다변량 데이터 분석 소프트웨어 - 강력한 데이터 시각화 지원

MVDA 소프트웨어는 프로세스 데이터에 대한 인사이트 제공

프로세스 최적화, 낭비 감소 및 규정 준수 유지

제약 산업 및 다른 여러 산업에서, 제품 연구 및 개발, 제조, 사용과 관련된 프로세스는 아직 활용되지 않은 인사이트를 포함할 수 있는 방대한 데이터 저장소에 기여합니다. 이 데이터를 어떻게 활용하여 연구 속도를 높이고, 프로세스를 개선하며, 일관되게 규제 요건을 충족하는 안정적이고 신뢰할 수 있는 제품을 만들 수 있을까요?

답은 MVDA 기법이 점점 더 프로세스 이해를 지원하거나 도출하기 위한 규모 및 배치 간 비교 조사에 사용되고 있으며, 궁극적으로 의약품의 품질, 안전성 및 효능을 개선하는 것입니다. MVDA 기법은 또한 분광법 기반 PAT 솔루션의 성공적인 구현을 위한 핵심 요소입니다.

현재 데이터베이스에 있는 기록 데이터, 시계열 또는 배치 프로세스 데이터 등 어떤 데이터든, 다변량 데이터 분석의 힘을 활용하면 시간, 비용, 자원 측면에서 큰 절감을 이끄는 더욱 효과적이고 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

MVDA는 데이터를 쉽게 해석하고 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있는 시각적 정보로 변환합니다.

다변량 데이터 분석이란 무엇인가?

다변량 데이터 분석(MVDA)은 둘 이상의 소스에서 생성되거나 여러 변수를 가진 데이터를 분석하는 통계적 기법입니다. MVDA는 데이터를 통계적으로 관련성 있게 구성하고, 시각화하며, 다양한 데이터 포인트 간의 관계를 이해하는 방법을 제공합니다. 이 기법은 인과 관계를 이해하고, 이상값을 찾으며, 편차를 찾는 데 도움을 줍니다. 또한 MVDA는 다른 소스의 다양한 데이터 포인트가 서로에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해하는 데 도움을 줍니다.

SIMCA^® MVDA 소프트웨어는 프로세스 최적화에 도움을 줍니다

SIMCA^® 다변량 데이터 분석 소프트웨어는 대량의 데이터로부터 정보를 얻고자 하는 과학자, 엔지니어, 연구원, 제품 개발자 등을 위한 벤치마크 데이터 분석 도구입니다.

이 데이터 분석 소프트웨어 도구는:

대규모 프로세스 데이터 세트의 쉬운 일괄 해석 및 분석을 가능하게 합니다
모든 유형의 프로세스 정보, 주요 트렌드, 상관관계 및 패턴에 대한 요약을 한 개의 편리한 데이터 모델로 제공합니다
더 빠른 문제 해결 지원
비용이 많이 드는 다운타임 위험 감소
CQA 예측을 위한 배포 가능한 다변량 교정 모델 생성

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SIMCA^®-Q 임베디드 다변량 데이터 분석

다변량 데이터 분석을 솔루션에 임베드하여 오류 위험을 줄이고 분석 속도를 높일 수 있는 방법을 알아보세요.

SIMCA^®-Q와 같은 MVDA 엔진은 다양한 문제를 해결하기 위해 PCA, PLS/OPLS, 감독 분류 OPLS_DA와 같은 여러 도구의 힘을 제공합니다.

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MVDA 에듀팩

에듀팩은 데이터 분석을 배우는 데 필요한 모든 것을 갖춘 학계를 위한 교육 패키지입니다. 문제를 해결하고 데이터를 탐색하는 실무 실습 기술을 통해 데이터의 달인이 될 수 있습니다.

다변량 데이터 분석(MVDA)을 통해 데이터의 패턴, 트렌드, 그룹을 시각화하여 복잡한 데이터 세트를 탐색할 수 있습니다. 체계적인 부분을 포착하면 데이터를 정보로 전환할 수 있습니다.

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다변량 vs 단변량 데이터 분석

역사적으로, 많은 제약 제조업체들은 R&D 및 생산 프로세스를 평가하고 관리하는 데 단변량 접근 방식을 사용했습니다. 하지만 각 매개변수를 개별적으로 분석하면 전체 그림을 볼 수 없습니다.

제약 제조 공정이나 모든 제조 공정에서 매개변수 간의 관계를 이해하는 것이 중요합니다. 일반적으로 요인의 조합과 변수 간 상호작용이 사건의 원인이 됩니다.

