【干货】如何秒懂OOS&OOT

wgx1979 · 发表于 2020-10-19 16:30:59

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希望帮助有需要的人

一世英名 · 发表于 2020-10-19 16:32:27

谢谢分享啊

爱吃锦鲤型 · 发表于 2020-10-19 16:50:31

谢谢分享啊

寂寞雨中行 · 发表于 2020-10-19 16:50:40

学习一下了

wilsun.Y · 发表于 2020-10-19 17:04:43

谢谢分享

scslk0045 · 发表于 2020-10-19 17:07:04

谢谢分享！

205007 · 发表于 2020-10-19 20:36:24

再学习一下，谢谢分享！

智者不惑820 · 发表于 2020-10-19 22:57:27

谢谢分享。

半条命 · 发表于 2020-10-20 08:17:47

谢谢分享，学习一下

sonofSea · 发表于 2020-10-20 08:41:47

不错不错！学习下！

没你不行 · 发表于 2020-10-20 08:46:27

谢谢楼主的分享，学习一下

chensongxin · 发表于 2020-10-20 09:06:23

谢谢分享啊

张酒妮儿 · 发表于 2020-10-20 09:17:47

学习一下，谢谢

hieyan · 发表于 2020-10-20 09:50:25

感谢分享。

mhsa10 · 发表于 2020-10-20 16:36:56

谢谢分享，学习一下！

风落天涯 · 发表于 2020-10-21 09:49:43

OOS、OOT如何解决？反复出现的。

wgx1979 · 发表于 2020-10-21 09:55:38

反复出现同样的问题，那就是你体系有问题了

皓月cool · 发表于 2020-10-21 10:34:43

谢谢楼主分享

wgx1979 · 发表于 2020-10-21 10:49:15

wgx1979 发表于 2020-10-21 09:55
反复出现同样的问题，那就是你体系有问题了

第一次出现OOS，你需要调查原因吧，写改进措施吧，重复出现说明你们调查的不彻底，改进措施不能完全避免改偏差的出现，所以是你体系的问题。个人想法仅供参考。

glm1024 · 发表于 2020-10-21 11:28:14

本帖最后由 glm1024 于 2020-10-21 11:29 编辑

个人认为这仍然不算干货，只能算把常规的概念和流程梳理了一下，不信的话，我来问几个问题：
1.关于OOT的识别，其中有“产品质量统计分析中，有3sd原则，合格范围内超过了3sd就是OOT了”，这只是对常规好的检测方法与检测项适用，然而实际工作存在更多其他情况其OOT的识别一点都不容易，以下几个例子就不适用这个原则：
（1）分析方法本身的误差很大（如：生物学活性）；
（2）定性的方法（如：微生物限度）；
（3）部分检项数据非常小（如：残留溶剂、水分、相关物质等）；（4）很多检测项数据不符合正态分布，按这种方法计算出来的限度可能存在过紧或过松的情况。
2.对于本身可能就有趋势的数据，当数据异常时如何判定这是本身趋势导致的还是其他原因导致的（典型：稳定性数据OOT的识别）
3.从文中的表述来看，OOT似乎与警戒限是一回事？然而OOT只适用于QC对于样品的检测，警戒限可能会扩展到工艺参数、公用系统参数等方面。

[数据调查及管理] 【干货】如何秒懂OOS&OOT

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