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医薬品製造 (GMP) のための統計的品質管理入門

Zoomを使ったライブ配信セミナー

医薬品製造 (GMP) のための統計的品質管理入門

~サンプリング試験の性能評価、バリデーション、リスク評価への応用とは~
オンライン 開催 デモ付き

開催日

  • 2020年10月7日(水) 10時30分 16時30分

修得知識

  • 統計的品質管理の基礎 (標準偏差、信頼区間、二項分布とポアソン分布など)
  • Xbar – R管理図
  • 質的データ (良品・不良品) の解析方法
  • サンプリング試験の性能評価 (OC曲線)
  • バリデーション、リスク評価への応用

プログラム

 製造工程を設計し、製品を製造、試験を行い、そして出荷する。これら一連の過程において共通することは、サンプリングで得たデータからロットや工程の真の姿を推測するという点でしょう。真の姿の推定において、統計は威力を発揮しますが、入り口の敷居が高いという難点があります。
 本セミナーでは、これから統計を勉強しようとする方々を対象に、統計の基礎、それがどのように応用できるのかを紹介していきます。入門編ですので、数式による理解よりもグラフなどによるイメージの理解を心がけています。

  1. 基礎的な概念I (計量値:長さ、重量、含量など)
    • 視覚化の重要性 (ヒストグラム)
    • 正規分布と標準偏差
    • 規準化 (統計的な距離)
    • 信頼区間の本当の意味合い – 「真の値を含む確率と言うけれど…」
  2. 工程能力指数
    • 工程能力指数って何?
    • 工程能力指数の解釈
  3. トレンドを評価するxbar – R管理図
    • 管理図とは
    • 3σルール
    • 管理限界の算出方法
    • 平均値が変動したら管理図はどう動くのか?
    • ばらつきが変動したら管理図はどう動くのか?
    • 管理図による異常の発見方法
    • 群分けの重要性
  4. 基礎的な概念II (計数値:良品・不良品の個数など)
    • 不良率の分布 (超幾何分布、ポアソン分布、二項分布)
    • サンプル中に含まれる不良品数の分布
  5. サンプリング試験
    • サンプリング試験の本質 (母集団の姿を推定すること)
    • 何を保証するのか (平均値?それとも不良率?)
    • 平均値で不良率を保証する
    • 完全な保証は無理 (リスクを受容する:生産者危険と消費者危険)
    • 不良率を保証する抜取検査の設計 (JIS Z9002, Z9003)
    • 平均値を保証する抜取検査の設計 (JIS Z9003)
    • 検査の性能を表す「検査特性曲線 (OC曲線) 」
  6. バリデーションへの応用例
    • 3ロットn=3のデータから何がどこまで言えるか (データの羅列からの脱却)
    • 管理図の応用例
    • 工程能力指数の応用例
    • 質疑応答

主催

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本セミナーは終了いたしました。

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