h-header

new-corsi

Courses programme

new-corso

12

March 2021

Data Mining nel settore chimico farmaceutico: come sfruttare al meglio ed agevolmente le informazioni disponibili per il miglioramento continuo del processo e la compliance GMP

  • Tutti i processi, produttivi e non, sono affetti da variabilità!
  •  La variabilità è "nemica della Qualità", ma anche sua "alleata" perché lancia dei segnali
  •  Per cogliere tali segnali servono degli strumenti e cioè le "Metriche di Qualità"

------------------------

In ogni Azienda manifatturiera ad alta tecnologia, e in particolare in quelle che producono principi attivi o forme farmaceutiche, si generano quotidianamente enormi quantità di dati che rimangono perlopiù inutilizzati o vengono esaminati solo superficialmente. Si tratta di dati di sviluppo, di processo, di controllo qualità, ecc.

Questo inutilizzo comporta per l'Azienda la perdita parziale o totale dell'informazione che la stessa ha generato e i costi correlati.

Il perché di questo comportamento risiede spesso nella difficoltà di sapere come convertire i dati in conoscenza pratica. Il problema si complica ulteriormente se i dati si presentano come affollate tabelle, ossia nella cosiddetta forma multidimensionale.

Una risposta pratica a questa perdita di informazione è offerta dal data mining.

Al di là di un nome importante e della molteplicità di discipline di cui si serve (Computer Science, Statistica, ecc.), il data mining è un processo accessibile a tutti con limitato investimento che, avvalendosi di metodi quali quelli dell'Analisi Statistica Multivariata dei Dati (MVDA), consente di estrarre, in modo automatico o semiautomatico, informazioni utili da insiemi comunque grandi di dati.

In ambito chimico-farmaceutico, utilizzando i metodi del data mining, è quindi possibile estrarre agevolmente numerose informazioni riguardanti i processi produttivi e di controllo, informazioni che non sarebbero visibili, e quindi inutilizzabili, da un'analisi sommaria o focalizzata al singolo dato.

Nel corso del webinar, verrà mostrato attraverso casi pratici l'impiego di alcune tra le tecniche principali (Analisi del Componente Principale, Cluster Analysis e Regressione Lineare Multipla) idonee alla soluzione di problemi correlati ai processi e ai controlli dei prodotti.

La trattazione sarà condotta a livello discorsivo e con l'aiuto di numerose rappresentazioni grafiche.

Alla fine, una cosa sarà certa: una volta provatene le potenzialità, il data mining non lo si abbandona più!

--------------------

Introduzione e pratica premessa:

  • Analisi dei dati e data mining
  • Tipologia delle variabili
  • Esempi di dataset
  • Concetti di Covarianza e Correlazione e strumenti di visualizzazione (matrix plot,  correlogramma)

Case Study 1:

  • Visualizzazione dei dati
  • Analisi del Componente Principale (PCA)
    • riduzione della dimensionalità ovvero "la semplificazione del complesso"
    • visualizzazione dei risultati: scree plot, score plot
    • la distanza come misura di somiglianza
    • distanza di Mahalanobis: individuazione degli outlier e loro visualizzazione (outlier plot)
    • Cluster Analysis (CA)
    • cenno ai metodi di raggruppamento
    • cenno al raggruppamento partizionale: K-means clustering e visualizzazione dei risultati
    • cenno al raggruppamento gerarchico: dendrogramma e visualizzazione dei risultati

Case Study 2:

  • Regressione Lineare Semplice e Multipla
  • Costruzione di un modello e suo affinamento
  • Tipi di effetti nei modelli di regressione: Principali e di Interazione
  • Visualizzazione dei risultati: Main Effects Plot, Interaction Plot, Contour Plot, Surface Plot

•  Conclusioni finali e confronto con i partecipanti



Webinar Live Training (9.30 - 13.00) che garantirà un confronto diretto con il docente (Riccardo Bonfichi) e gli altri partecipanti per condividere informazioni, contenuti e sanare dubbi in tempo reale.

Garantite la vostra presenza registrandovi on line: riceverete informazioni pertinenti ed istruzioni per il collegamento al webinar.

--------------

Il costo singolo di partecipazione è di 180 Euro + IVA per gli Associati CPA e 300 + IVA per i NON associati.

3 o più persone del vostro Team desiderano partecipare? Contattateci, abbiamo un'offerta progettata su misura a livello aziendale

"OpenToWork" speciale offerta per te!

slider-banner

h-footer