★ 多変量統計的プロセス管理の徹底解説！！

医薬品の品質と製造プロセスを監視する

多変量統計的プロセス管理（MSPC）

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

・多変量統計的プロセス管理（MSPC）の基礎
・異常検出の考え方

習得できる知識

・多変量統計的プロセス管理（MSPC）の基礎
・変数間の非線形な関係にも対応できる管理手法

担当講師

京都大学 情報学研究科 システム科学専攻 教授 加納　学 氏

セミナープログラム（予定）

(１０：３０～１６：３０)
【講演概要】
医薬品の品質を保証するための製造管理手法として，特に連続生産を対象に，多変量統計的プロセス管理 (Multivariate Statistical Process Control: MSPC) が注目されている．MSPCでは，多数の変数間の相関関係をモデル化した上で，正常領域を設定し，そこからの逸脱を異常と見なす．本講座では，MSPCの基本，管理戦略における位置付け，連続生産およびバッチ生産での活用方法を解説する．また，変数間の非線形な関係にも対応できる管理手法も紹介する．

1 はじめに：講座の目的と概要

2 医薬品連続生産の管理戦略
2.1 管理戦略の全体像
2.2 仮想計測（ソフトセンサー）
2.3 プロセス制御
2.4 異常検出

3 異常検出の考え方
3.1 正規分布と異常度
3.2 統計的プロセス管理（SPC）
3.3 単変量SPCの問題点

4 多変量統計的プロセス管理（MSPC）
4.1 多変数系の異常度とマハラノビス距離
4.2 主成分分析（PCA）
4.3 多変量統計的プロセス管理（MSPC）
4.4 寄与プロットによる異常原因の特定
4.5 連続生産とバッチ生産におけるデータの違い
4.6 Multiway PCAによるバッチ生産向けMSPC
4.7 Dynamic PCAによる動特性を考慮したMSPC
4.8 MSPC適用事例

5 非線形性に対応した異常検出
5.1 オートエンコーダ（ニューラルネットワーク）
5.2 近傍法
5.3 ワンクラス・サポートベクトルマシン

6 おわりに：まとめとメッセージ

【質疑応答】

◆講師略歴
1994年 京都大学大学院工学研究科化学工学専攻 修士課程修了．同 助手．
1999年 博士（工学）．その後，1999-2000年にオハイオ州立大学客員研究者．
2004年 京都大学大学院工学研究科化学工学専攻助教授．
2012年 京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻 教授．現在に至る．
2018年 クアドリティクス株式会社 共同創業．

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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