Barcelona, 18 de Febrero 2019

El uso de herramientas estadísticas ya no es solamente una buena recomendación para analizar datos y tomar decisiones, se ha convertido en una estrategia de trabajo imprescindible para gestionar información y demostrar conocimiento científico sobre nuestros procesos y productos, y es un requisito regulatorio que va en constante aumento.

El diseño de experimentos utilizando herramientas estadísticas es la base para reducir costes en desarrollo farmacéutico y validación de procesos, y en la mejora de los procesos actuales de fabricación y limpieza.

OBJETIVOS DEL CURSO GMP: Aprenderemos a diseñar experimentos, en los que vamos a introducir intencionalmente variaciones en nuestro sistema, para aprender más sobre su comportamiento, y sobre las interacciones entre los atributos de los materiales y los parámetros del proceso de fabricación.

Aprenderemos a utilizar la herramienta de código libre R (entorno y lenguaje de programación, destinado al tratamiento de datos estadísticos), muy utilizado en actividades de investigación y desarrollo.

QUIÉN DEBE ASISTIR: Este Curso de Formación Especializada está dirigido a directivos, gerentes, responsables y técnicos que desarrollen actividades en las Áreas de I+D+I y Desarrollo Galénico, y en el Área Industrial (Fabricación, Ingeniería, Validaciones, Garantía de Calidad, Laboratorio de Control, Regulatory Affairs).

PROFESOR:  Martín Tazón Gutierrez. ASINFARMA – Experto en Diseño de Experimentos Graduado en Física (Univ. Autónoma de Barcelona). Analista de datos, programador en Python y R y titulado en Experimentation for Improvement por la McMaster University (Coursera).

Programa de contenidos del curso GMP

9:30

Introducción al diseño de experimentos

  • Contexto del análisis de experimentos.
  • La importancia de la comprensión del proceso y del producto.

Experimentos analizando una sola variable a dos niveles

  • Cambio de una única variable por la vez (COST)
  • La importancia de la randomización

Diseño del factorial completo

  • Cambio de dos o más variables a la vez
  • Análisis de los efectos principales y las interacciones

11:30

Pausa café y Networking Break

12:00

Ejemplos prácticos del tratamiento de un factorial completo

  • Representación e interpretación de los datos obtenidos
  • Gráficos Cubo, Pareto y de interacciones

Factoriales fraccionados

  • Medios factoriales – Procedimiento y ventajas
  • Factores de confusión y bloqueo de factores
  • Alcance del diseño altamente fraccionados

14:00

Comida y Networking Break

15:30

Utilización del lenguaje R para la obtención de resultados

  • Introducción al lenguaje R (herramienta de código libre, entorno y lenguaje de programación destinado al tratamiento de datos estadísticos).
  • Ejemplos prácticos de uso de la herramienta.

Superficies de respuesta

  • Enfoque general a la modelización de superficies de respuesta.
  • Restricciones en el modelo.
  • Extensión a segundo orden para hallar curvaturas.

18:00

Resumen de la jornada y conclusiones

 

 

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Cupo limitado

Cada curso tiene un cupo limitado a las 25 primeras inscripciones para garantizar la participación e interacción con los profesores.

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