Quality by Design (QbD) und Design of Experiment (DoE) zur Optimierung von LC-MS
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Quality by Design (QbD) und Design of Experiment (DoE) zur Optimierung von LC-MS
Durch die Kopplung von QbD-DoE im Bereich chromatographischer Modellierung und massenspektrometrischer Detektion werden Ihnen die Grundprinzipien der erweiterten Versuchsplanung vermittelt. Ziel ist es, Ihnen die Ansätze für die Optimierung dieser Mess-Methoden aufzuzeigen. Die richtige Anwendung der DoE-Methode führt zu einer wissenschaftlichen und praxisnahen Einschätzung der Möglichkeiten. Mit Hilfe von Ursache-Wirkungsmodellierungen werden Ihnen neben den Chancen der Methoden-Optimierung auch die Grenzen und die Robustheit (Risiko) pragmatisch aufgezeigt.
Für eine zuverlässige (und wissenschaftlich korrekte) Beurteilung der Prozessqualität sind ein strukturierter Ansatz und eine hohe Datenqualität erforderlich. "Design of Experiments" ist dabei einer der effektivsten Ansätze, um diese Ziele zu verfolgen. In vergleichsweise wenigen Experimenten werden Ursache und Wirkung von Prozessen untersucht und visualisiert. Parameter und Faktoren werden in ihrem Einfluss gewichtet und die Qualität der Messmethode bewertet. Darüber hinaus kann der Einfluss von "unkontrollierbaren" Parametern auf das Prozessergebnis erfasst und analysiert werden.
Der Kurs wird mit modernster Software Unterstützung durchgeführt. Die Software wird den Teilnehmenden kostenlos für den Kurs und eine Evaluationszeit zur Verfügung gestellt.
Weitere Infos zum Inhalt
Inhalte QbD zur Optimierung von (U)HPLC
• Einführung in die "Quality by Design " - DoE mit robustem Arbeitspunkt
• Einflußgrößen und Zielgrößen der Methoden
Inhalte QbD zur Optimierung von massenspektrometrischen Ionisationstechniken
• Einführung in die "Quality by Design " und DoE mit robustem Arbeitspunkt
• Änderungen und EInflußgrößen in QbD und DoE
Inhalte Konzentration auf Optimierung, Robustheit und Prozessfähigkeit
• Einführung in die "Design Space Validation" mit robustem Arbeitspunkt (basierend auf einer integrierten Monte-Carlo-Simulation).
• Konzept der Prozessfähigkeit basierend auf Prozesswahrscheinlichkeiten.
• Definition von sicheren Grenzen, Toleranzen und Einstellungen von Prozessen und Produkten mit Hilfe des integrierten Manhattan-Distanz Algorithmus.
• Softwarebasierte Berechnung der sichersten und breitest möglichen Toleranzbänder im multidimensionalen Prüfraum. (PAR, Nachgewiesene akzeptabler Bereich)
• Erstellung von Konzepten für Robustheitstests und Prozessvalidierung.
• Übungen mit anschließender Diskussion (auch eigene Beispiele sind möglich)
• Reflexion / Gelernte Lektionen
Ihr Top-Referent
Dipl.-Ing. (FH) Stefan Moser ist seit nunmehr 20 Jahren als Projekt Manager tätig. In Teilzeit managt er zudem Labor- und Abteilungsleitung in einem mittelständigen Unternehmen. Neben dieser Tätigkeit ist er seit über 10 Jahren als Dozent für Versuchsplanung (DoE), „Multi varianter Daten Analyse“ und Projektmanagement tätig. Mit seinem Wissen aus einigen 100 DoEs unterstützt er als Freelancer unterschiedlichste Bereiche der Industrie mit maßgeschneiderten Trainings, Workshops und Consultings. Aus dieser Tätigkeit heraus entstanden einige Publikationen, Whitepapers sowie weitere Fachbuchinhalte.
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