Analyse qualitative et suivi de procédés en batchs (BSPC)

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Tarifs

1800 €

Repas de midi pris en charge par les organisateurs. Nombre de places limité à 8

Durée

2 jours

Dates

Référence FCS21-1297A :
du 11/01/2022 au 12/01/2022
Référence FCS21-1297B :
du 07/06/2022 au 08/06/2022

Lieu de la formation

EASE - Université de Strasbourg

80 Route du Rhin,
67400 Strasbourg
France

Renseignements & inscriptions

Frédérique COSTES 03 68 85 49 27

Sauf le mercredi après-midi et le vendredi

Accueil des personnes en situation de handicap

Le Service de la vie universitaire – Mission handicap propose un dispositif d’accueil et d’accompagnement spécifique pour permettre aux personnes en situation de handicap de se former dans les meilleures conditions possibles. Pour en savoir plus

Toute demande d’adaptation peut être étudiée en amont de la formation, en fonction du besoin.

Merci de vous adresser au correspondant handicap du SFC
M. Dominique Schlaefli (dominique.schlaefli@unistra.fr)

En collaboration avec

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Certifications & Homologation

Vos interlocuteurs

Présentation et objectifs

Cette formation est mise en place dans l’usine-école EASE dédiée à la formation aux métiers de la production en salles propres, à l’acquisition des bonnes pratiques de fabrication pour les secteurs de la pharmacie, de la bioproduction et de la chimie fine.

Cette session de formation est animée par des formateurs de Ondalys, elle a pour objectifs de former aux méthodes d’analyses de données suivantes :

  • PLS-DA – Partial Least Square Regession – Discriminant Analysis)
  • SIMCA – Soft Independent Modeling of Class Analogies
  • BSPC – Batch Statistical Process Control 
  • Logiciel SIMCA® – Sartorius Stedim Data Analytics
Personnes concernées et pré-requis
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Chercheurs, scientifiques et ingénieurs. Il est nécessaire de connaître des notions de base d’analyse de données multivariées (ACP) et de statistiques univariées, une prise de contact avec l’équipe de EASE devra se faire en amont de l’inscription (contact@ease-training.fr).

Compétences à l'issue de la formation
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  • Approfondir ses connaissances en termes d’analyse qualitative des données
  • Découvrir les méthodes de Chimiométrie et de Machine Learning, appliquées à la supervision de procédés en batchs (Process Monitoring)
  • Apprendre à utiliser les outils chimiométriques de BSPC (Batch Statistical Process Control)
  • Utiliser seul le logiciel d’analyse de données étudié
Programme
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Identification

  • Principe de l’identification/ discrimination
  • PLS-DA (PLS – Discriminant Analysis)
  • SIMCA (Soft Independent Modeling of Class Analogies)

Application sur jeu de données et logiciel 

Analyse de données pour des applications en BSPC (process batchs)

  • Objectifs et différentes applications de la BSPC (Batch Statistical Process Control)
  • Spécificités et challenges des données pour la BSPC
  • Principes théoriques et méthodologie

Différentes méthodes utilisées

Avantages et inconvénients

Application sur jeu de données et logiciel

Méthodes pédagogiques
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Au cours de cette session, l’approche géométrique est utilisée pour expliquer les principes des méthodes. Les exercices d’application seront réalisés sous le logiciel de chimiométrie spécifique de la supervision de process : SIMCA® (Sartorius Stedim Data Analytics – ex Umetrics).

La formation pourra être dispensée en anglais en fonction du besoin des participants.                                   

Responsable scientifique
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M. Emmanuel BOUTANT, maître de conférences à la Faculté de Pharmacie de l’université de Strasbourg.                   Courriel : emmanuel.boutant@unistra.fr  

Intervenants
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Pour plus d’information : contact@ease-training.fr

Nature et sanction de la formation
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Cette formation constitue une action d’adaptation et de développement des compétences.Elle donne lieu à la délivrance d’une attestation de participation.Une évaluation en fin de formation permet de mesurer la satisfaction des stagiaires ainsi que l’atteinte des objectifs de formation (connaissances, compétences, adhésion, confiance) selon les niveaux 1 et 2 du modèle d’évaluation de l’efficacité des formations Kirkpatrick.

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