Pharma Industry Overlay
제약 산업용 데이터 분석 소프트웨어

제약 및 바이오테크 산업에서 JMP® 활용도

세계 최대 규모이자 가장 혁신적인 제약 및 바이오테크 기업 중 일부에서 JMP 데이터 분석 소프트웨어를 사용하여 공정 및 실험실 데이터를 탐색하고, 공정 변동의 출처를 파악하고, 근본 원인 조사로부터 더 많은 정보를 통찰하고, 공정 및 실험 설계를 최적화하고 있습니다. 단 한 줄의 코딩 작업 없이도 가능합니다.

연구 및 개발 부문

새로운 제품과 공정에는 관련된 과거 데이터를 가이드로 활용하기가 어렵습니다. 따라서 연구원들은 현재 갖고 있는 데이터 분석을 통해 해당 분야 지식을 보완합니다. 이를 통해 신속하고 정확한 결정을 내리고 처음 접하는 문제들을 해결해야 합니다.

JMP를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
  • 비용 효율이 가장 높은 새로운 데이터 수집 방법과 통계적 분석 계획을 정의하고 구현할 수 있습니다. 
  • 통계학자가 아닌 사람들이 통계학에 쉽게 접근할 수 있습니다. 단계별로 안내하는 분석을 통해 처음부터 정확한 분석이 가능합니다. 
  • 문제에 대한 정확한 해결책을 신속하게 찾아서 프로젝트 일정표를 조기에 완료할 수 있습니다. 
  • 발견된 사실을 신속하게 공유하여 관련 팀들의 업무 효율을 개선할 수 있습니다.

공정 및 제품 개발 부문

JMP는 프로젝트 종속성 및 일정을 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 일정이 지연되면 업무 및 스트레스 수준이 증가하며, 출시 지연과 출시 후 높은 제품 비용(또는 낮은 수익)으로 이어질 수 있습니다.

JMP를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
  • 확장 가능하고 견고한 공정을 개발하여 제품의 효능과 안전성 프로필을 극대화할 수 있습니다.
  • 더 많은 개발 일정표를 예정대로 달성하여 R&D 성과를 높이고 출시 기간을 단축할 수 있습니다.
  • 일상 업무와 수동 작업을 자동화하여 분석 속도와 품질을 개선할 수 있습니다.

제조 부문

과학자들은 속도와 비용 간 절충을 관리하면서 품질과 규제 준수에 중점을 두고 제조 공정을 연구합니다.

JMP를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
  • 공정을 보다 효과적으로 모니터링하여 일관된 품질을 보장하고 발생 가능한 배치 결함을 보다 선제적으로 찾아서 해결할 수 있습니다.
  • 공정과 제품을 지속적으로 개선하여 부가가치를 포착하고 폐기물을 감축할 수 있습니다.
  • 효과적인 분석 계획을 수립하여 공정에서 발생율이 높은 결함 또는 고비용 측면을 제거할 수 있습니다.
  • 하나의 셀프서비스 플랫폼에서 간단히 생산 데이터에 접근 및 전처리함으로써 시간을 절약할 수 있습니다.

연구소 과학자 및 연구원 부문

R&D 및 공정 개발 과정 전반에서 공정 능력과 함께 제품 품질 및 수율을 판단하는 데 이용되는 측정값들이 있습니다. 과학자들은 대량의 데이터를 산출하는 고도로 정교한 계측기를 포함하여 연구소의 다양한 방법을 통해 데이터를 수집하고 평가합니다.

JMP를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
  • 데이터를 신속하게 수집하고 데이터 품질을 평가하여 심층 분석을 수행하기 전에 데이터 큐레이션이 필요한지 여부를 판단할 수 있습니다.
  • 하나의 셀프서비스 플랫폼에 완벽한 분석 워크플로를 구비하여 시간을 절감할 수 있습니다.
  • 데이터의 제품 또는 공정에 문제의 징후가 나타낼 때 관련 직무팀 간 효과적으로 의사소통할 수 있습니다.

JMP 고객들이 달성한 성과

2x

수율 증대

Lonza

50%

R&D 시간 및 리소스 절감

Johnson Matthey

35%

효율 증가

Merck

제약 및 바이오테크 산업에서 JMP 기능


  • 실험계획법(DOE)

    사전에 정해진 설계에 따라 여러 요인을 능동적으로 조작하여 새롭고 유용한 정보를 쉽고 빠르게 파악할 수 있습니다.

  • 통계적 공정 관리

    일반적인 원인과 특수한 원인을 구분함으로써 문제 조사, 통제 불능 조건, 지속적인 안정성 모니터링 등의 공정 분석 작업을 지원합니다.

  • 안정성 및 시효기간 분석

    ICH 1분기 지침에 따라 배치 자료통합가능성을 평가하고, 만료 기한을 설정하며, 신뢰 한계 및 통과 기간을 간단히 계산합니다.

  • 설계기반 품질고도화(Quality by Design, QbD)

    완제품의 품질 매개변수와 관련된 변동성의 모든 원인을 식별하고 평가합니다. 

  • 용량 반응

    정밀도, 정확도, 선형성, 편향성 및 재현성을 분석합니다. 곡선을 적합하고 광범위한 Sigmoid 반응(4p, 5p)에 대한 모형을 비교합니다. 상대 효능에 대한 병렬성을 효율적으로 평가하고 능률적인 절단점 결정 방법들을 적용합니다.

  • 확실한 공정 최적화

    ICH Q11 지침에 따라 공정의 모든 핵심 품질 속성(CQA) 목표의 변동성이 성능에 미치는 영향이 가장 작은, 최고 효율 지점을 설계에서 찾아냅니다.