Использование метода «Анализ видов и последствий отказов» (FMEA) для управления рисками квалификации лабораторного оборудования — часть 2

Чтобы разобраться со второй частью, настоятельно рекомендую сначала ознакомиться с первой частью.

Анализ видов и последствий отказов (FMEA)

Анализ видов и последствий отказов (FMEA) представляет собой основанный на индуктивном размышлении инструмент оценки риска, который рассматривает риск как продукт следующих компонентов:

  • тяжесть последствий потенциального отказа (S)
  • возможность появления потенциального отказа (O)
  • вероятность необнаружения отказа (D)

Процесс оценки рисков состоит из:

Присвоение каждому вышеуказанному компоненту риска соответствующего уровня риска (высокого, среднего или низкого); при наличии подробной практической и теоретической информации о принципах устройства и функционирования квалифицируемого прибора можно объективно присвоить уровни риска как для возможности появления отказа, так и для вероятности необнаружения отказа. Возможность появления отказа может рассматриваться как временной интервал между появлениями одного и того же отказа.

Присвоение уровней рисков для вероятности необнаружения отказа требует знания того, в каком виде проявится отказ конкретной функции прибора. Например, отказ системного программного обеспечения прибора предполагает то, что спектрофотометр невозможно эксплуатировать. Такой отказ можно легко обнаружить, следовательно, ему можно присвоить низкий уровень риска. А вот погрешность в измерении оптической плотности не может быть своевременно обнаружена, если не была произведена калибровка, соответственно, отказу функции спектрофотометра по измерению оптической плотности следует присвоить высокий уровень риска его необнаружения.

Присвоение уровня тяжести риска несколько более субъективный процесс, и он в определенной степени зависит от требований соответствующей лаборатории. В этом случае уровень тяжести риска рассматривают как совокупность:

Воздействие на качество (Q) Отказ потенциально нанесет ущерб заказчику работы.
Воздействие на соблюдение требований (C) Отказ потенциально приведет к несоответствию лаборатории требованиям официальных органов или стандартов.
Воздействие на ведение бизнеса (B) Отказ потенциально нанесет ущерб бизнес-интересам лаборатории.

Некоторые предлагаемые критерии присвоения уровня риска для всех компонентов оценки совокупного риска, рассмотренных выше, представлены в таблице 2. Предлагаемые критерии наиболее подходят для использования в условиях регламентируемого контроля качества продукта. Другие прикладные задачи лабораторного анализа могут потребовать другой набор критериев присвоения. Например, воздействие какого-либо отказа на качество работы судебно-медицинской лаборатории может в итоге повлиять на исход уголовного процесса.

Таблица 2: предлагаемые критерии для присвоения уровней рисков

Уровень риска Качество (Q) Соответствие требованиям (C) Бизнес (B) Вероятность появления (P) Вероятность необнаружения (D)
Тяжесть
Высокий Вероятно, нанесет вред потребителю Приведет к отзыву продукции Простой более одной недели или потенциальная крупная потеря дохода Более одного раза в течение трех месяцев Вряд ли может быть обнаружен в большинстве случаев
Средний Вероятно, не нанесет вреда потребителю Приведет к получению предупредительного письма Простой до одной недели или потенциальная существенная потеря дохода Один раз каждые три-двенадцать месяцев Может быть обнаружен в некоторых случаях
Низкий Не нанесет вреда потребителю Приведет к обнаружению несоответствия в ходе аудита Простой до одного дня или незначительная потеря дохода Один раз каждые один-три года Вероятно, будет обнаружен

Взято из источника [5]

Расчет [5] уровня совокупного риска предполагает:

  1. Присвоения численного значения каждому уровню тяжести риска для каждой отдельной категории тяжести, как показано в таблице 3
  2. Суммирование численных значений уровней тяжести для каждой категории риска даст совокупный количественный уровень тяжести в диапазоне от 3 до 9
  3. Совокупный количественный уровень тяжести может быть преобразован в совокупный качественный уровень тяжести, как показано в таблице 4
Таблица 3: присвоение количественного уровня тяжести Таблица 4: расчет совокупного уровня тяжести
Качественный уровень тяжести Количественный уровень тяжести Совокупный количественный уровень тяжести Совокупный качественный уровень тяжести
Высокий 3 7-9 Высокий
Средний 2 5-6 Средний
Низкий 1 3-4 Низкий
  1. В результате умножения совокупного качественного уровня Тяжести (S) на уровень возможности Появления (O) получим Класс риска, как показано в таблице 5.
  2. Далее можно рассчитать Фактор риска путем умножения Класса риска на Необнаруживаемость, как показано в таблице 6.
Таблица 5: расчет класса риска Таблица 6: расчет уровня риска
Уровень тяжести   Необнаруживаемость
Уровень появления Низкий Средний Высокий Класс риска Низкий Средний Высокий
Высокий Средний Высокий Высокий Высокий Средний Высокий Высокий
Средний Низкий Средний Высокий Средний Низкий Средний Высокий
Низкий Низкий Низкий Средний Низкий Низкий Низкий Средний
Класс риска = Уровень тяжести * Уровень появления Фактор риска = Класс риска * Уровень необнаруживаемости

Важной особенностью этого подхода является то, что при расчете Фактора риска этот расчет придает дополнительный вес факторам появления и обнаруживаемости. Например, в случае, когда отказ имеет высокий уровень тяжести, однако появление его маловероятно и его легко обнаружить, то совокупный фактор риска будет низким. И наоборот, в случае, когда потенциальная тяжесть низкая, однако появления отказа, возможно, будет частым и его нелегко обнаружить, то совокупный фактор риска будет высоким.

