Prozesse verstehen und beherrschen — nicht nur laufen lassen.
Ein Prozess, der „läuft", ist noch kein beherrschter Prozess. Manufacturing Science schließt diese Lücke: Sie macht sichtbar, welche Critical Process Parameters (CPP) welche Critical Quality Attributes (CQA) treiben — und übersetzt das in eine robuste Control Strategy. Ich plane und werte Versuche statistisch aus (Design of Experiments, ANOVA, Regression), charakterisiere Prozesse über den gesamten Scale-up und integriere PAT für datengetriebene Prozessführung. Das Ergebnis: weniger Überraschungen in der Routine, schnellere Ursachenklärung bei Abweichungen und eine belastbare Datenbasis für Entscheidungen.
Ich starte mit einem sauberen Process Mapping und der Verknüpfung von CPP und CQA. Auf dieser Basis entwerfe ich gezielte DoE-Studien (faktoriell oder Response-Surface), führe sie durch und werte sie statistisch belastbar aus — von der Signifikanzprüfung bis zum Modell, das den Design Space beschreibt.
Wo Inline-Daten den Unterschied machen, integriere ich PAT — etwa Force-Time-Curves an der Rundläuferpresse oder Inline-NIR. Genau diese Verbindung aus Galenik, Maschinenverständnis und Datenkompetenz ist mein Ursprung: Meine Promotion war die Entwicklung eines Inline-PAT-Messsystems samt eigener Auswertungssoftware.
Prozessverständnis entsteht nicht aus Einzelversuchen, sondern aus systematischer Versuchsplanung. Ich konzipiere Design-of-Experiments-Studien, die die kritischen Prozessparameter (CPP) gezielt mit den kritischen Qualitätsattributen (CQA) verknüpfen, werte sie statistisch fundiert aus — Varianzanalyse (ANOVA), Regressionsmodelle, Design-Expert — und überführe die Ergebnisse in einen belastbaren Process-Characterization-Report als Grundlage für Control Strategy und Validierung.
Inline-Messtechnik liefert Prozessverständnis dort, wo Offline-Analytik zu spät kommt. Ich bewerte, welche PAT-Ansätze — von Inline-NIR über Partikelgrößenmessung bis zu Force-Time-Curves an der Tablettenpresse — für eine konkrete Fragestellung tragen, begleite Sensorauswahl und Messstellen-Definition und führe die Datenströme zu einer auswertbaren, prozessbegleitenden Messkette zusammen — von der Machbarkeitsbewertung bis zur laufenden Messung im Prozess.
Wenn ein Prozess streut, klebt oder deckelt, hilft kein Parameter-Raten. Ich kombiniere mechanistisches Prozessverständnis mit statistischer Datenanalyse, um Ursachen von Defekten wie Capping, Sticking oder Schwankungen der Gleichförmigkeit systematisch einzugrenzen — von der Hypothese über den gezielten Versuch bis zur verifizierten Abstellmaßnahme und der daraus abgeleiteten Prozessoptimierung.
Scale-up ist der Moment, in dem Prozesse kippen, die im Labormaßstab stabil schienen. Ich identifiziere die skalierungskritischen Parameter vorab, plane eine belastbare Scale-up-Strategie und begleite Engineering- und Verifizierungsläufe in den Zielmaßstab — mit dem Anspruch, dass Produktqualität und Prozessrobustheit den Maßstabswechsel nachweislich überstehen.
Process Characterization & Mapping mit klarer CPP-/CQA-Verknüpfung
Design of Experiments (faktoriell / RSM) und statistische Auswertung via ANOVA & Regression
Scale-up vom Labor- in den Produktionsmaßstab — mit erhaltener Prozessrobustheit
PAT-Integration (Force-Time-Curves, Inline-NIR) für datengetriebene Prozessführung
Continued Process Verification (CPV) und Trending zur frühen Erkennung von Drifts
Troubleshooting bei Solid-Dosage-Defekten — Capping, Sticking, Picking, Lamination
Charakterisierung eines Tablettier-Prozesses über ein faktorielles Design, statistische Auswertung (ANOVA, Regression) und Ableitung eines Design Space — als Grundlage für eine belastbare Control Strategy.
Entwicklung eines Inline-Messsystems für Rundläufer-Tablettenpressen inkl. eigener Datenerfassungs- und Auswertungssoftware — Force-Time-basierte Echtzeit-Überwachung (Promotionsthema, 4 Publikationen).
Systematische Ursachenanalyse eines wiederkehrenden Tabletten-Defekts — vom Formulierungs- und Tooling-Einfluss bis zu Prozessparametern — mit datengestützter Mitigation.
Ich bringe die wissenschaftliche Methodik, um ihn zu verstehen, zu charakterisieren und zu beherrschen.