Warum die Fragen wichtiger sind als das Datenblatt
Ein Inline-Analysator wird für die Messwerte gekauft, die er über seine gesamte Lebensdauer liefert, nicht für sein Datenblatt. Die Leitlinie der FDA zur prozessanalytischen Technologie (PAT) ordnet solche Instrumente in ein System ein, das die Herstellung durch zeitnahe Messungen kritischer Qualitätsattribute steuert [1]. Für diese Kette gibt es branchenspezifische Leitlinien: ISO 12099 für Futtermittel, Getreide und Getreidemahlerzeugnisse [2] sowie ISO 23291 | IDF 248 für die In-line- und On-line-Infrarotmessung in der Milchverarbeitung [3]; beide sind für Betriebe der Lebensmittel- und Futtermittelindustrie relevant. Die Spektrometerarchitektur behandelt der Beitrag NIR vs. FT-NIR, den Messort der Beitrag Inline, At-line oder Off-line.
1. Kann NIR den Parameter messen – und wie gut im Vergleich zur Referenzmethode?
NIR-Ergebnisse sind Vorhersagen aus einer multivariaten Kalibrierung gegen eine Referenzmethode. ASTM E1655 beschreibt Verfahren für solche Kalibrierungen im Nahinfrarotbereich (etwa 780 bis 2500 nm) sowie Kriterien zur Validierung ihrer Leistungsfähigkeit [4], und ISO 12099 legt die anzugebenden Leistungskenngrößen fest: Bias, Wurzel des mittleren quadratischen Vorhersagefehlers, Standardfehler der Vorhersage und Steigung, berechnet an Proben, die nicht zur Modellbildung verwendet wurden [2]. Fordern Sie diese Kennzahlen aus einem unabhängigen Validierungsset derselben Matrix an, nicht die Anpassungsstatistik der Kalibrierung.
Diese Werte sind stets vor dem Hintergrund des Referenzlabors zu lesen. Faber und Kowalski zeigten, dass ein gegen gemessene Referenzwerte geschätzter Vorhersagefehler ein scheinbarer Fehler ist, der systematisch größer ausfällt als der wahre Fehler, weil sich der Zufallsfehler des Referenzergebnisses mit keinem Modell vorhersagen lässt [5]. DiFoggio zählt umgekehrt die Annahme, NIR könne niemals besser sein als seine Referenzmethode, zu den verbreiteten Fehlannahmen [6]. Esbensen et al. kritisieren das blinde Vertrauen in Einzelkennzahlen wie den RPD [7]. Die EMA-Leitlinie zieht daraus die praktische Konsequenz: Die Unsicherheit der Referenz sollte im Verhältnis zur angestrebten Leistungsfähigkeit gering sein [8].
2. Sieht die Probenschnittstelle eine repräsentative Probe?
Eine Inline-Sonde oder ein Messfenster analysiert nur das Material, das sich unmittelbar davor befindet. Die Theorie der Probenahme beschreibt die Fehler, die bei der Beprobung heterogener Materialien entstehen, und hält fest, dass nur eine korrekte, unverzerrte Massenreduktion eine repräsentative Probe ergibt [9]. Für On-line-NIR erwartet die EMA-Leitlinie, dass die Zuführung des Materials zur Sonde optimiert und validiert wird – einschließlich der Position der Probenahmevorrichtung, einer Abschätzung der effektiven Probengröße, der Sicherstellung, dass das Fenster mit Probe bedeckt ist, sowie Kontrollen gegen Belagbildung [8]. Ein Anbieter sollte für die tatsächliche Rohrleitung, Schurre oder den tatsächlichen Behälter angeben können, welches Volumen jedes Spektrum repräsentiert und wie Belagbildung erkannt wird.
3. Wer entwickelt, validiert und pflegt die Kalibrierung?
Die EMA-Leitlinie empfiehlt, Modelle zu aktualisieren, sobald neue Chargen verfügbar sind, erwartet, dass Änderungen an Prozess, Zusammensetzung oder Standort eine Aktualisierung auslösen, und verlangt, dass jede Änderung validiert und dokumentiert wird [8]. Klären Sie vor dem Kauf, wem die Spektren, die Referenzdaten und das Modell gehören und wer die Aktualisierungen durchführt. Sollen mehrere Geräte mit einem Modell arbeiten, fragen Sie, wie der Transfer erfolgt. Workmans Übersichtsarbeit kommt zu dem Schluss, dass identische Ergebnisse mehrerer Instrumente mit einer einzigen Kalibrierung in der Praxis nach wie vor nicht erreicht werden [10]. Die EMA beschreibt zwei Wege — eine Bias-, Steigungs- oder Vektorkorrektur bei ähnlichen Instrumenten oder eine Neukalibrierung und Revalidierung am neuen Gerät —, jeweils abgesichert durch ein Vergleichbarkeitsprotokoll [8]; siehe Kalibrierungstransfer.
4. Wie gelangt das Ergebnis ins Leitsystem, und ist es vertrauenswürdig?
Protokolle und Signalwege behandelt der Beitrag PLC- und SCADA-Integration; beim Kauf geht es darum, was jeden Wert begleitet. Unterliegen Aufzeichnungen den Anforderungen der FDA, verlangt 21 CFR Part 11 validierte Systeme, einen beschränkten Zugang sowie sichere, computergenerierte Audit-Trails mit Zeitstempel für Einträge, die elektronische Aufzeichnungen erstellen, ändern oder löschen [11]. Ebenso wichtig ist ein Gültigkeitskennzeichen zu jeder Vorhersage. ASTM D6122 stellt fest, dass eine Messung nicht validiert werden kann, solange ihre Anwendbarkeit nicht nachgewiesen ist, und dass ein Ergebnis aus einem Ausreißerspektrum ungültig ist [12]. Bei einer nackten Zahl kann das Leitsystem eine Prozessänderung nicht von einem Spektrum unterscheiden, das das Modell nie gesehen hat.
