El software MVDA proporciona información sobre sus datos de proceso
Optimice los procesos, reduzca el desperdicio y mantenga el cumplimiento
En la industria farmacéutica y en muchas otras, los procesos relacionados con la investigación y el desarrollo, la fabricación y el uso de productos contribuyen a una vasta reserva de datos que pueden albergar conocimientos sin explotar. ¿Cómo puede utilizar estos datos para acelerar su investigación, mejorar sus procesos y crear un producto estable y confiable que cumpla constantemente con los requisitos reglamentarios?
La respuesta es el análisis de datos multivariante (MVDA). Las técnicas MVDA se utilizan cada vez más para investigaciones de comparación de escala y de lote a lote para respaldar o derivar la comprensión del proceso y, en última instancia, mejorar la calidad, seguridad y eficacia de los productos farmacéuticos.
Ya sea que sus datos históricos residan en su base de datos, series de tiempo o datos de proceso por lotes, aprovechar el poder del análisis de datos multivariados lo ayudará actualmente a obtener información más efectiva y procesable que conduzca a grandes ahorros en tiempo, costo y recursos.
MVDA transforma sus datos en información visual para una fácil interpretación y conocimientos prácticos.
¿Qué es el análisis de datos multivariante?
El análisis de datos multivariados (MVDA) es una técnica estadística que se utiliza para analizar los datos generados a partir de más de una fuente o con múltiples variables. MVDA proporciona una forma estadísticamente relevante de organizar sus datos, visualizarlos y comprender las relaciones entre diferentes puntos de datos. La técnica le ayuda a comprender la causa y el efecto, encontrar valores atípicos y buscar desviaciones. Además, MVDA lo ayuda a comprender cómo varios puntos de datos de diferentes fuentes podrían influirse entre sí.
El software SIMCA® MVDA ayuda a optimizar los procesos
El software SIMCA® Multivariate Data Analysis herramienta de análisis de datos de referencia para científicos, ingenieros, investigadores, desarrolladores de productos y otros que se esfuerzan por obtener información a partir de grandes cantidades de datos.
Esta herramienta de software de análisis de datos:
Permite una fácil interpretación y análisis de lotes de grandes conjuntos de datos de proceso.
Proporciona un resumen de todo tipo de información de proceso, tendencias clave, correlaciones y patrones, todo en un modelo de datos conveniente
Permite una resolución de problemas más rápida
Reduce el riesgo de costosos tiempos de inactividad
Análisis de datos multivariante integrado SIMCA®-Q
Descubra cómo puede integrar el análisis de datos multivariados en su solución y reducir el riesgo de error al mismo tiempo que acelera su análisis.
Un motor MVDA como SIMCA®-Q le brinda el poder de muchas herramientas diferentes como PCA, PLS / OPLS y clasificación supervisada OPLS DA para abordar diversos problemas.
MVDA EduPack
EduPack es un paquete educativo para la academia con todo lo que necesita para aprender análisis de datos. Con habilidades prácticas prácticas para resolver problemas y explorar datos, puede convertirse en el maestro de sus datos.
Con Multivariate Data Analytics (MVDA) puede explorar conjuntos de datos complejos visualizando patrones, tendencias y grupos de datos. Al capturar las partes sistemáticas, puede convertir sus datos en información
Análisis de datos multivariante vs univariante
Históricamente, muchos fabricantes de productos farmacéuticos han adoptado un enfoque univariado para evaluar y gestionar sus procesos de I + D y producción. Pero analizar cada parámetro individualmente no le dará una imagen completa.
En los procesos de fabricación farmacéutica, o de hecho en todos los procesos de fabricación, es vital comprender la relación entre parámetros, ya que una combinación de factores e interacciones entre variables son generalmente la causa de los eventos.
Esta es la razón por la que el análisis de datos multivariados (MVDA), en lugar del análisis de datos univariados, se ha convertido en el método más utilizado para extraer información de grandes conjuntos de datos en la industria farmacéutica.
MVDA le permite analizar múltiples variables simultáneamente y comprender cómo varios parámetros interactúan y se afectan entre sí.
Beneficios de usar MVDA
MVDA tiene una serie de atributos valiosos para la I + D y la fabricación farmacéutica:
Analice grandes cantidades de datos en una variedad de formatos para comprender las relaciones
Visualice fácilmente la causa y el efecto, los factores relevantes frente a los irrelevantes
Cumplir con los requisitos reglamentarios de reproducibilidad y transparencia de los resultados.
Valide sus modelos y análisis, demostrando de manera predecible y reproducible
Permitir la evolución del análisis a medida que se incorporan nuevos datos.