Таким образом, тяжесть, которую зачастую трудно или даже невозможно минимизировать, не будет влиять на совокупный риск, связанный с конкретным функциональным отказом. Тогда как появление и необнаруживаемость, которые легче минимизировать, оказывают большее влияние на совокупный риск.

Обсуждение

Процесс оценки рисков состоит из четырех основных этапов, указанных ниже:

  1. Проведение оценки в отсутствие каких-либо средств или процедур минимизации
  2. Установление средств и процедур минимизации оцененного риска на основании результатов выполненной оценки
  3. Проведение оценки риска после реализации мер по минимизации для определения их эффективности
  4. При необходимости, установление дополнительных средств и процедур минимизации, а также проведение повторной оценки

Оценка риска, обобщенная в таблице 7 и обсуждаемая ниже, рассматривается с точки зрения фармацевтической и смежных отраслей. Несмотря на это подобные процессы могут быть применены к любому другому сектору экономики, однако, если применяются другие приоритеты, то могут быть получены другие, но не менее обоснованные, выводы.

Первоначальная оценка

Начинают с рабочих функций спектрофотометра: точности и прецизионности длины волны, а также спектральной разрешающей способности спектрофотометра, по которым определяют возможность его использования в испытаниях на подлинность в пределах УФ/видимой области спектра. Любые погрешности, недостаточная прецизионность длины волны определения или недостаточная разрешающая способность спектрофотометра могут привести к ошибочным результатам испытания на подлинность.

В свою очередь это может привести к выпуску продукции с недостоверной подлинностью, вплоть до её поступления конечному потребителю. Это также может привести к необходимости отзыва продукции и последующим значительным затратам или потере дохода. Следовательно, в каждой категории тяжести эти функции будут представлять высокий уровень риска.

Таблица 7: оценка риска с помощью FMEA для УФ/В-спектрофотометра

  Предварительная минимизация Последующая минимизация
  Тяжесть         Тяжесть        
Функции Q C B S O D RF Q C B S O D RF
Рабочие функции
Точность длины волны В В В В С В В В В В В Н Н Н
Воспроизводимость длины волны В В В В С В В В В В В Н Н Н
Спектральное разрешение В В В В С В В В В В В Н Н Н
Рассеянный свет В В В В С В В В В В В Н Н Н
Фотометрическая стабильность В В В В В В В В В В В Н Н Н
Фотометрический шум В В В В В В В В В В В Н Н Н
Плоскостность спектральной базовой линии В В В В В В В В В В В Н Н Н
Фотометрическая точность В В В В В В В В В В В Н Н Н
Функции по обеспечению качества и целостности данных
Средства управления доступом В В В В Н Н Н В В В В Н Н Н
Электронные подписи В В В В Н Н Н В В В В Н Н Н
Средства управления паролем В В В В Н Н Н В В В В Н Н Н
Безопасность данных В В В В Н Н Н В В В В Н Н Н
Контрольный журнал В В В В Н Н Н В В В В Н Н Н
Временные отметки В В В В Н Н Н В В В В Н Н Н

В = Высокий, С = Средний, Н = Низкий
Q = Качество, C = Соответствие требования, B = Бизнес, S = Тяжесть, O = Возможность появления, D = Необнаруживаемость, RF = Фактор риска

Анализируем дальше, рассеянный свет влияет на правильность измерений оптической плотности. Современные приборы могут его учитывать и вносить соответствующую поправку в расчеты, однако для этого требуется, чтобы этот рассеянный свет был определен и хранился в рабочем программном обеспечении спектрофотометра. Любые неточности в сохраненных параметрах рассеянного света приведут к неправильным измерениям оптической плотности с теми же последствиями для фотометрической стабильности, шума, точности и плоскостности базовой линии, что и указанные в следующем абзаце. Следовательно, в каждой категории тяжести эти функции будут представлять высокий уровень риска. Точность и прецизионность длины волны, разрешающая способность и рассеянный свет в значительной степени зависят от оптических свойств спектрофотометра. Современные приборы с диодной матрицей не имеют движущихся частей и, следовательно, отказам этих функций может быть присвоена средняя возможность появления. Однако в отсутствие специальных проверок отказ этих функций вряд ли будет обнаружен, следовательно, необнаруживаемости присваивают высокий уровень риска.