이것이 바로 단변량 데이터 분석 대신 다변량 데이터 분석이 제약 산업에서 대규모 데이터 세트로부터 정보를 추출하는 가장 일반적인 방법이 된 이유입니다.

MVDA는 여러 변수를 동시에 분석하고 다양한 매개변수가 서로 상호작용하고 영향을 미치는 방식을 이해할 수 있게 해줍니다.

MVDA 사용의 이점

MVDA는 제약 R&D 및 제조를 위한 여러 가치 있는 속성을 가지고 있습니다:

다양한 형식의 대량 데이터를 분석하여 관계 이해하기
인과 관계, 관련성 있는 요인과 무관한 요인을 쉽게 시각화하기

결과의 재현성 및 투명성에 대한 규제 요구 사항 충족
모델과 분석 검증, 예측 가능성과 재현성 입증
분석의 진화를 허용하여 새로운 데이터가 통합됨에 따라 대응하기
모델의 진화에 대한 문서화 및 검증 제공

데이터 시각화를 위해 주성분 분석(PCA) 사용

다변량 데이터 분석 기법은 복잡한 데이터 세트를 이해하고 시각화하기 위해 주성분 분석(PCA)이라는 통계적 방법에 의존한다.

PCA는 다변량 데이터를 더 작은 변수 세트(요약 지표)로 제시하여 추세, 점프, 클러스터 및 이상값을 관찰하는 데 사용된다. 이 개요는 관찰과 변수 간의 관계, 그리고 변수들 간의 관계를 밝혀낼 수 있다.

주성분 분석은 가장 인기 있는 다변량 통계 기법 중 하나이다. 패턴 인식 및 신호 처리 분야에서 널리 사용되었으며, 광범위한 요인 분석의 통계적 방법이다.

PCA는 데이터 포인트 간의 상관관계를 식별하고 대표적인 그룹 또는 요약 지표로 데이터를 시각화하는 데 도움을 준다.

주성분 분석(PCA)이란 무엇인가?

주성분 분석(PCA)은 통계적 절차로, 더 쉽게 시각화하고 분석할 수 있는 작은 '요약 지표' 세트를 통해 대규모 데이터 테이블의 정보 내용을 요약할 수 있게 해줍니다. 기본 데이터는 생산 샘플, 화학 화합물 또는 반응, 연속 공정의 시간 지점, 배치 공정의 배치, 생물학적 개체 또는 시험 등의 특성을 설명하는 측정값일 수 있습니다. PCA는 MVDA 기법의 핵심 요소입니다.

MVDA PAT 지원

공정 최적화 외에도 MVDA는 신소재의 특성을 예측하는 데 도움을 주기 위해 과거 데이터베이스에서 데이터를 마이닝하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 첨가제의 특성 변화를 모니터링하는 데 MVDA에 의존합니다. 가장 발전된 형태에서 MVDA는 실시간 자재 출시를 위해 화학계량학을 최대한 활용하는 PAT의 강력한 도구로 사용될 수 있습니다. 전반적으로 MVDA는 제조 전반에 걸쳐 완전한 엔드투엔드 이해를 이끌어내는 주요 기여를 하고 있습니다.

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MVDA의 규제 준수 지원

MVDA 및 이를 기반으로 구축된 소프트웨어 도구(예: SIMCA^®)는 R&D 및 제조가 규제 요건을 준수하도록 도와줍니다. 사실, MVDA의 투명성과 상대적으로 쉬운 검증 가능성, 그리고 동료 및 규제 기관과의 소통을 돕는 강력한 기능으로 인해 MVDA가 규제 프레임워크에 통합되었습니다. 이는 지침 문서에 따라 MVDA를 올바르게 사용하면 결론의 유효성을 확신할 수 있다는 의미입니다.

오믹스 데이터 평가

오늘날 생명과학의 많은 분야에서 데이터 분석은 데이터 그룹 간의 차이를 정의하거나 그룹 차이를 의미 있는 방식으로 해석하는 것을 포함합니다. 예를 들어, 오믹스 데이터셋(게놈학, 단백질체학 또는 대사체학)에서 의미를 찾으려면 서로 다른 클래스 모델의 경계를 어디에 그어야 하는지 이해해야 합니다. 데이터셋을 비교하여(클래스가 다른 이유를 이해하기 위해) 또는 데이터를 그룹화하여(이상값을 찾기 위해) 판별 분석 또는 주성분 분석(PCA)을 사용하게 됩니다. MVDA 도구는 두 경우 모두 중요합니다.