„Smarte“ Versuchsplanung zur Prozessoptimierung
Workflow-Optimierung macht eine statistische Methode mühelos anwendbar
Maschinen- und Anlagenbau
Zusammenfassung
Vor mehr als 20 Jahren wurde das Konzept von Quality by Design (QbD) eingeführt, das für die Prozessoptimierung die Nutzung der Statistischen Versuchsplanung (Design of Experiments bzw. DoE) empfiehlt. Paradoxerweise werden die Versuche trotzdem häufig nach dem Prinzip von Trial-and-Error ausgewählt.
Dank einer ausführlichen Analyse der Gründe für diese Situation können diverse Maßnahmen getroffen werden, um die Versuchsplanung „smart“ zu machen. Dadurch werden die Hemmschwellen mancher Praktiker zu ihrer Anwendung gesenkt. Die Nutzung der Versuchsplanung wird viel attraktiver, wodurch Labore – ob digitalisiert oder nicht – effizienter zur Erreichung optimaler Prozesse und hochwertiger Produkte beitragen können.
Korrespondenz:
Dr. Philippe Solot
Aicos Technologies AG, Sandweg 46, 4123 Allschwil
psolot@aicos.com
 | Dr. Philippe Solot hat im Bereich angewandter Mathematik an der EPFL (ETH Lausanne, Schweiz) diplomiert und promoviert. Er hat 25 Jahre Erfahrung in der Durchführung und Leitung von Beratungsprojekten für die Pharma- und Biotechindustrie, u. a. für die Optimierung von Prozessen und Formulierungen. Zudem führt er regelmäßig praxisorientierte Schulungen im Umgang mit der statistischen Versuchsplanung durch, an denen sowohl Wissenschaftler als auch Laboranten und Techniker teilnehmen. |
Zusammenfassung
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