【智能QbD风险评估工具】上海道宁为您带来智能QbD风险评估工具——LeanQbD

本文介绍了LeanQbd这款专为生物技术、制药和医疗器械行业设计的智能QbD风险评估工具,通过模板简化风险评估,节省科学家时间,助力产品质量源于设计。其易用性、自动化功能和远程协作特性显著提高研发团队的生产力。

LeanQbd是一款

智能QbD风险评估工具

由智能算法提供支持

可以在很短的时间内进行风险评估

通过已有Lean QbD™模板

您可以随时开始风险评估

开发商介绍

LeanQbD使科学家能够轻松的实施QbD (质量源于设计)。

质量源于设计是一种系统的开发方法,它从预先确定的目标开始,强调产品和过程的理解和过程控制,基于健全的科学和质量风险管理。

LeanQbD是很多生物技术制药医疗器械相关企业和组织的绝佳选择,截至目前为止,Merck、Lilly、Medtronic、Dr. Reddy's、Sun Pharma和FDA等著名公司都在使用LeanQbD来进行风险评估。

产品功能

1、产品包含

  • QbD风险评估软件

  • 一个 QTPP-CQA-CPP模板:立即发布的平板电脑模板

  • 一个 QTPP-CQA-CPP模板:生物制剂的aMab模板(可购买)

  • 更多模板与产品模板定制

这些模板是根据FDA和行业案例研究构建的,您可以轻松地为您的项目进行编辑。通过这些模板将帮助您节省会议时间来收集候选人QTPP、CQA和CPP。

2、QbD风险评估功能

  • 简化过于复杂的风险评估过程

  • 消除非增值会议

  • 通过节省科学家的时间并提出正确的问题来获得科学家的支持。

  • 轻松促进QbD会议并缩短准备时间

  • 直观地分享和交流风险评估结果

  • 在整个开发生命周期中更新风险指数很容易。

  • 使用实践风险评估模板节省时间。

  • ……并带领您的QbD计划取得成功”

产品优势

1、易于使用和简化流程

  • 作为QbD的第一步,风险评估对您的团队来说必须简单且轻松。

  • 使用LeanQbD很直观,因为它是由科学家设计的,也是为科学家设计的。

  • 轻松分配和跟踪风险,连接QTPP-CQA-CPP/CMA。

  • 使用智能仪表板可视化风险参数。

2、节约时间和自动化

  • 延迟1天 = 损失100万美元

  • 节省3个月的开发时间。

  • 使用FDA案例研究中的QbD风险评估模板节省时间。

  • 自动化生成耗时的文档、报告和图表。

  • 您的同事会认可您为加快QbD项目的开发时间所做的贡献。

  • 只关注必要的设计空间工作 - 更重要的工作。

3、合作&远程工作

  • 您和您的团队可以在QbD项目上实时协作。

  • 易于远程管理项目或客户。

  • 消除70%不必要的会议。

  • 减少70%的会议并提高生产力和满意度!

产品特征

01、QbD风险评估

QbD风险评估是Quality-by-Design计划的支柱。

LeanQbD是智能的QbD风险评估工具,可将过程参数与您的患者联系起来。

使用相关矩阵和FMECA来计算质量目标产品概况、关键质量属性、关键工艺参数和关键材料属性的风险,该软件在后台运行,因此您可以专注于重要的事情 - 将科学与患者联系起来。

02、LeanQbD工作原理

步骤1—输入参数:

使用Lean QbD™模板, 您可以立即开始,跳过您习惯的大部分繁琐的初始设置。根据您的需要自定义QTPP/CQA/CPP输入。还提供导入服务,帮助您从excel或其他数据格式迁移。

步骤2:—分配风险:

专门的风险评估网格和向导使其变得简单,将科学家的时间和职能解耦。在每个步骤中,记录 并根据需要存储相关的元数据和文件附件。

步骤3—关键参数:

综合图表和报告(包括(C)PP和基本原理的用户自定义输入)使确定患者风险变得容易。详尽的风险评估文档报告可帮助您比以往更快地准备FDA提交。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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