5. Wie wird er qualifiziert, und was kostet sein Betrieb?
ASTM D6122 wurde für Analysatoren für Mineralölprodukte und Kraftstoffe verfasst, ihre Struktur ist jedoch allgemein gültig: Die Vorhersagen werden an Proben, die nicht in das Modell eingegangen sind, mit der primären Prüfmethode verglichen, und Verfahren stellen sicher, dass Instrument, Modell und Analysatorsystem stabil bleiben [12]. ASTM E1655 verweist für diese fortlaufende Validierung auf D6122 [4]. Die EMA führt den Austausch von Lampe und Probenahmevorrichtung, Standortwechsel und Software-Upgrades unter den Änderungen auf, die eine dokumentierte Revalidierung und Vergleichbarkeit erfordern [8]. Das sind wiederkehrende Kosten, die der Kaufpreis nicht zeigt.
- Planen Sie die Referenzanalysen ein. Sowohl die Erstvalidierung als auch die laufenden Kontrollen benötigen Referenzergebnisse an Proben aus der Linie [2][12], und deren Präzision begrenzt, was der Analysator nachweisen kann [5][8].
- Lassen Sie sich das Änderungsverfahren schriftlich geben. Lampenwechsel, Software-Upgrades und Modellaktualisierungen sollten mit einem festgelegten Schritt zur Revalidierung und Vergleichbarkeitsprüfung einhergehen [8].
Wie USTECH diese Fragen angeht
Die Inline-Analysatoren von USTECH sind der Prozess-FT-NIR-Analysator ProLine2550 für Mischer, Reaktoren und Rohrleitungen sowie die Inline-NIR-Analysatoren ProLine17EC und ProLine17ECS auf Basis von InGaAs-Detektorarrays. Kalibrierungen werden in der Chemometrie-Software caliX entwickelt, validiert und übertragen, und ProChem bindet die Analysatoren mit Dashboards und Alarmen an PLC- und SCADA-Systeme an. Die Antworten auf die fünf Fragen werden in einer Machbarkeitsstudie mit Ihren eigenen Proben und Referenzanalysen ermittelt.
Quellen
- [1] U.S. Food and Drug Administration (2004). Guidance for Industry: PAT — A Framework for Innovative Pharmaceutical Development, Manufacturing, and Quality Assurance. CDER, CVM and ORA, Rockville, MD. fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/pat-framework-innovative-pharmaceutical-development-manufacturing-and-quality-assurance
- [2] ISO 12099:2017. Animal feeding stuffs, cereals and milled cereal products — Guidelines for the application of near infrared spectrometry. ISO, Geneva. iso.org/standard/67352.html
- [3] ISO 23291:2020 | IDF 248:2020. Milk and milk products — Guidelines for the application of in-line and on-line infrared spectrometry. ISO, Geneva / IDF, Brussels. iso.org/standard/75145.html
- [4] ASTM E1655-17(2024). Standard Practices for Infrared Multivariate Quantitative Analysis. ASTM International, West Conshohocken, PA. store.astm.org/e1655-17r24.html
- [5] Faber, K., Kowalski, B.R. (1997). Improved prediction error estimates for multivariate calibration by correcting for the measurement error in the reference values. Applied Spectroscopy, 51(5), 660–665. doi:10.1366/0003702971941061
- [6] DiFoggio, R. (1995). Examination of some misconceptions about near-infrared analysis. Applied Spectroscopy, 49(1), 67–75. doi:10.1366/0003702953963247
- [7] Esbensen, K.H., Geladi, P., Larsen, A. (2014). The RPD myth… NIR news, 25(5), 24–28. doi:10.1255/nirn.1462
- [8] European Medicines Agency (2014). Guideline on the use of near infrared spectroscopy by the pharmaceutical industry and the data requirements for new submissions and variations. EMEA/CHMP/CVMP/QWP/17760/2009 Rev2, London. ema.europa.eu/…/guideline-use-near-infrared-spectroscopy-pharmaceutical-industry-and-data-requirements-new-submissions-and-variations_en.pdf
- [9] Petersen, L., Minkkinen, P., Esbensen, K.H. (2005). Representative sampling for reliable data analysis: Theory of Sampling. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 77(1–2), 261–277. doi:10.1016/j.chemolab.2004.09.013
- [10] Workman, J.J. (2018). A review of calibration transfer practices and instrument differences in spectroscopy. Applied Spectroscopy, 72(3), 340–365. doi:10.1177/0003702817736064
- [11] U.S. Code of Federal Regulations, Title 21, Part 11 — Electronic Records; Electronic Signatures, §§ 11.1 and 11.10. Electronic Code of Federal Regulations. ecfr.gov/current/title-21/chapter-I/subchapter-A/part-11
- [12] ASTM D6122-25. Standard Practice for Validation of the Performance of Multivariate Online, At-Line, Field and Laboratory Infrared Spectrophotometer, and Raman Spectrometer Based Analyzer Systems. ASTM International, West Conshohocken, PA. store.astm.org/d6122-25.html