Proporcionar documentación y validación para la evolución de sus modelos.
Uso del análisis de componentes principales (PCA) para visualizar datos
Las técnicas de análisis de datos multivariados que se utilizan para comprender y visualizar conjuntos complejos de datos se basan en un método estadístico conocido como Análisis de componentes principales (PCA).
El PCA se utiliza para presentar datos multivariados como un conjunto más pequeño de variables (índices de resumen) con el fin de observar tendencias, saltos, clústeres y valores atípicos. Esta descripción general puede descubrir las relaciones entre las observaciones y las variables, y entre las variables.
El análisis de componentes principales es una de las técnicas estadísticas multivariadas más populares. Ha sido ampliamente utilizado en las áreas de reconocimiento de patrones y procesamiento de señales y es un método estadístico bajo el amplio título de análisis factorial.
PCA le ayuda a identificar correlaciones entre puntos de datos y visualizar datos en grupos representativos o índices resumidos.
¿Qué es el análisis de componentes principales (PCA)?
El análisis de componentes principales (PCA) es un procedimiento estadístico que le permite resumir el contenido de la información en grandes tablas de datos mediante un conjunto más pequeño de "índices de resumen" que se pueden visualizar y analizar más fácilmente. Los datos subyacentes pueden ser mediciones que describen propiedades de muestras de producción, compuestos químicos o reacciones, puntos de tiempo de proceso de un proceso continuo, lotes de un proceso por lotes, individuos biológicos o ensayos de un protocolo DOE, por ejemplo. PCA es un elemento clave de las técnicas MVDA.
MVDA Supports PAT
Además de la optimización del proceso, MVDA también se puede utilizar para extraer datos de bases de datos históricas para ayudar a predecir las propiedades de nuevos materiales. La Tecnología Analítica de Procesos (PAT) se basa en MVDA, por ejemplo, para monitorear cualquier variación en las propiedades de los excipientes. En su forma más avanzada, MVDA se puede utilizar como una herramienta poderosa en PAT para aprovechar al máximo la quimiometría para la liberación de materiales en tiempo real. En general, MVDA está haciendo importantes contribuciones en la fabricación, lo que lleva a una comprensión completa de un extremo a otro.
Cumplimiento normativo de ayudas de MVDA
MVDA ayuda al cumplimiento normativo MVDA y las herramientas de software integradas en él, como SIMCA®ayudan a garantizar que la I + D y la fabricación cumplan con los requisitos reglamentarios. De hecho, la transparencia y la relativa facilidad de validación de MVDA, junto con su poder para ayudar a la comunicación con colegas y reguladores, ha llevado a la integración de MVDA en el marco regulatorio. Esto significa que siempre que utilice MVDA correctamente de acuerdo con los documentos de orientación, puede estar seguro de que sus conclusiones son válidas.
Evaluación de datos OMICS
En muchos campos de las ciencias de la vida en la actualidad, el análisis de datos implica definir diferencias entre grupos de datos o interpretar las diferencias entre grupos de manera significativa. Por ejemplo, encontrar conjuntos de datos de inómica de significado (como genómica, proteómica o metabolómica) a menudo requiere comprender dónde trazar los límites de los diferentes modelos de clase. Dependiendo de si está haciendo una comparación entre conjuntos de datos (para comprender por qué las clases son diferentes) o tratando de agrupar los datos (para encontrar valores atípicos), utilizará el análisis discriminante o el análisis de componentes principales (PCA). Las herramientas MVDA son importantes para ambos.
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Webinars y videos anteriores
Obtenga más información sobre MVDA en uno de nuestros seminarios web grabados.
Familiarícese con los conceptos básicos del análisis de datos. Comprenda cómo utilizar el análisis de datos en sus actividades comerciales diarias. Descubra cómo el análisis de datos puede generar valor a partir de sus datos.
Análisis de datos multivariados EduPack
El paquete educativo comienza con una introducción a MVDA y cómo se pueden aplicar los métodos para resolver problemas y obtener información. Con EduPack los estudiantes obtienen la mejor educación en MVDA para generar buenos resultados.
Análisis de datos multivariados EduPack
MVDA EduPack está diseñado para brindarles a sus estudiantes habilidades prácticas para resolver problemas y aprender:
- Cómo explorar datos y analizar en profundidad cómo los parámetros cambiantes pueden afectar los resultados
- Cómo visualizar tendencias y clústeres mediante una interfaz gráfica fácil de entender
- Cómo analizar, definir e identificar problemas
- Cómo utilizar técnicas de modelado sofisticadas para crear predicciones precisas sobre la calidad del producto.
- Cómo interpretar y comprender en profundidad sus datos y aprender de ellos
