MVDA 소프트웨어를 활용하여 공정 데이터로부터 더 많은 인사이트를 얻으십시오.
공정의 최적화, 폐기물의 최소화, 규제의 준수
제품의 연구, 개발, 제조, 사용에 이르기까지, 같은 데이터도 어떻게 분석하느냐에 따라 더 많은 인사이트를 얻을 수 있으며, 제약 등 분야에서의 연구 속도를 높이고 공정을 개선하며 안정적으로 규제를 준수하는 신뢰성 높은 제품을 생산하는데 있어서는 이와 같은 데이터 인사이트가 중요하게 작용합니다.
이처럼 같은 데이터 세트로부터 더 높은 공정 이해도를 달성, 의약품의 품질과 안전성, 효능을 높이기 위해 다변량 데이터 분석(MVDA) 기술을 활용하여 공정 확장, 배치 간 비교 조사 등을 실시하는 사례가 늘고 있으며, 분광법 기반의 공정 분석 기술(PAT) 등과 같은 이종의 솔루션에서도 MVDA가 핵심적인 기능을 담당하고 있습니다.
싸토리우스의 MVDA 솔루션을 도입하면 현재의 DB에 남아있는 역사적 데이터, 시계열 분석 데이터, 배치 공정 데이터 등으로부터 보다 효과적이고 실행 가능한 인사이트를 얻어 공정 시간과 투입 비용, 자원을 절약하고
데이터 시각화를 통해 보다 직관적인 공정 이해도를 달성할 수 있습니다.
다변량 데이터 분석이란?
Multivariate Data Analysis의 앞 글자를 따 MVDA로 일컬어지는 다변량 데이터 분석은 통계적으로 유의한 방식으로 데이터를 구성, 시각화하여 서로 다른 데이터 포인트 간의 상호 관계를 파악하는 원리로, 복수의 데이터 소스, 복수의 변수로부터 도출된 데이터를 분석하는 통계 기법입니다. 또, 데이터 간의 인과관계를 파악하고 이상치와 편차를 식별함으로써 서로 다른 데이터 소스로부터 유래한 데이터 포인트 상호 간에 어떠한 영향을 주고 받을 수 있는지를 시각적으로 확인할 수도 있습니다.
싸토리우스 SIMCA® MVDA 소프트웨어를 활용한 공정 최적화
SIMCA® MVDA 다변량 데이터 분석 소프트웨어는 연구원, 엔지니어, 제품 개발자 등 대량의 데이터를 취급하는 직종에서 유용하게 활용할 수 있는 벤치마크 데이터 분석 솔루션입니다.
SIMCA® MVDA의 특장점은 다음과 같습니다.
배치 간 데이터 해석, 대량 공정 데이터 세트의 분석의 간소화
하나의 데이터 모델로부터 공정 정보, 데이터의 핵심 추이, 상관관계, 패턴 등을 요약적으로 확인 가능
신속한 트러블 슈팅
다운타임 발생 위험 저감
중요품질특성(CQA)을 바탕으로 한 다변량 교정 모델 도출 가능
다변량 데이터 분석 기능이 내장된 싸토리우스 SIMCA®-Q
MVDA 기능을 기존 솔루션에 임베드하여 오류의 위험을 줄이고 분석 공정을 보다 빠르게 완수할 수 있습니다.
싸토리우스 SIMCA®-Q와 같은 MVDA 엔진을 활용하면 PCA, PLS/OPLS 등 목적의 일반 분석 뿐 아니라 OPLS-DA 모델 등의 분류, 평가를 통해 다양한 난제를 해결해 낼 수 있습니다.
MVDA EduPack
EduPack은 데이터 분석 공정을 사용자가 스스로 학습할 수 있도록 구성된 교육용 패키지로, 문제를 해결하기 위한 데이터 분석에 필요한 실무 기법을 학습하여 누구나 능숙하게 데이터 분석을 수행할 수 있도록 설계되어 있습니다.
특히 MVDA를 활용하여 복잡한 데이터 세트에서 일정한 추세가 나타나면, 이를 곧바로 시각화하여 유의한 인사이트를 얻어낼 수 있습니다.
다변량 VS. 단변량
단변량 데이터 분석은 이미 과거로부터 제약업계에서 연구, 개발, 생산 공정에 걸쳐 다양하게 활용하여 온 기법이나, 각 변수를 개별적으로 분석하는 원리이기 때문에 전체 데이터를 명확하게 이해하는데 한계가 있었습니다.
또, 공정에서 일어나는 대부분의 일은 서로 다른 인자의 조합, 변수 간의 상호 작용으로부터 초래되는 것이기 때문에 변수간 상관 관계를 명확하게 이해하고자 하는 수요는 비단 제약 공정에만 국한된 것은 아닙니다.
이와 같은 단변량 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해, 최근에는 대량의 데이터 세트로부터 보다 유의한 정보를 도출할 수 있는 다변량 데이터 분석(MVDA) 기법을 흔히 사용하고 있습니다.
MVDA를 활용하여 여러 개의 변수를 동시에 분석하면 이들 간 상호작용은 어떠한지, 주고 받는 영향이 있는지 등을 보다 명확하게 확인할 수 있습니다.
MVDA의 특장점
MVDA를 활용하여 제약 R&D 및 제조 공정에서 유용하게 활용될 수 있는 다양한 기능을 구현할 수 있습니다.
