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El diseño de experimentos (DOE) es un enfoque estadístico para la optimización de productos y procesos. Consiste en el estudio de distintas situaciones experimentales, que tienen sobre ciertas respuestas cuantitativas de unidades experimentales en observación.

De acuerdo a la definición de Wikipedia, el diseño experimental es una técnica estadística que permite identificar y cuantificar las causas de un efecto dentro de un estudio experimental. En un diseño experimental se manipulan deliberadamente una o más variables, vinculadas a las causas, para medir el efecto que tienen en otra variable de interés. El diseño experimental prescribe una serie de pautas relativas qué variables hay que manipular, de qué manera, cuántas veces hay que repetir el experimento y en qué orden para poder establecer con un grado de confianza predefinido la necesidad de una presunta relación de causa-efecto.

En la Industria farmacéutica actualmente es de suma importancia, constituyendo una parte sumamente importante del desarrollo de productos y la mejora continua del proceso.

¿Qué ventaja aporta el DOE en el desarrollo farmacéutico?

Nos da  la posibilidad de evaluar simultáneamente uno o varios parámetros de entrada, o “factores”, como la temperatura, la materia prima o la concentración, para determinar las condiciones en las que los atributos del producto, o “respuestas”, como el rendimiento, la selectividad o el nivel de impurezas, alcanzan un valor óptimo.

Eventos o pasos del DOE

Todo experimento involucra una serie de eventos:

1.Conjetura: hipótesis original que motiva el experimento ej. Marca de nafta vs rendimiento del coche.

2.Experimento: prueba efectuada para mostrar la conjetura.

3.Análisis: análisis estadístico de los datos obtenidos del experimento.

4.Conclusión: lo que se ha aprendido de la conjetura original con relación al experimento. A menudo conduce a una conjetura nueva.

En un próximo artículo daremos un ejemplo práctico del uso del DOE.

Las cartas de control son una herramienta muy útil para analizar la variación en la mayoría de los procesos. Enfocan la atención hacia las causas especiales de variación cuando estas aparecen y reflejan la magnitud de la variación debida a las causas comunes.

Las causas comunes o aleatorias se deben a la variación natural del proceso.

Las causas especiales o asignables son por ejemplo: un mal ajuste de máquina, errores del operador, defectos en materias primas.

Se dice que un proceso está bajo Control Estadístico cuando solo presenta causas comunes, o sea tenemos un proceso estable y predecible. Cuando existen causas especiales el proceso está fuera de Control Estadístico; las gráficas de control detectan la existencia de estas causas en el momento en que se dan, por medio de la aplicación de las 8 reglas de Shewhart, lo cual permite que podamos tomar acciones al momento.

Las cartas de control son simples y efectivas, de manera que los operadores pueden utilizarlas y tomar ciertas acciones en el momento, actuando de manera preventiva.

Cuando aparece una causa especial o asignable, se requiere una investigación para identificar la causa raíz y su eliminación.

Cuando el proceso está bajo control estadístico, su comportamiento puede ser mejorado a través de la reducción de su variación, por ejemplo a través de un DOE.

Quiero dejarles este ejemplo de Carta de control, la cual surgió de las Revisión Anual de un Producto:

A los interesados, les pido efectuar un breve análisis de la misma y que me digan cómo piensan que se debería proseguir con este proceso, nosotros tenemos una idea, si les interesa podemos compartírsela, solicítela a info@cgmpdoc.

Hay  con frecuencia muchas discusiones en la industria farmacéutica respecto de la naturaleza exacta del proceso de validación. La validación de proceso es un requerimiento de las cGMP y por lo tanto aplica a la elaboración de productos medicinales y dispositivos médicos.
La FDA define validación de procesos como:“establecer evidencia documentada, la cual provee un alto grado de seguridad que un proceso específico producirá consistentemente un producto que cumpla con especificaciones predeterminadas y características de calidad”.
La intención original de la validación fue clara y simple, evidencia documentada que un proceso hace lo que pretende hacer y es exitoso como proceso. Actualmente Plan Maestro de Validación formal es requerido por la mayoría de empresas y este documento contiene enormes detalles, muchos de los cuales son duplicados en los documentos de IQ, OQ y PQ, y los costos de validación en la mayoría de los proyectos superan el 10 % del costo total del proyecto.
La verdadera intención de la validación, tal como está definido en la guía de la FDA, puede haber sido perdida en la interpretación que la industria que tiene que testear 3 lotes con resultados aceptables. Estos tres lotes son probablemente los que tienen menos variación respecto de cualquier de los lotes producidos en la planta, debido a la necesidad  crítica de completar la validación de manera exitosa, y los cuidados de la manufactura en esos tres lotes de validación. 
Sin embargo, para obtener el conocimiento necesario de los productos y procesos, y al mismo tiempo producir un retorno de la inversión más atractiva, la validación debe basarse en la ciencia. 
Si un modelo DOE se utiliza tempranamente en el proceso para caracterizar el producto y el proceso, el modelo confirmado puede luego ser usado para establecer límites óptimos para maximizar el resultado y minimizar la variación y predecir que podría suceder bajo las condiciones alternativas.