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化学工艺研发和生产中的实验空间设计(DoE)实务培训

2015年11月9-10日    中国 上海

 


课程描述

基础科学和统计实验设计(DoE)之间的协同作用已被证实能够比相同数量一次一变量法(OVAT)实验获得更有效的过程理解。

本课程既向大家讲解DoE的基础理论,又结合了大量精彩实验空间设计在制药行业中的实际运用案例分享。课程中,讲师将讨论DoE的统计方法、实用意义,假设意义和局限性,旨在提高工艺科学家在实践工作中进行DoE调查(不只是电脑中的数据)的可控性。先例和经验使许多化学家惯性使用OVAT实验方法,尽管OVAT实验本质上并不具备完整性, 而且它无法检测因素间的相互作用,例如,当一个因素的影响取决于另一个因素的水平的时候。当这些相互作用发生在独立批次因素和非独立批次因素之间时,忽略这些因素间的相互作用会导致工艺放大和技术转移中的高风险。

学员将学习如何设计有效的筛选实验,如何使用响应面方法做反应分析及分析方法开发,如何设计稳健的放大工艺,以及如何量化工艺开发与执行过程的相关风险。课程将同时评估市场上常用的DoE软件平台的优劣势。本课程还为参加学习的工艺科学家、制剂配方科学家、分析化学科学家和生产管理专业人员提供高度互动的实际案例研讨环节。

 

参加该课程的学员将收获:

Ÿ   ● 深入理解DoE模型中的连续函数、预估数值和分类变量

Ÿ    了解在进行DoE调查时何时将规模依赖因素和规模独立因素分开,何时结合

Ÿ    设计符合关键目标的DoE筛选试验模型

Ÿ    设计可灵活接受原材料和工艺参数变动的放大工艺

Ÿ    量化工艺风险

Ÿ    通过DoE工具更好理解质量源于设计的实施

 

需要更详尽的课程说明
请立即致电热线 +86 21 60527081 或者电邮marketing@bmapglobal.com索取