다변량 데이터 분석 소프트웨어 - 강력한 데이터 시각화 지원

프로세스 데이터에 대한 인사이트를 제공하는 MVDA 소프트웨어

프로세스 최적화, 폐기물 감소, 규정 준수 유지

제약 산업을 비롯한 여러 산업에서 제품 연구 및 개발, 제조, 사용과 관련된 프로세스는 모두 아직 활용되지 않은 인사이트를 담고 있을 수 있는 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 이러한 데이터를 활용하여 연구 속도를 높이고, 프로세스를 개선하며, 규제 요건을 일관되게 충족하는 안정적이고 신뢰할 수 있는 제품을 만들려면 어떻게 해야 할까요?

정답은 다변량 데이터 분석(MVDA)입니다. MVDA 기법은 공정 이해를 지원하거나 도출하고 궁극적으로 의약품의 품질, 안전성 및 효능을 개선하기 위해 규모 및 배치 간 비교 조사에 점점 더 많이 활용되고 있습니다. MVDA 기법은 분광법 기반 PAT 솔루션을 성공적으로 구현하기 위한 핵심 요소이기도 합니다.

현재 데이터베이스에 있는 과거 데이터, 시계열 데이터 또는 배치 프로세스 데이터에 관계없이 다변량 데이터 분석의 힘을 활용하면 보다 효과적이고 실행 가능한 통찰력을 얻어 시간, 비용 및 자원을 크게 절약하는 데 도움이 됩니다.

MVDA는 데이터를 시각적 정보로 변환하여 쉽게 해석하고 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있도록 해줍니다.

다변량 데이터 분석이란?

다변량 데이터 분석(MVDA)은 둘 이상의 소스에서 생성되거나 여러 변수로 생성된 데이터를 분석하는 데 사용되는 통계 기법입니다. MVDA는 데이터를 정리하고, 시각화하고, 서로 다른 데이터 포인트 간의 관계를 이해하는 데 통계적으로 적절한 방법을 제공합니다. 이 기법은 원인과 결과를 이해하고, 이상값을 찾고, 편차를 찾는 데 도움이 됩니다. 또한, MVDA는 서로 다른 소스의 다양한 데이터 요소가 서로에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

프로세스 최적화를 지원하는 SIMCA^® MVDA 소프트웨어

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

이 데이터 분석 소프트웨어 도구:

대규모 프로세스 데이터 세트의 간편한 일괄 해석 및 분석 지원
모든 유형의 프로세스 정보, 주요 트렌드, 상관관계 및 패턴을 하나의 편리한 데이터 모델에 요약하여 제공
더 빠른 문제 해결 가능
비용이 많이 드는 다운타임의 위험 감소
CQA 예측을 위한 배포 가능한 다변량 보정 모델을 생성

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SIMCA^®-Q 내장형 다변량 데이터 분석

다변량 데이터 분석을 솔루션에 내장하여 분석 속도를 높이는 동시에 오류 위험을 줄이는 방법을 알아보세요.

SIMCA^®-Q와 같은 MVDA 엔진은 다양한 문제를 해결하기 위해 PCA, PLS/OPLS, , 지도 분류 OPLS_DA와 같은 다양한 도구를 제공합니다.

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MVDA EduPack

EduPack은 데이터 분석을 배우는 데 필요한 모든 것을 갖춘 학계용 교육 패키지입니다. 문제를 해결하고 데이터를 탐색하는 실무 기술을 통해 데이터의 주인이 될 수 있습니다.

다변량 데이터 분석(MVDA)을 사용하면 패턴, 추세, 데이터 그룹을 시각화하여 복잡한 데이터 집합을 탐색할 수 있습니다. 체계적인 부분을 캡처하면 데이터를 정보로 전환할 수 있습니다.

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다변량 vs 단변량 데이터 분석

과거에는 많은 제약 제조업체가 R&D 및 생산 프로세스를 평가하고 관리할 때 단변량 접근 방식을 취했습니다. 그러나 각 매개변수를 개별적으로 분석하는 것만으로는 전체 상황을 파악할 수 없습니다.

제약 제조 프로세스 또는 모든 제조 프로세스에서는 일반적으로 여러 요인의 조합과 변수 간의 상호 작용이 사건의 원인이 되기 때문에 매개변수 간의 관계를 이해하는 것이 중요합니다.

이러한 이유로 제약 업계에서 대규모 데이터 세트에서 정보를 추출하는 데 단변량 데이터 분석이 아닌 다변량 데이터 분석(MVDA)이 가장 일반적으로 사용되는 방법이 되었습니다.

MVDA를 사용하면 여러 변수를 동시에 분석하고 다양한 매개변수가 서로 어떻게 상호 작용하고 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다.

