イノベーションのためのDOEとQbDの活用

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イノベーションのためのDOEと
QbD(クオリティ・バイ・デザイン)の活用

製品を上市するまでの時間を短縮すること。それは、現代のハイテク企業や製薬企業において、市場での競争に打ち勝つための重要な条件の一つです。競合他社よりも、収益を早く上げて大きな市場シェアを得るためには、以下のような施策が必要不可欠です。

  • 新製品の市場参入の機会を見極め、引き合いに迅速に対応する
  • 上記を実現するための、低コストで頑強なプロセスを確立する
  • 精度の高い予測を行い、最小限のR&D作業から最大限の結果を得る

持続的なイノベーションは、こうした施策から生まれます。特に製薬企業においては、これらの施策はクオリティ・バイ・デザイン(QbD)の考え方やツールの導入を意味します。しかし、どのようなフレームワークを採用するにせよ、イノベーションには常にデータからの学習が伴います。2016年12月のマッキンゼー・レポートにでは、データ活用への先進的なアプローチを採用する企業は、製品開発コストを最大で50%削減できると試算しています。

実験計画(DOE)は、技術的な問題を解決するための、効率的なデータの収集を可能にします。DOEはデータからの学習における重要な要素であり、その考え方は100年近く前からあるにも関わらず、今なお発展し続け、産業界で広く利用されているのです。

このセミナーでは、以下の点について解説します。

  1. イノベーションの創出やQbDの取り組みにおける、DOEの主要な役割
  2. 実験の計画や分析の実例
  3. 新しいプロセスにおける計画の定義、空間の制御

講演者紹介


Ian Cox
Global Technical Director, JMP division, 
SAS Institute Inc.

現在まで35年以上にわたり、データ活用分野におけるコンサルタントとして従事しており、1980代にはDigital Equipment CorporationやMotorolaにも勤務。共著に‘Visual Six Sigma – Making Data Analysis Lean’ (Wiley)、‘Discovering Partial Least Squares with JMP’ (SAS Press). がある。


Brady Brady
Manager, Global Technical Enablement, 
JMP Division, SAS Institute Inc.

ワールドワイドでの、JMPの営業およびマーケティング活動を、技術面、製品マネジメント面から幅広くサポートする。

JMPに加わる以前は、米国Intel社のプロセス管理部門で統計解析を担当していた。
米国海軍アカデミーを卒業し、海軍将校でもあったBradyは、コンピュータサイエンスおよび統計学の学位を持ち、10年以上にわたり数学および統計学教授としてカレッジやプレップスクールの教壇に立った経験を有する。

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