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药品供应安全：运用数据驱动方法解决不合格药品问题
灵北制药公司最新发布的内部客户成功案例，重点介绍了JMP如何帮助该公司解决了一个复杂的质量问题，该问题曾威胁到一种长期使用的儿童癫痫药物的供应。通过结合测量系统分析、实验设计和预测建模，高级片剂专家Jacob Paduan找到了不合格问题的根本原因，避免了未来再次发生类似问题，并确保了依赖该药物的患者能够持续获得治疗。
经过二十多年的成功生产，尽管所有原材料和生产工艺均符合规范，但该药品的部分批次开始出现粒度质量检测不合格的情况。传统的调查方法未能找到原因，这促使帕杜安着手检查测量系统本身。他利用JMP软件发现，很大一部分偏差并非源于产品本身，而是来自测量过程。
通过构建将原材料测量与成品性能联系起来的统计模型，Paduan 建立了新的规格限值，以确保未来的批次能够高度可靠地满足监管要求。
Paduan 解释了 JMP 如何帮助他应对高度复杂的制造挑战，这个成功案例表明，主题专家如何使用 JMP 来调查变异性、更快地做出决策并解决关键的业务问题，而无需依赖冗长的调查周期。
要点总结
- 灵北制药解决了影响其抗癫痫药物的关键性不符合规格问题。
- 测量系统分析表明，测量误差是造成该问题的主要原因。
- 先进的建模技术建立了稳健的规范限制，以防止未来出现故障。
- 领域专家在没有专业统计支持的情况下进行了复杂的分析。
- 该解决方案保障了产品供应，并确保了患者能够持续获得所需产品。
投资回报率亮点
- 节省了大约一年的调查时间。
- 避免了潜在的产品缺货情况。
- 避免了未来再次发生质量问题调查。
- 加快根本原因识别和决策。
- 通过数据驱动的问题解决方式，提高员工生产力和自主工作能力。