MVDA 사용의 이점

MVDA는 제약 R&D 및 제조에 유용한 여러 가지 특성을 가지고 있습니다:

다양한 형식의 대량의 데이터를 분석하여 관계 파악
원인과 결과, 관련 요소와 비관련 요소를 쉽게 시각화합니다.

결과의 재현성 및 투명성에 대한 규제 요건 충족
모델 및 분석을 검증하여 예측 가능하고 재현 가능함을 입증
새로운 데이터가 통합됨에 따라 분석의 진화 허용
모델의 진화를 위한 문서화 및 밸리데이션 제공

주성분 분석(PCA)을 사용한 데이터 시각화

복잡한 데이터 집합을 이해하고 시각화하는 데 사용되는 다변량 데이터 분석 기법은 주성분 분석(PCA)이라는 통계적 방법을 사용합니다.

PCA는 추세, 점프, 군집 및 이상값을 관찰하기 위해 다변량 데이터를 더 작은 변수 집합(요약 지표)으로 표시하는 데 사용됩니다. 이 개요를 통해 관측값과 변수 간의 관계, 변수 간의 관계를 파악할 수 있습니다.

주성분 분석은 가장 널리 사용되는 다변량 통계 기법 중 하나입니다. 패턴 인식 및 신호 처리 분야에서 널리 사용되어 왔으며, 요인 분석이라는 광범위한 명칭으로 분류되는 통계 기법입니다.

PCA를 사용하면 데이터 요소 간의 상관관계를 파악하고 데이터를 대표 그룹 또는 요약 지수로 시각화할 수 있습니다.

주성분 분석(PCA)이란?

주성분 분석(PCA)은 대규모 데이터 테이블의 정보 내용을 보다 쉽게 시각화하고 분석할 수 있는 작은 '요약 지표' 세트를 사용하여 요약할 수 있는 통계적 절차입니다. 예를 들어 생산 샘플, 화학 화합물 또는 반응의 특성을 설명하는 측정값, 연속 공정의 공정 시점, 배치 공정의 배치, 생물학적 개체 또는 DOE 프로토콜의 시험 등이 기본 데이터가 될 수 있습니다. PCA는 MVDA 기술의 핵심 요소입니다.

MVDA는 PAT를 지원합니다.

프로세스 최적화 외에도 MVDA는 과거 데이터베이스에서 데이터를 마이닝하여 새로운 재료의 특성을 예측하는 데에도 사용할 수 있습니다. 공정분석기술(PAT)은 예를 들어 부형제의 특성 변화를 모니터링할 때 MVDA를 사용합니다. 가장 진보된 형태의 MVDA는 실시간으로 물질 방출을 위한 화학 측정을 최대한 활용하는 PAT의 강력한 도구로 사용될 수 있습니다. 전반적으로 MVDA는 제조 전반에 걸쳐 큰 기여를 하고 있으며, 완벽한 엔드투엔드 이해로 이어지고 있습니다.

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MVDA는 규제 준수를 지원합니다.

MVDA와 이를 기반으로 구축된 소프트웨어 도구(예: SIMCA^®)는 R&D 및 제조가 규제 요건을 준수할 수 있도록 지원합니다. 실제로 MVDA의 투명성과 밸리데이션의 상대적 용이성, 동료 및 규제 당국과의 커뮤니케이션을 돕는 강력한 기능 덕분에 MVDA가 규제 프레임워크에 통합되었습니다. 즉, 지침 문서에 따라 MVDA를 올바르게 사용하기만 하면 결론이 유효하다는 확신을 가질 수 있습니다.

평가-OMICS 데이터

오늘날 생명과학의 많은 분야에서 데이터 분석에는 데이터 그룹 간의 차이를 규명하거나 그룹 간의 차이를 의미 있는 방식으로 해석하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어, omics 데이터 세트(예: 유전체학, 단백질체학 또는 대사체학)에서 의미를 찾으려면 서로 다른 클래스 모델의 경계를 어디에 그릴지 이해해야 하는 경우가 많습니다. 데이터 세트 간의 비교(클래스가 다른 이유를 이해하기 위해) 또는 데이터 그룹화(이상값을 찾기 위해)에 따라 판별 분석 또는 주성분 분석(PCA)을 사용하게 됩니다. MVDA 도구는 두 가지 모두에 중요합니다.

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지난 웨비나 & 동영상

녹화된 웨비나에서 MVDA에 대해 자세히 알아보세요.

데이터 분석의 기본 사항에 익숙해집니다. 일상적인 비즈니스 활동에서 데이터 분석을 사용하는 방법을 이해합니다. 데이터 분석을 통해 데이터에서 가치를 창출하는 방법을 알아보세요.

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