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Optimisation et supervision de procédés dans le cadre de PAT

Lu/Ma 9/10.12.2019

Voulez-vous adapter votre production aux standards GMP ou y est-elle déjà conforme ? Vous voulez aussi mieux comprendre et maîtriser vos procédés ? PAT (Process Analytical Technology) est une approche systématique qui constitute un des points clés de l’initiative « GMP pour le 21e siècle » de la FDA et qui est également fortement suivie par l'EMEA.


Qu'apprendrez-vous ?
Dans le cadre de la supervision de procédés requise par PAT, on collecte souvent de grandes quantités de données. Vous apprendrez à concevoir, analyser et superviser systématiquement vos procédés de fabrication en vous fondant sur les mesures des paramètres de qualité critiques. La priorité est accordée ici aux méthodes fondamentales qui, utilisées à bon escient, permettent de mieux comprendre les procédés. Les applications sont illustrées par de nombreux exemples pratiques et par des démonstrations de logiciel. Vous aurez en outre l'occasion de mettre les connaissances acquises en application au cours de nombreux exercices sur PC.

À qui s'adresse ce cours ?
  • Aux ingénieurs, aux scientifiques et aux techniciens dans les secteurs du développement, du génie des procédés, de la production et de la qualité.
  • Des connaissances élémentaires en statistique sont requises (par exemple celles correspondant au cours « Visualisation de données de laboratoire avec Excel »).

Quels thèmes seront abordés dans le cours ?
 Le projet PAT
  La philosophie de PAT
Stratégies pour l’amélioration des procédés
 Notions de base
  Visualisation de données
Régression linéaire (multiple) : modélisation de la structure de corrélation entre observations
 Plans d’expériences
  Concept des plans d’expériences statistiques
Spécifications de l’utilisateur
Stratégie : criblage, modélisation, optimisation
Plans d’expériences : plans factoriels (fractionnaires), plans d’optimisation
Méthodes d’analyse utilisées
 Maîtrise des procédés
  Cartes de contrôle
Cartes Cusum
Capabilité du processus : indices Cp et Cpk
 Analyse de données multivariées
 

Analyse en composantes principales (ACP)
Analyse discriminante
Application : réduction de la dimension et maîtrise des procédés multivariée


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