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藥品供應安全：運用數據驅動方法解決不合格藥品問題
靈北製藥公司最新發布的內部客戶成功案例，重點介紹了JMP如何幫助該公司解決了一個複雜的品質問題，該問題曾威脅到一種長期使用的兒童癲癇藥物的供應。透過結合測量系統分析、實驗設計和預測建模，高級片劑專家Jacob Paduan找到了不合格問題的根本原因，避免了未來再次出現類似問題，並確保了依賴該藥物的患者能夠持續獲得治療。
經過二十多年的成功生產，儘管所有原料和生產流程均符合規範，但該藥品的部分批次開始出現粒度品質檢測不合格的情況。傳統的調查方法未能找到原因，促使帕杜安開始檢查測量系統本身。他使用JMP軟體發現，很大一部分偏差並非源自於產品本身，而是來自測量過程。
透過建立將原材料測量與成品性能聯繫起來的統計模型，Paduan 建立了新的規格限值，以確保未來的批次能夠高度可靠地滿足監管要求。
Paduan 解釋了 JMP 如何幫助他應對高度複雜的製造挑戰，這個成功案例表明，主題專家如何使用 JMP 來調查變異性、更快地做出決策並解決關鍵的業務問題，而無需依賴冗長的調查週期。
重點總結
- 靈北製藥解決了影響其抗癲癇藥物的關鍵性不符合規格問題。
- 測量系統分析表明，測量誤差是造成此問題的主要原因。
- 先進的建模技術建立了穩健的規格限制，以防止未來故障。
- 領域專家在沒有專業統計支援的情況下進行了複雜的分析。
- 此解決方案保障了產品供應，並確保了患者能夠持續獲得所需產品。
投資報酬率亮點
- 節省了大約一年的調查時間。
- 防止了潛在的產品缺貨情況。
- 避免了未來再次發生品質問題調查。
- 加速根本原因識別和決策。
- 透過數據驅動的問題解決方式，提升員工生產力和自主工作能力。
