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Neue Produkte und Prozesse verfügen nicht über den Vorteil relevanter historischer Daten, die zur Orientierung verwendet werden können. Forscher müssen daher ihre Fachexpertise mit Datenanalysen ergänzen, um schnellere, fundiertere Entscheidungen auf Grundlage der vorhandenen Daten zu treffen und letztendlich Probleme beim ersten Anlauf richtig zu lösen.
JMP bietet die Möglichkeit, Abhängigkeiten und Timelines zu verwalten. Verpasste Meilensteine sorgen für zusätzliche Arbeit und mehr Stress und führen möglicherweise zu verspäteten Produkteinführungen und hohen Produktkosten (oder geringen Gewinnspannen) nach der Markteinführung.
Forscher untersuchen Fertigungsprozesse mit besonderem Fokus auf Qualität und Einhaltung behördlicher Auflagen, während Nachteile in der Geschwindigkeit und den Kosten ausgeglichen werden.
Während der gesamten F&E- und Prozessentwicklungsphase gibt es Messungen zur Bestimmung der Produktqualität und der Ergiebigkeit sowie der Prozessfähigkeit. Forscher erfassen und beurteilen Daten aus Labormethoden, einschließlich modernster Instrumente, die große Datenmengen generieren.
Steigerung der Ergiebigkeit
Einsparungen der erforderlichen Zeit und Ressourcen für F&E
mehr Effizienz
Faktoren aktiv auf Grundlage eines vorab spezifizierten Designs manipulieren, um schnell und einfach nützliche, neue Einblicke zu gewinnen.
Unterscheiden Sie zwischen allgemeinen und speziellen Ursachen, um Sie bei Ihrer Prozessanalyse zu unterstützen, einschließlich Problemuntersuchungen, Bedingungen außerhalb der Grenzen und laufende Überwachungen der Stabilität.
Beurteilen Sie die Bündelungsfähigkeit von Chargen, legen Sie Ablaufdaten fest und berechnen Sie einfach die Konfidenzgrenzen und Kreuzungszeitpunkte – alles unter Einhaltung der ICH-Q1-Richtlinien.
Identifizieren und evaluieren Sie alle Variabilitätsquellen im Hinblick auf die Qualitätsparameter fertiger Produkte.
Analysieren Sie Präzision, Genauigkeit, Linearität, systemische Abweichung und Reproduzierbarkeit. Passen Sie Kurven an und vergleichen Sie Modelle für einen breiten Bereich sigmoider Ergebnisse (4p, 5p). Beurteilen Sie auf effiziente Weise Parallelismen für relative Potenzen und wenden Sie rationalisierte Methoden zur Bestimmung von Gruppierungsgrenzwerten an.
Finden Sie in einem Design den optimalen Bereich, in dem die Leistung in Bezug auf alle kritischen Qualitätsattribut-Ziele (CQA-Ziele) in Ihrem Prozess minimal anfällig ist, und zwar unter Einhaltung der ICH-Q11-Richtlinien.