Software de análise multivariada de dados - permitindo uma visualização poderosa...

O software MVDA fornece insights sobre seus dados de processo

Otimize processos, reduza o desperdício e mantenha a conformidade

Na indústria farmacêutica e em muitas outras, os processos envolvidos com pesquisa e desenvolvimento de produtos, fabricação e uso, todos contribuem para uma vasta reserva de dados que podem abrigar insights inexplorados. Como você pode usar esses dados para acelerar sua pesquisa, melhorar seus processos e criar um produto estável e confiável que atenda consistentemente aos requisitos regulamentares?

A resposta é Multivariate Data Analysis (MVDA). As técnicas de MVDA estão cada vez mais sendo usadas para escalas e investigações de comparação lote a lote para apoiar ou derivar a compreensão do processo e, em última análise, para melhorar a qualidade, segurança e eficácia dos medicamentos. As técnicas MVDA também são elementos chave para a implementação bem-sucedida de soluções PAT baseadas em espectroscopia.

Sejam seus dados históricos que atualmente residem em seu banco de dados, séries temporais ou dados de processo em lote, explorar o poder da análise de dados multivariada o ajudará a obter insights mais eficazes e acionáveis ​​que levam a uma enorme economia de tempo, custo e recursos.

O MVDA transforma seus dados em informações visuais para fácil interpretação e percepções acionáveis.

O que é análise de dados multivariada?

Multivariate Data Analysis (MVDA) é uma técnica estatística usada para analisar dados gerados a partir de mais de uma fonte ou com múltiplas variáveis. O MVDA fornece uma maneira estatisticamente relevante de organizar seus dados, visualizá-los e entender as relações entre diferentes pontos de dados. A técnica ajuda a entender causa e efeito, descobrir outliers e procurar desvios. Além disso, o MVDA ajuda a entender como vários pontos de dados de diferentes fontes podem estar influenciando uns aos outros.

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O software SIMCA® MVDA ajuda a otimizar processos

O software SIMCA® Multivariate Data Analysis é a ferramenta de análise de dados de referência para cientistas, engenheiros, pesquisadores, desenvolvedores de produtos e outros que buscam obter informações de grandes quantidades de dados.

Esta ferramenta de software de análise de dados:

  • Permite fácil interpretação e análise de lote de grandes conjuntos de dados de processo

  • Fornece um resumo de todos os tipos de informações de processo, tendências principais, correlações e padrões, tudo em um modelo de dados conveniente

  • Permite solução de problemas mais rápida

  • Reduz o risco de tempo de inatividade caro Cria modelos de calibração multivariados implementáveis para previsões CQA.

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SIMCA®-Q Embedded Multivariate Data Analytics

Descubra como você pode incorporar Multivariate Data Analytics em sua solução e reduzir o risco de erro ao mesmo tempo em que agiliza sua análise.

Um mecanismo MVDA como SIMCA®-Q oferece o poder de muitas ferramentas diferentes como PCA, PLS / OPLS e classificação supervisionada OPLS_DA para resolver diversos problemas.

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MVDA EduPack

EduPack é um pacote educacional para a academia com tudo que você precisa para aprender análise de dados. Com habilidades práticas para resolver problemas e explorar dados, você pode se tornar o mestre de seus dados.

Com o Multivariate Data Analytics (MVDA), você pode explorar conjuntos de dados complexos visualizando padrões, tendências e grupos de dados. Ao capturar as partes sistemáticas, você pode transformar seus dados em informações.

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Análise de dados multivariada vs univariada

Historicamente, muitos fabricantes de produtos farmacêuticos adotaram uma abordagem univariada para avaliar e gerenciar seus processos de P&D e produção. Mas analisar cada parâmetro individualmente não lhe dará uma imagem completa.

Nos processos de fabricação de produtos farmacêuticos, ou mesmo em todos os processos de fabricação, é vital entender a relação entre os parâmetros, uma vez que uma combinação de fatores e interações entre variáveis geralmente são a causa dos eventos.

É por isso que a Análise Multivariada de Dados (MVDA), em vez da análise de dados univariada, tornou-se o método mais comumente usado para extrair informações de grandes conjuntos de dados na indústria farmacêutica.

O MVDA permite que você analise várias variáveis simultaneamente e entenda como vários parâmetros interagem e afetam uns aos outros.

