Este video es parte de una serie de tres presentaciones para la industria farmacéutica.
En la primera sesión, presentamos el diseño de experimentos, ajuste de un modelo estadístico, y optimización del proceso a partir del modelo.
En esta segunda sesión para manufactura de fármacos, exploramos y visualizamos los datos de fabricación, y luego usamos la minería de datos para el análisis de causa raíz.
Suponga que somos parte de una compañía de fármacos que esta sustentando una alta tasa de rechazo de lotes debido a problemas con la disolución de tabletas. El límite de especificación inferior es 70%, o sea que la tasa de disolución de las tabletas debe ser por lo menos 70, y lotes con una disolución menor a 70 se rechazan.
En vez de optimizar el proceso usando un diseño de experimentos, deseamos identificar las principales influencias en la disolución e identificar medidas correctivas a corto plazo para implementar inmediatamente para reducir la tasa de lotes rechazados.
Finalmente, vemos cómo usar una simulación Monte Carlo, para tomar en cuenta la variación en las variables de fabricación, incorporar el conocimiento del proceso, y obtener una idea más realista de como los cambios que implementamos afectarán al proceso de fabricación a largo plazo.
JMP for Pharma - Part 2 - SP.jrn
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