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통계 2

제약 산업에서 AI (Artificial Intelligence, 인공 지능)

제약 및 생명 공학 분야에서 견고한 제조 공정을 어떻게 얻을 수 있을까? 이론적 대답은 프로세스를 특성화하는 동적 상태 방정식을 설정하기 위해 시스템을 결정하는 모든 관련 변수와 상수를 고려해야 한다. 그러나 사용 가능한 데이터가 항상 전체 정의를 설명하는 것은 아니기 때문에 물리적, 화학적 및 공학적 법칙에 따라 근사치를 만들도록 강요한다. 이론적 모델을 적용하기 위해 고려해야 하는 모든 변수의 실시간 데이터를 고려하는 것은 불가능하지는 않지만 많은 정보 소스가 일반적으로 통합되지 않거나 사용할 수 없기 때문에 어려운 작업일 수 밖에 없다. 이러한 상황은 산업환경에서 AI (Artificial Intelligence, 인공 지능)의 적용으로 크게 달라졌다. 2020 PDA Data Integrity W..

생명과학 분야의 린 식스 시그마 (Lean Six sigma) 적용

인공 지능과 자동화는 멋지게 들릴지 모르지만 생명과학 분야에서 품질을 유지하는 데있어 인간의 실수를 최소화하기 위한 체계적이고 위험에 기반한 접근법을 취하는 것이다. Charles River Laboratories International, Inc.의 우수 관리자 인 Matthew Paquette는 S.C. Charleston에있는 회사의 microbial solutions business facility에서 이를 수행 할 팀을 이끌고 있으며, Six sigma / Quality management 석사 학위를 받은 Matthew Paquette에 따르면 이 팀은 Lean-Six Sigma의 주요 내용을 소개하고 있다. 한 번의 실수만으로도 치명적인 결과를 초래할 수 있는 생명과학 산업에서 “무균 의약품..

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