透过App机器学习加速药物制造分析

制药公司藉由执行严格的测试来衡量所生产药物的关键性品质属性。当特定批次的产品出现问题时，制造团队必须尽快找出根本原因，以避免造成交货延迟和关键药物的短缺。

由於各式各样的原始资料、生产机台、以及药品制程当中的多项处理步骤，要执行准确且及时的根本原因分析（root case analysis）具有高度的挑战性。在从前，团队会将原始材料的标签和从机器印出的纸本资料手动输入到工作表进行分析，不过这种方法需要花费很多的时间，而且容易出错。除此之外，当时还没有可以一囗气分析如此庞大资料集的工具及方法。

在Cipla，我们的团队使用一个网路应用程式（app）来进行先进的制程解析。这个使用MATLAB建立的app可以自动收集资料、使用机器学习模型来分析资料、并且将结果视觉化呈现出来（图1）。
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