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【講演趣旨】
医薬品の品質を保証するための製造管理手法として，特に連続生産を対象に，多変量統計的フ゜ロセス管理
(Multivariate Statistical Process Control: MSPC)
か゛注目されている．MSPCでは，多数の変数間の相関関係をモデル化 した上で，正常領域を設定し，そこからの逸脱を異常と見なす．本講座では，MSPCの基本，管理戦略における位置付け，
連続生産およびバッチ生産での活用方法を解説する．また，変数間の非線形な関係にも対応できる管理手法も紹介する．
【講演内容】
1 はじめに：講座の目的と概要
2 医薬品連続生産の管理戦略
2.1 管理戦略の全体像
2.2 仮想計測（ソフトセンサー）
2.3 プロセス制御
2.4 異常検出
3 異常検出の考え方
3.1 正規分布と異常度
3.2 統計的プロセス管理（SPC）
3.3 単変量SPCの問題点
4 多変量統計的プロセス管理（MSPC）
4.1 多変数系の異常度とマハラノビス距離
4.2 主成分分析（PCA）
4.3 多変量統計的プロセス管理（MSPC）
4.4 寄与プロットによる異常原因の特定
4.5 連続生産とバッチ生産におけるデータの違い
4.6 Multiway PCAによるバッチ生産向けMSPC
4.7 Dynamic PCAによる動特性を考慮したMSPC
4.8 MSPC適用事例
5 非線形性に対応した異常検出
5.1 オートエンコーダ（ニューラルネットワーク）
5.2 近傍法
5.3 ワンクラス・サポートベクトルマシン
6 おわりに：まとめとメッセージ
【質疑応答】
◆講師略歴◆
1994年 京都大学大学院工学研究科化学工学専攻
修士課程修了．同 助手．
1999年 博士（工学）．その後，1999-2000年にオハイオ州立大学客員研究者．
2004年 京都大学大学院工学研究科化学工学専攻助教授．
2012年 京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
教授．
2018年 クアドリティクス株式会社 共同創業．
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