Benefícios de usar MVDA

MVDA tem uma série de atributos valiosos para P&D e fabricação farmacêutica:

  • Analise grandes quantidades de dados em uma variedade de formatos para entender as relações

  • Visualize facilmente causa e efeito, fatores relevantes e irrelevantes

  • Atender aos requisitos regulamentares de reprodutibilidade e transparência dos resultados

  • Valide seus modelos e análises, demonstrando de forma previsível e reproduzível

  • Permitir a evolução da análise conforme novos dados são incorporados

  • Fornece documentação e validação para evolução em seus modelos

Usando Análise de Componente Principal (PCA) para visualizar dados

As técnicas de análise multivariada de dados usadas para compreender e visualizar conjuntos complexos de dados contam com um método estatístico conhecido como Análise de Componentes Principais (PCA).

O PCA é usado para apresentar dados multivariados como um conjunto menor de variáveis (índices de resumo), a fim de observar tendências, saltos, clusters e outliers. Esta visão geral pode revelar as relações entre observações e variáveis, e entre as variáveis.

A análise de componentes principais é uma das técnicas estatísticas multivariadas mais populares. Tem sido amplamente utilizado nas áreas de reconhecimento de padrões e processamento de sinais e é um método estatístico com o amplo título de análise fatorial.

O PCA ajuda a identificar correlações entre pontos de dados e visualizar dados em grupos representativos ou índices resumidos.

O que é Análise de Componentes Principais (PCA)?

A análise de componentes principais (PCA) é um procedimento estatístico que permite resumir o conteúdo da informação em grandes tabelas de dados por meio de um conjunto menor de “índices de resumo” que podem ser mais facilmente visualizados e analisados. Os dados subjacentes podem ser medições que descrevem propriedades de amostras de produção, compostos químicos ou reações, pontos de tempo de processo de um processo contínuo, lotes de um processo em lote, indivíduos biológicos ou testes de protocolo a DOE, por exemplo. O PCA é um elemento-chave das técnicas MVDA.

MVDA Supports PAT

Além da otimização do processo, o MVDA também pode ser usado para extrair dados de bancos de dados históricos para ajudar a prever as propriedades de novos materiais. A Tecnologia Analítica de Processo (PAT) depende de MVDA, por exemplo, no monitoramento de qualquer desvio nas propriedades dos excipientes. Em sua forma mais avançada, o MVDA pode ser usado como uma ferramenta poderosa no PAT para aproveitar ao máximo a quimiometria para a liberação de materiais em tempo real. No geral, o MVDA está fazendo contribuições importantes em toda a fabricação, levando a um entendimento completo de ponta a ponta.

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MVDA Aids Regulatory Compliance

MVDA e ferramentas de software construídas nele, como SIMCA®, ajudam a garantir que P&D e fabricação cumpram os requisitos regulatórios. Na verdade, a transparência e relativa facilidade de validação do MVDA, juntamente com seu poder de ajudar na comunicação com colegas e reguladores, levaram à integração do MVDA no marco regulatório. Isso significa que, contanto que você use o MVDA corretamente de acordo com os documentos de orientação, você pode ter certeza de que suas conclusões são válidas.

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Evaluating-OMICS Data  

Em muitos campos das ciências da vida hoje, a análise de dados envolve a definição das diferenças entre grupos de dados ou a interpretação das diferenças entre grupos de maneiras significativas. Por exemplo, encontrar conjuntos de dados inômicos significativos (como genômica, proteômica ou metabolômica) geralmente requer a compreensão de onde traçar as fronteiras dos diferentes modelos de classe. Dependendo se você está fazendo comparação entre conjuntos de dados (para entender por que as classes são diferentes) ou tentando agrupar dados (para descobrir outliers), você usará a análise discriminante ou a análise de componente principal (PCA). As ferramentas MVDA são importantes para ambos.

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Saiba mais sobre análise de dados multivariada

Webinars anteriores e vídeos

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Familiarize-se com os fundamentos da análise de dados. Entenda como usar a análise de dados em suas atividades comerciais do dia a dia. Aprenda como a análise de dados pode gerar valor a partir de seus dados.

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Análise de dados multivariada EduPack

O pacote educacional começa com uma introdução ao MVDA e como os métodos podem ser aplicados para resolver problemas e obter informações. Com o EduPack os alunos obtêm o melhor ensino em MVDA para gerar bons resultados.

MVDA EduPack é projetado para dar a seus alunos habilidades práticas para resolver problemas e aprender:

  • Como explorar dados e examinar profundamente como a alteração dos parâmetros pode afetar os resultados
  • Como visualizar tendências e clusters usando uma interface gráfica fácil de entender
  • Como analisar, definir e identificar problemas
  • Como usar técnicas de modelagem sofisticadas para criar previsões precisas sobre a qualidade do produto
  • Como interpretar e obter um entendimento profundo de seus dados e aprender com os dados

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