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Development, validation and knowledge preservation through documentation of a near-infrared calibration model on a cloud-based platform
Calambas Ramos, Maira A.
Calambas Ramos, Maira A.
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Abstract
The development of a calibration model requires analyzing different calibration parameters to identify the one with the best predictive capability. Multiple calibration models may be developed in search of the best predicted performance, but only one is implemented. The remaining non-implemented models are often not properly documented, resulting in a gradual loss of valuable information. Therefore, the research aims to update, validate, and document a calibration model developed for monitoring the film-coating process at a pharmaceutical manufacturing site. Test Set 1 was used to confirm the selection of the factors for a Partial Least Square (PLS) regression model, and Test Set 2 was used to evaluate the accuracy of the calibration model selected. Additionally, a strategy was designed to document and store the developed models in a cloud-based repository.
El desarrollo de un modelo de calibración requiere el análisis de diferentes parámetros de calibración para identificar el que presenta la mejor capacidad predictiva. Se pueden desarrollar múltiples modelos de calibración para obtener el mejor rendimiento previsto, pero solo uno se implementa. Los modelos restantes no implementados a menudo no se documentan adecuadamente, lo que resulta en una pérdida gradual de información valiosa. Por lo tanto, la investigación busca actualizar, validar y documentar un modelo de calibración desarrollado para la monitorización del proceso de recubrimiento pelicular en una planta de fabricación farmacéutica. El Conjunto de Pruebas 1 se utilizó para confirmar la selección de los factores para un modelo de regresión de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS), y el Conjunto de Pruebas 2 se utilizó para evaluar la precisión del modelo de calibración seleccionado. Además, se diseñó una estrategia para documentar y almacenar los modelos desarrollados en un repositorio en la nube.
El desarrollo de un modelo de calibración requiere el análisis de diferentes parámetros de calibración para identificar el que presenta la mejor capacidad predictiva. Se pueden desarrollar múltiples modelos de calibración para obtener el mejor rendimiento previsto, pero solo uno se implementa. Los modelos restantes no implementados a menudo no se documentan adecuadamente, lo que resulta en una pérdida gradual de información valiosa. Por lo tanto, la investigación busca actualizar, validar y documentar un modelo de calibración desarrollado para la monitorización del proceso de recubrimiento pelicular en una planta de fabricación farmacéutica. El Conjunto de Pruebas 1 se utilizó para confirmar la selección de los factores para un modelo de regresión de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS), y el Conjunto de Pruebas 2 se utilizó para evaluar la precisión del modelo de calibración seleccionado. Además, se diseñó una estrategia para documentar y almacenar los modelos desarrollados en un repositorio en la nube.
Description
Date
2025-12-10
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Keywords
Near-Infrared, Calibration model, Platform