대량의 데이터를 다양한 포맷에서 그 상호 관계를 파악
현상의 원인과 영향을 손쉽게 시각화하고 어떤 인자가 해당 현상에 영향을 주는지 여부를 파악
결과의 재현성과 투명성에 관련한 규제의 준수
수립한 모형과 분석 기법을 밸리데이션하고 그 예측성과 재현성을 입증
신규 데이터 도입 시, 그에 맞춘 분석법 개선
모형의 개선 결과를 문서화, 밸리데이션 가능
주성분 분석법(PCA)을 활용한 데이터 시각화
다변량 데이터 분석 기법이 복잡한 데이터 세트를 시각화하여 그 이해도를 제고하는 원리는 주성분 분석법(PCA) 입니다.
PCA는 다변량 데이터를 보다 작은 단위 (요약 색인)로 나눈 뒤 이들 데이터 간의 추이, jump, 클러스터, 이상치를 분석할 수 있는 기능으로, 관찰된 추세와 변수 사이의 상호 관계, 서로 다른 변수 간의 상호 관계를 확인 할 수 있습니다.
요인 분석(factor analysis)이 요구되는 모든 분야, 패턴 인식, 신호 처리와 같은 전문 분야에서도 적극적으로 활용되는 등 PCA는 다변량 분석 기법 중 가장 흔하게 활용되는 기법으로 자리하였습니다.
PCA는 서로 다른 데이터 포인트 간의 상관관계를 식별하고 대표 집단 또는 요약 색인 단위로 데이터를 시각화할 수 있는 가장 효율적인 기법입니다.
주성분 분석법(PCA) 이란?
대량의 데이터 테이블을 “요약 색인” (summary indices)이라는 작은 단위로 나누어 보다 손쉽게 데이터를 분석, 시각화 하기 위해 적용하는 통계 기법으로, 제품 생산 샘플, 화합물, 화학 반응, 연속 공정의 특정 시점, 배치 간 공정, 생물학적 개체, DOE 프로토콜에 따른 실험 결과 등 다양한 종류의 기저 데이터를 바탕으로 분석이 가능합니다. PCA는 또한 MVDA의 핵심 요소이기도 합니다.
공정분석기술(PAT) 부문
MVDA는 본연의 역할인 공정 최적화 기능 이외에도 역사적 DB로부터의 데이터 마이닝을 통해 신소재의 특성을 예측하는데도 유용하게 활용될 수 있습니다. 부형제 특성 변화의 모니터링 등을 수행하는데 있어서도 공정분석기술(PAT)이 활용되는 것으로부터 유추할 수 있다시피 PAT라는 것이 결국 MVDA에 의존하는 것이기 때문에, MVDA의 성능 여하에 따라서는 물질의 방출 여부를 계량분석화학적으로 실시간 확인할 수 있는 솔루션으로도 PAT를 활용할 수 있습니다. 즉, 계량분석화학 부문에서도 제조 공정 전반에 걸쳐 공정 이해도를 향상시킬 수 있을 지의 여부는 MVDA의 성능이 좌우한다고 볼 수 있습니다.
규제 준수 부문
SIMCA®와 같이 MVDA가 임베드된 솔루션을 적절히 활용하면 연구, 개발, 제조 공정에서 요구되는 규제를 엄격하게 준수할 수 있습니다. MVDA로 데이터 투명성을 확보하고 밸리데이션도 손쉽게 가능함은 물론, 데이터의 시각화와 출력 또한 손쉽게 수행할 수 있다는 장점이 있어 규제 준수를 목적으로 사용되는 솔루션에 MVDA가 임베드 되는 경우가 많으며, 사용자 입장에서도 소프트웨어가 가이드 하는 대로 MVDA를 적절히 활용하기만 하면 규제 준수에 필요한 결괏값을 손쉽게 도출할 수 있어 매우 편리합니다.
오믹스(Omics) 데이터의 평가
다양한 생명과학 부문에서 군 간 차이를 정의, 해석하여 그 유의성을 입증하는데 데이터 분석 기법이 활용되고 있습니다. 특히, 유전학 데이터, 단백질체학 데이터, 대사체학 데이터와 같은 오믹스 데이터로부터 유의성을 확인하는데 있어서는 모형의 class를 어떠한 기준으로 분류할 것인지에 있어 명확한 이해가 있어야 합니다. 데이터 세트를 비교하여 서로 다른 class로 분류 (두 데이터 세트 간의 상이점을 파악)하거나, 반대로 서로 다른 데이터 세트를 하나의 class로 묶는 (두 데이터 세트 간에 존재하는 이상치를 파악) 작업을 수행하는데 있어 활용되는 판별 분석법, 주성분 분석법에 있어서도 MVDA는 매우 중요한 역할을 담당합니다.
MVDA 관련 정보
웨비나 등 영상 자료
MVDA를 주제로 다루는 웨비나가 준비되어 있습니다.
데이터 분석학의 기초, 일상 업무에서의 활용 방안 등 관련 사항을 충분히 학습하시어 MVDA로부터 최대한의 가치를 창출하시기 바랍니다.
MVDA EduPack
MVDA의 개요와 사용 사례를 초심자도 쉽게 학습할 수 있도록 설계된 교육 훈련 패키지입니다.
문제 해결 예제를 통한 학습으로 MVDA 관련 실무 역량을 배양할 수 있는 솔루션입니다.
- 각 변수가 실험 결과에 미치는 영향을 심층적으로 분석하는 방법, 이를 위한 데이터의 탐색 방법
- GUI에서 데이터의 추세와 클러스터를 손쉽게 시각화할 수 있는 방법
- 주어진 문제를 분석, 정의하고, 내포되어 있는 문제를 식별하는 방법
- 고도화된 모델링 기법으로 예측 정확성을 높이고 완제품의 품질을 확보할 수 있는 방법
- 주어진 데이터에 대한 이해도를 제고하여 같은 데이터로부터 더 많은 정보를 도출할 수 있는 방법