답 가치 ~이다 밖으로 ~의 투기.
이것들 ~이다 모두 결함. 의 강의, 우리 ~이다 단지 ~에 그만큼 중간 설정 ,
그래서 더 좋은 게 없어 에게 예상하다 여기.
스위칭 에게 우리의 최적 설정 그리고 시뮬레이션 다시.
그래서 지금 우리 보다 저것 그만큼 결함 비율 에게 BE 예상되는 ~이다 ~ 위에 12퍼센트.
그래서 ~에서 여기 그만큼 견고성 ~할 수 있다 BE 더욱 개선되었습니다.
어느 하나 수동으로, 사용 중 그만큼 프로파일러 그리고 그만큼 모의 실험 장치
그리고 그만큼 감광도 지표, 또는 자동으로 ~에 의해 달리기
시뮬레이션 실험 어느 ~이다 또한 세워짐 ~ 안으로 저것들 프로필.
그래서 그만큼 팀 사용된 a 수동 접근하다
그리고 이것들 ~이다 그만큼 건장한 설정.
그들 왔다 위로 ~와 함께 이것들 빨간색 설정 여기.
그리고 만약에 I 시뮬레이션하다 다시, §우리 보다 저것 그만큼 결함 비율
지금 액 아래에 1퍼센트.
그래서 이것 ~이다 a 몬테 카를로 시뮬레이션, 그것은 모두 무작위의 그래서 그만큼 결함 비율 변화
약간 ~와 함께 각 새로운 시뮬레이션, 그리고 너 ~할 수 있다 또한 보다 어떻게 그만큼 히스토그램
~의 우리의 시뮬레이션 응답 데이터 행동하다 상당히 잘.
그래서 그들 ~이다 이내에 우리의 범위, 이내에 우리의 제한
어느 지원하다 이것 10퍼센트 규칙.
그리고, 이것들
건장한 설정.
그래서 가고 있다 뒤쪽에 에게 그만큼 다른 프로파일러.
그래서 여기 I 또한 가지다
일부 윤곽 플롯 사용 중 그만큼 윤곽 프로파일러, 그리고 그들 ~할 수 있다 또한 BE 사용된
에게 더 나은 이해하다 그만큼 최상의 지역 ~을 위한 그만큼 처리 중 그리고 ~을 위한 구성 중
그만큼 프로세스 그리고 이것들 ~이다 일반적으로 그만큼 하얀색 지역 어느 제공하다
그만큼 사양에 따라 지역 ~을 위한 a 콤비네이션 ~의 둘 제어 요인들.
그리고 I 희망 너 좋다 이것 여행,
그리고 ~와 함께 이것 I 손 ~ 위에 뒤쪽에 에게 솔직한 에게 논의하다 이것 결과.
좋아요, 감사하다 너, 볼커.
그래서,
지금 우리 ~할 수 있다 가다 에게 그만큼 확인 실험,
~의 강의, 한 번 우리 최적화하다 그만큼 설정
지금 우리 ~할 수 있다 만들다 한 실험 에게 확인하다 ~이든 정말 그만큼 측정 ~의 그만큼 새로운
UHPLC 체계 그리고 그만큼 GC 분석 ~이다 동등한.
그래서 ~을 위한 이것, 다시, 우리 세트 위로 게이지 R&R 공부하다,
또한 하나를 측정
어느 ~이다 상당히 비슷한 에게 그만큼 하나
논의했다 ~ 전에 하지만 또한 지금 우리 만들다 측정 ~와 함께 그만큼 GC ~에 주문하다
에게 비교하다 그만큼 둘 측정 행동 양식. 너 보다 여기 또한 포함됨 ~처럼 하나 추가의
요인 ~에 게이지 R&R ~이다 그만큼 기구 요인.
좋아요.
그래서 여기 ~이다 그만큼 결과 그리고 너 ~할 수 있다 보다
정말 저것 우리 만들다 상당히 한 개선 저것 너 보다 ~에 그만큼 R&R 결과를 측정합니다.
저것 메인 변화 지금은 제품입니다 변화.
너 보다 저것 지금 그만큼 일괄 변화 ~이다 아니요 더 가려진 ~에 의해 소음 측정 오류.
그만큼 회색 영역 ~이다 상당히 좁은 비교하다 에게 그만큼 1들
우리 가졌다 전에, 그리고 그게 a 매우 좋은 소식.
너 보다 그것은 주로 제품 변화.
그래서 그만큼 게이지 R&R 그리고 비율 ~이다 상당히, 성냥 우리의 목표.
