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
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
Pausa café y Networking Break
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
Comida y Networking Break
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.
Resumen de la jornada y conclusiones
Consigue un 25% de descuento por inscripción anticipada, antes del lunes 4 de Febrero
Cupo limitado
Cada curso tiene un cupo limitado a las 25 primeras inscripciones para garantizar la participación e interacción con los profesores.
