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May 8, 2017
【受講者限定特典】各セミナーで統計実習用Excelデータを配布
「統計的品質管理」総合コース2024: 医薬品や医療機器の品質は外観からでは判断できないため、我々には使用者(医療関係者や患者)に具体的な安心感を与える義務(説明責任)があります。ここで言う具体的な安心感とはエビデンスに基づいた科学的根拠のことです。そのためには統計の基礎はもとより、検定、推定、サンプリング理論、実験計画法と幅広い力量が必要です。これを隈なく学びたいと言う方も、一部分だけで十分と言う方もいると思います。 そこで、本総合コースでは、共通基礎セミナーといくつかの応用セミナーを取捨選択できるようにしました(パターン1-5のコースを参考に申込みください)。統計は具体的なデータを用いて絵やグラフを使いながら勉強していくと意外と分かりやすいものです。全てのセミナーに計算のデモや演習を組み込んでありますので、統計初心者の方も安心してご参加下さい。皆様が日常的に直面している問題解決に少しでもお役に立てれば幸いです。 なお、各応用セミナーの内容は相互に関係はありますが独立していますので、他のセミナーを受講していなければ理解できないということはありません。 また、演習にはExcelのアドインツールである「分析ツール」を使いますので、事前にインストールしておいてください。 ≫詳しくは、コース表をご参照ください(PDF) ▼下記は、参考コースです。受講者のレベルにあわせ、基礎・応用セミナーをご選択ください。 ▼申込み例: パターン2「QC試験室コース」の場合、A,B,C,Dのセミナーを各ページからそれぞれ申込みください。 なお、Aの統計基礎セミナーが必要なければ、B,C,Dのみをご受講ください。 |
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参考コース: 【パターン1】統計基礎コース(1セミナー) →【A】セミナーを申込み 想定している受講者層: 統計の基礎を学びたい方 【2】QC試験室コース(4セミナー) →【A】【B】【C】【D】セミナーを申込み 想定している受講者層: QC試験室の実務者、リーダー、管理職 【3】品質保証業務コース(3セミナー) →【A】【D】【E】セミナーを申込み 想定している受講者層: 品質保証業務の実務者 【4】製剤開発、工程設計コース(3セミナー) →【A】【E】【F】セミナーを申込み 想定している受講者層: 製剤開発、工程設計の実務者 【5】統計的品質管理を極めるコース(全6セミナー) → ≫こちらの総合コースページより申込み 想定している受講者層: 組織内でデータサイエンスの指導的立場を目指す方 |
セミナー: 【Aセミナー】共通基礎 ≫「データサイエンスの基礎」(7/31配信) 【Bセミナー】応用 ≫「分析法バリデーションへの応用」(7/31配信) 【Cセミナー】応用 ≫「安定性試験の評価と有効期間の設定」(9/30配信) 【Dセミナー】応用 ≫「サンプリング試験(ロットの合否判定方法)への応用」(9/30配信) 【Eセミナー】応用 ≫「プロセスバリデーションと年次照査(APR)への応用」(11/29配信) 【Fセミナー】応用 ≫「Quality by Designのための実験計画法」(11/29配信) |
日時 | 【アーカイブ配信受講】 2024年11月29日(金) 配信開始(視聴時間:約3.5時間/視聴期間:11/29~12/26) |
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会場 | 【アーカイブ配信受講】 オンライン配信 |
会場地図 | ||
受講料(税込)
各種割引特典
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27,500円
( E-Mail案内登録価格 26,070円 )
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体25,000円+税2,500円
E-Mail案内登録価格:本体23,700円+税2,370円
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E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
1名分無料適用条件
2名で27,500円 (2名ともE-Mail案内登録必須/1名あたり定価半額13,750円) |
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特典 | 統計実習用Excelデータを配布します ※受講後もExcelデータを用いて統計処理の演習計算が行えます。 | |||
配布資料 | 配布資料:製本テキスト(配信日の4、5日前に発送予定) ※配信開始4営業日~1日前にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、 配信開始日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。 | |||
オンライン配信 | アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認(申込み前に必ずご確認ください) 視聴期間 配信日から20営業日後まで(11/29~12/26) セミナー視聴はマイページから お申し込み後、マイページの「セミナー資料ダウンロード/映像視聴ページ」に お申込み済みのセミナー一覧が表示されますので、該当セミナーをクリックしてください。 | |||
備考 | ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 | |||
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視聴時間:約3.5時間 |
※本セミナーは【Aセミナー】「データサイエンスの基礎」程度の予備知識を前提としています。 ≫受講レベル判定チェックシート(PDF)にてご確認ください。 GMP/GQPを効果的に進めるには製造工程の理解が不可欠です。実際PIC/Sガイドラインでも、プロセスバリデーションの目的は工程の理解にあると明言しています。これはメカニズムの定性的な理解に止まらず、因果関係を定量的に理解することを意味しています。しかしPVはたった3ロット、運転免許で言えば仮免に過ぎません。工程の本当の姿(実力)は定常生産品で評価すべきです。これがAnnual Product Reviewの大きな目的です。 ところが多くのレポートは単にデータを羅列したものか、せいぜい折れ線グラフ止まりです。観察されたデータが規格に入っていれば「問題なし」で終了。本セミナーでは、実際にデータを用いて統計的方法の具体的な適用方法、考察のポイントなどを解説していきます。試験を含めた製造工程のリスク評価を正しく行い、製品回収の予防につながれば幸いです。 |
講演内容 1・潜在的な規格外れを考察する 1.1 工程能力指数とは 1.2 分析精度が悪いと規格外れのリスクが増える! 1.3 規格の妥当性は工程能力指数で評価 2.トレンド評価の基本 2.1トレンドを視覚的に把握する最強ツール(管理図) 2.2 計量データはXbar-R管理図で(管理限界線の計算方法) 2.3 管理図を上手く使うポイントは群分けにあり 2.4 平均値の管理外れが多発した場合の対処(Xba-Rs-R管理図) 3.製品品質のばらつきの構造を理解する 3.1 ばらつきは階層構造 3.2 枝分かれ分散分析の考え方 3.3 枝分かれ分散分析の結果の解釈 4.プロセスバリデーションへの応用 4.1 PIC/Sガイドラインが求めていること 4.2 プロセスバリデーション結果のまとめ方 5.トレンド評価各論 5.1 定量 5.2 類縁物質(n=1の場合) 5.3 製剤均一性試験(工程能力指数の算出) 5.4 溶出試験(工程能力指数の算出) 5.5 逸脱、製品情報(パレート図と層別) |