의미 저것 정도 용인 비율 여기 ~이다 ~에 대한 8퍼센트.
그리고 그만큼 정밀도/공차 비율 ~이다 육 타임스 그만큼 게이지 R&R 수치
각기 다른 ~에 의해 그만큼 용인 ~의 그만큼 화합물 , 400, 즉 8퍼센트입니다.
그래서 그만큼 정도 ~이다 좋아요.
그래서 저것 이것 측정 체계 ~이다 적합한
에게 BE 사용된 ~에 품질 제어 ~을 위한 화합물 하나.
멋진.
화합물 하나. 좋아요.
너 보다 ~에 그만큼 평행한 구성 단지 a 작은 횡단,
너 보다 저것 ~을 위한 사라, 표시 a 작은
아마도 상호 작용 ~ 사이 그만큼 배치 그리고 운영자.
좋아요, ~을 위한 화합물 둘, 우리 가지다 에게 보다 그만큼 같은 물건 심지어 더 나은.
그래서 오직 5퍼센트 ~의 계량기 휴식과 재충전,
그만큼 정도 용인 비율, 5퍼센트,
같은 물건, 매우 좁은 소음 범위 그리고 아니요 주요한 횡단 ~의 그만큼 윤곽.
상당히 평행한, 표시 아니요 연산자 편견, 아니요 상호작용.
모델링 화합물 하나 분석, 우리 보다 저것 그것은 주로
영향을 받다 ~에 의해 일괄, 그리고 또한 작은 일괄 에게 연산자 상호 작용 효과.
화합물 하나 그리고 ~을 위한 화합물 둘.
좋아요, 지금 우리 ~할 수 있다 보다 이것 매우 작은
상호작용 사실 왜냐하면 우리 가지다 줄인 그만큼 측정 소음 그래서 많이
지금, 저것 매우 작은 사리, ~의 강의 지금 ~이 되다 보이는.
~ 안에 그만큼 첫 번째 시간 우리 ~할 수 있었다 ~ 아니다 보다 그것, 우리 ~할 수 있었다 ~ 아니다 감지하다 그것.
하지만 저것 ~이다 왜냐하면 ~의 a 매우 가난한 실험적 힘.
하지만 지금 우리 증가하다
그만큼 실험적 힘
진지하게 ~에 의해 단지 감소 그만큼 실험적 소음,
~의 강의, 지금 이것 상호 작용 ~에 사실 된다 보이는.
하지만 그만큼 작은 하나, 너 ~할 수 있다 보다 저것 또한
~을 위한 그만큼 링크 에게 사라, 그만큼 녹색 선 ~의 사라,
하지만 여기 또한 ~였다 a 작은 문제 ~에 그만큼 GC
분석 ~처럼 잘, ~ 아니다 오직 ~을 위한 그만큼 UHPLC, 하지만 또한 ~을 위한 그만큼 GC 분석.
좋아요, 그게 한 문제 에게 BE 태클했다 ~을 위한 잘못된.
하지만 지금 그것은 여기.
저것들 둘 그래프 설명하다 꽤 분명히
저것 둘 다 측정 시스템 ~이다 거의 동등, UHPLC 결과
~ 대 그만큼 GC 결과.
우리 보다 저것 있다 거의 a 완벽한,
매우 좋은 상관관계 ~와 함께 모두 전철기 ~에 그만큼 중간 선.
그래서 그만큼 경사 ~이다 거의 하나.
그것은 ~ 아니다 상당히 다른 ~에서 하나.
그리고 또한 거기 ~이다 한 가로채다 ~와 함께 그만큼 y 중심선,
~이다 ~ 아니다 상당히 다른 ~에서 영.
그래서 그만큼 방법 ~였다 준비가 된 ~을 위한 확인, UHPLC ~이다 정확한 그리고 그만큼
의미 없는 차이점, 어느 너 보다, 기준 분석 , 그래서 매우 멋진 결과.
그리고 우리 ~할 수 있었다 말하다 저것 그만큼 문제 ~와 함께 태클링 그만큼 문제 ~와 함께 MSA와 DOE
~였다 매우 강한, 주요한 에게 a 좋은, 매우 멋진 해결책 에게 우리의 문제
어느 ~할 수 있었다 BE 구현됨, ~의 강의, 지금 ~에 생산.
감사해요 ~을 위한 당신의 주목 그리고 만약에 거기 질문이 있으신가요?
제발 허락하다 우리를 알다.
