MVDA软件为您的流程数据提供了解

优化流程,减少浪费并保持合规性

在制药行业和许多其他人中,涉及产品研发,制造业和使用的过程,所有这些过程都有助于可能涉及未开发的见解的巨大数据库。如何将这些数据放入用于加速您的研究,改善您的流程,并创建一个稳定,可靠的产品,始终如一地满足监管要求?

答案是多变量数据分析(MVDA)。MVDA技术越来越多地被用于规模和批对批比较调查,以支持或获得工艺理解,并最终提高药品的质量、安全性和有效性。MVDA技术也是成功实现基于光谱学的PAT解决方案的关键要素。

无论其历史数据当前驻留在您的数据库,时间序列或批处理过程数据,利用多元数据分析的力量将帮助您获得更有效和可操作的见解,导致大量节省时间,成本和资源。

MVDA将数据转换为VisualInformation,以便于解释和可操作的见解。

什么是多元数据分析?

多元数据分析(MVDA)是一种统计技术,用于分析来自多个来源或具有多个变量的数据。MVDA提供了一种统计相关的方式来组织数据、可视化数据并理解不同数据点之间的关系。该技术可以帮助您理解原因和结果,找到异常值和寻找偏差。此外,MVDA帮助您理解来自不同来源的不同数据点如何相互影响。

阅读更多

SIMCA®MVDA软件有助于优化流程

SIMCA®多变量数据分析软件是科学家,工程师,研究人员,产品开发人员和其他努力从大量数据获取信息的基准数据分析工具。

此数据分析软件工具:

  • 实现大型过程数据集的简单批量解释和分析

  • 在一个方便的数据模型中提供所有类型的过程信息,关键趋势,相关性和模式的摘要

  • 允许更快的故障排除

  • 减少昂贵的停机时间风险

  • 为CQA预测创建可部署的多元校准模型。

学到更多

SIMCA®-Q嵌入式多变量数据分析

了解如何将多元数据分析嵌入到解决方案中,并在加快分析速度的同时减少错误风险。

像SIMCA这样的MVDA引擎®-Q为您提供了许多不同的工具,如PCA, PLS/ oppls,和监督分类OPLS_DA,以解决各种各样的问题。

学到更多

MVDA EduPack

EduPack是一个为学术界提供所有你需要学习数据分析的教育包。有了解决问题和探索数据的实际动手技能,您就可以成为数据的主人。

具有多变量数据分析(MVDA),您可以通过可视化模式,趋势和数据组来探索复杂的数据集。捕获系统零件时,您可以将数据变为信息。

学到更多

多元vs单变量数据分析

从历史上看,许多药品制造商采取了一个单变量的方法来评估和管理他们的研发和生产过程。但是单独分析每个参数不会给你完整的图片。

在制药生产过程中,或者实际上是所有的生产过程中,理解参数之间的关系是至关重要的,因为因素和变量之间的相互作用的组合通常是事件的原因。

这就是为什么 多变量数据分析(MVDA)而不是单变量数据分析,已成为从制药行业中的大数据集中提取信息的最常用方法。

MVDA允许您同时分析多个变量,并了解各种参数如何交互并相互影响。

使用MVDA的好处

MVDA对于药物研发和制造有许多有价值的属性:

  • 分析一系列格式的大量数据以理解关系

  • 很容易看到原因和结果,相关和不相关的因素

  • 满足法规对结果的重现性和透明度的要求

  • 验证您的模型和分析,可预测和可重复地演示

  • 随着新数据纳入,允许分析的演变

  • 为您的模型中的演进提供文档和验证

利用主成分分析(PCA)可视化数据

多变量数据分析技术用于了解和可视化复杂的数据集,依赖于称为主成分分析(PCA)的统计方法。

PCA用于将多元数据呈现为一组较小的变量(汇总指数),以便观察趋势、跳跃、集群和异常值。这个概述可以揭示观察结果和变量之间的关系,以及变量之间的关系。

主成分分析是最受欢迎的多变量统计技术之一。它已广泛用于模式识别和信号处理领域,并且是因子分析的广泛标题下的统计方法。

PCA帮助您识别数据点之间的相关性,并在代表组或汇总索引中可视化数据。

什么是主成分分析(PCA)?

主成分分析(PCA)是一种统计过程,它允许您通过更小的“汇总索引”集来总结大型数据表中的信息内容,这些“汇总索引”可以更容易地可视化和分析。基础数据可以是描述生产样品、化合物或反应、连续工艺的工艺时间点、批次工艺、生物个体或 试验的测量值母鹿协定, 例如。PCA是MVDA技术的关键元素。

MVDA支持帕特

除了工艺优化,MVDA还可以用于从历史数据库中挖掘数据,以帮助预测新材料的性能。 过程分析技术(PAT) relies on MVDA, for example in monitoring any drift in the properties of excipients. In its most advanced form, MVDA can be used as a powerful tool in PAT to make the most of chemometrics for the release of materials in real time. Overall, MVDA is making major contributions across manufacturing, leading to complete end-to-end understanding.

观看网络研讨会

MVDA艾滋病监管合规性

MVDA和软件工具内置于其上,例如Simca®,有助于确保研发和制造遵守监管要求。事实上,MVDA验证的透明度和相对易于易于验证以及帮助与同事和监管机构沟通的权力导致MVDA集成到监管框架中。这意味着只要您根据指导文档正确使用MVDA,您可以确信您的结论是有效的。

阅读更多

评估 - OMICS数据

在今天的许多生命科学领域,数据分析涉及定义数据组之间的差异或以有意义的方式解释组差异。 For example, finding meaning in omics datasets (such as genomics, proteomics or metabolomics) often requires understanding where to draw the borders of the different class models. Depending on whether you are making comparison between data sets (to understand why classes are different) or trying to group data together (to find outliers), you will use either discriminant analysis or principal component analysis (PCA). MVDA tools are important for both.

阅读更多

了解有关多变量数据分析的更多信息

过去的网络研讨会和视频

请在我们录制的网络研讨会中了解更多关于MVDA的信息。

熟悉数据分析的基础知识。了解如何在日常业务活动中使用数据分析。了解数据分析如何生成数据的值。

观看网络研讨会


EduPack多元数据分析

教育套餐从MVDA介绍,以及如何应用方法来解决问题并获得信息。与Edupack学生获得MVDA的最佳教育,以产生良好的效果。

MVDA Edupack旨在为您的学生提供解决问题并学习的实践技能:

  • 如何探索数据,深入了解参数的变化如何影响结果
  • 如何使用易于理解的图形界面来可视化趋势和群集
  • 如何分析,定义和识别问题
  • 如何使用复杂的建模技术来创建关于产品质量的准确预测
  • 如何解释和深入了解您的数据并从数据中学习

下载手册

相关产品

OPLS与PCA:解释差异或分组数据?

你知道什么时候使用OPLS-DA,什么时候使用PCA/SIMCA®数据分析技术吗?找出如何发现你的数据的差异…

学到更多

什么是主成分分析(PCA)以及它是如何使用的?

主成分分析,或PCA,是一个统计程序,允许您总结的信息内容在大型数据表…

学到更多

了解批处理数据分析的基础知识

分析批处理数据很像耍杂耍。你有来自不同来源的多组数据,为了将它们转换成……

学到更多

减少植物性药物产品的批到批的可变性

植物材料的自然变异通常使得难以确保由...制成的药物的一致质量方法

学到更多