구현 아이디어 : 지식 관리, 효율적인 실험 및 설계 평가
Kate Llewellyn, Scientific Investigator; 마틴 오웬, 디자인 혁신 리더, 글락소 스미스 클라인
글락소 스미스 클라인 (GlaxoSmithKline)의 모든 신약 뒤에는 엄격한 약물 개발 과정이 있습니다. 이것은 지속적으로 고품질의 의약품을 생산하기위한 제조 공정의 진화와 최적화를 포함합니다 (디자인 별 품질). 이 집중적 인 작업은 우리의 통제 전략을 정당화하는 과학을 설명하고 예측하는 데이터와 모델에 의해 뒷받침됩니다. 이번 연설에서 JMP 커뮤니티의 혁신적인 아이디어를 어떻게 번역하고 JMP를 구현하여 가치를 창출했는지 살펴 봅니다. 우리는 1) 모델 및 데이터 시각화를 구성하여 지식 생성 및 커뮤니케이션을보다 효과적이고 효율적으로 만드는 데 저널을 사용하는 방법, 2) 일상적인 분석 작업을 위해 JSL (JMP Scripting Language)을 사용합니다. 3) 순차적 실험 설계의 중요성을 입증하기 위해 데이터 필터 및 성능 플롯을 사용합니다. 4) 효율적이고 맞춤화 된 실험을 위해 맞춤 디자인, 과포화 및 최종 디자인 사용 5) 가우스 - 댄지그 (Gauss-Danzig) 셀렉터를 맞춤 디자인을 분석하고 Brad Jones (SAS)와 Dave Woods (University of Southampton)와 공동으로 주류 과학자를위한 접근 도구로 번역하는 데 도움이되는 JSL을 작성했습니다. 6) 유연한 탐색 데이터 시각화와 모델링 기술을 결합하여 현장 통찰력을 제공합니다. 7) 설계 선택을 평가하기 위해 시뮬레이션을 사용하여 다양한 전략적 접근 방식의 이점과 한계에 대한 이해를 높이십시오. 8) 저널을 사용하여 베스트 프랙티스를 대조하고 설계 및 분석 선택시 "mindfulness and sense-making"을 촉진하여 프로젝트 팀 전체에서 학습을 가속화하십시오. 우리의 목표는 디자인 원칙에 따라 품질을 구현하는 지속적인 개선을위한 추가 아이디어를 유발하기 위해 구현 경험을 공유하는 것입니다.
