Trasformiamo i dati di processo in conoscenza scientifica per definire condizioni operative robuste e supportare decisioni tecnicamente giustificate. La nostra SOCIETÀ è specializzata nella metodologia Knowledge Discovery in Databases (KDD) per ottenere formidabili PROCESS BREAKTHROUGH.
Il metodo si basa sui principi del Knowledge Discovery in Databases (KDD), integrando tecniche evolute di analisi statistica, modellazione predittiva e data mining per estrarre conoscenza utile da dataset complessi e spesso eterogenei.
La metodologia fa uso di algoritmi AI da noi sviluppati! Questo consente di superare approcci tradizionali basati su analisi descrittive limitate, favorendo una comprensione più profonda e quantitativa del comportamento del processo.
Attraverso questo framework, è possibile identificare in modo oggettivo i Critical Process Parameters (CPP) realmente influenti, analizzarne la relazione con i Critical Quality Attributes (CQA) e costruire modelli predittivi in grado di descrivere e anticipare le performance del processo in diverse condizioni operative.
Il risultato è la definizione di una Normal Operating Range (NOR) ottimizzata, che non solo garantisce la qualità del prodotto, ma aumenta anche la robustezza del processo e la sua capacità di resistere a variazioni operative.
Che cosa serve:
- Voi: individuate processi con alti costi della non qualità e basse rese; ci fornite un database con dati storici/sperimentali.
- Noi: firmiamo un NDA; analizziamo i vs dati con l'AI da noi sviluppata e vi restituiamo un processo!
POSSIAMO APPORTARE QUESTI BENEFICI:
- Riduzione significativa dei tempi necessari per l’analisi e l’interpretazione dei dati.
- Definizione della Normal Operating Range (NOR) basata su evidenze scientifiche solide e modelli quantitativi.
- Migliore comprensione delle dinamiche di processo e delle interazioni tra CPP e CQA.
- Supporto decisionale strutturato, oggettivo e basato su dati, utile sia in fase di sviluppo che di produzione.
- Incremento della robustezza del processo e riduzione del rischio di deviazioni o fuori specifica.
- Maggiore facilità nel soddisfare i requisiti regolatori legati al GMP/Quality by Design (QbD).
- Approccio particolarmente efficace per l’ottimizzazione di processi complessi o non performanti.
- Azzeramento dei batch failure!.
Note: questo tipo di progetti utilizza principalmente dati storici,
facilmente reperibili anche nei log-book di impianto, evitando costose applicazioni di DoE
su impianti già operativi. I progetti hanno un elevatissimo Return on Investment (ROI) e un
Payback Period di settimane o pochi mesi. Proprio per questo sono implementabili anche a budget già chiusi.
