多変量 プロセス管理 セミナー  
                                              
次世代医薬品工場のGMP適合と設備保全
ヒューマンエラーの発生要因と削減・再発防止策
 

<セミナー No.208131>


★ 統計学的な異常検出の監視とは!?

★ 多変量統計的プロセス管理の徹底解説!!

【Live配信セミナー】

医薬品の品質製造プロセスを監視する

多変量統計的プロセス管理(MSPC)

 


■ 講師

京都大学 情報学研究科 システム科学専攻 教授 加納 学 氏

■ 開催要領
日 時

2022年8月3日(水 )10:30〜16:30

会 場 Zoomを利用したLive配信 ※会場での講義は行いません
Live配信セミナーの接続確認・受講手順は「こちら」をご確認下さい。
聴講料

1名につき55,000円(消費税込、資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。
詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい。

■ プログラム


【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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