Фотометрическая стабильность, шум и точность, а также плоскостность базовой линии влияют на правильность измерения оптической плотности. Если спектрофотометр используют для проведения количественных измерений, то любая ошибка в измерениях оптической плотности может привести к сообщению ошибочных результатов. Если сообщенные результаты, полученные в результате этих измерений, используются для выпуска серии фармацевтического препарата на рынок, то это может привести к тому, что конечные потребители получат некачественные серии препарата.

Такие серии придется отзывать, что в свою очередь потянет за собой значительные затраты или потерю дохода. Следовательно, в каждой категории тяжести эти функции будут представлять высокий уровень риска. Кроме того, эти функции зависят от качества УФ-лампы. УФ-лампы имеют стандартный срок службы приблизительно 1500 часов или 9 недель непрерывного использования. Соответственно, эти данные свидетельствуют о высоком риске появления отказа. К тому же в отсутствие каких-либо мер предосторожности отказ любой из этих функций вряд ли будет обнаружен, что подразумевает под собой высокий фактор необнаруживаемости.

Теперь вернемся к функциям обеспечения качества и целостности данных, поскольку результаты испытания используют для принятия решения касательно пригодности фармацевтического препарата для его предусмотренного применения. Любая компрометация правильности или целостности созданных записей может потенциально привести к выпуску на рынок продукции неопределенного качества, что может нанести вред конечному потребителю, а продукцию, возможно, придется отозвать, что приведет к большим убыткам лаборатории/компании. Следовательно, в каждой категории тяжести эти функции будут представлять высокий уровень риска. Однако после надлежащей настройки необходимой конфигурации программного обеспечения прибора появление отказа этих функций будет маловероятным. Кроме того, любой отказ можно будет своевременно обнаружить.

Например:

  • Предоставление доступа только авторизованным лицам к соответствующей рабочей программе до момента её открытия можно реализовать за счет запроса системой ввода имени пользователя и пароля. Если произойдет отказ этой функции, то система больше не будет запрашивать ввод имени пользователя и пароля, соответственно, это будет сразу обнаружено. Поэтому риск необнаружения этого отказа будет низким.
  • Когда создается файл, который необходимо заверить электронной подписью, то открывается диалоговое окно, которое требует ввести имя пользователя и пароль, соответственно, если происходит отказ системы, то это окно не откроется и этот отказ будет сразу обнаружен.

Минимизация

Несмотря на то, что тяжесть отказа рабочих функций невозможно минимизировать, тем не менее, возможность их отказа можно значительно снизить и повысить вероятность обнаружения такого отказа. Перед первым использованием прибора рекомендуется выполнить квалификацию следующих функций:

  • точность и прецизионность длины волны
  • спектральное разрешение
  • рассеянный свет
  • фотометрическая точность, стабильность и шум
  • плоскостность спектральной базовой линии,

а затем с заданной периодичностью проводить повторную квалификацию, поскольку это позволит существенно снизить возможность и вероятность необнаружения любого отказа. Поскольку фотометрическая стабильность, шум и точность, а также плоскостность базовой линии зависят от состояния УФ-лампы, а стандартные дейтериевые лампы имеют срок службы около 1500 часов (9 недель) непрерывного использования, то в операционной процедуре рекомендуется указать, что лампу(-ы) следует выключать на период простоя спектрофотометра, то есть, когда он не эксплуатируется. Также рекомендуется каждые шесть месяцев выполнять профилактическое техническое обслуживание (ПТО), включая замену лампы и повторную квалификацию (ПК).

Обоснование периода повторной квалификации зависит от срока службы стандартной УФ-лампы. Он составляет примерно 185 недель при использовании в течение 8 часов 1 раз в неделю, а соответствующий срок службы в неделях приведен в таблице 8. Таким образом, если спектрофотометр используется от четырех до пяти дней в неделю, то УФ-лампа прослужит около восьми-десяти месяцев.

Таблица 8: средний срок службы УФ-лампы в зависимости от среднего количества восьмичасовых рабочих дней эксплуатации спектрофотометра в течении недели

Среднее количество дней эксплуатации в течение недели Средний срок службы лампы (недель)
7 26
6 31
5 37
4 46
3 62
2 92
1 185

Проведение каждые шесть месяцев профилактического технического обслуживания и повторной квалификации (ПТО/ПК) обеспечит безотказную работу прибора. Если спектрофотометр эксплуатируется в течение шести-семи дней в неделю, то срок службы лампы, предположительно, составит около шести месяцев, поэтому для обеспечения соответствующей безотказной работы более уместным будет проводить ПТО/ПК каждые три месяца. И наоборот, если спектрофотометр используется один или два раза в неделю, то ПТО/ПК достаточно будет проводит каждые 12 месяцев.

Кроме того, вследствие относительно короткого срока службы дейтериевой лампы рекомендуется проверять следующие параметры, желательно в каждый день эксплуатации спектрофотометра, поскольку это станет дополнительной гарантией его правильного функционирования:

  • яркость лампы
  • темновой ток
  • калибровка эмиссионных линий дейтерия при длинах волн 486 и 656,1 нм
  • скорость срабатывания фильтра и затвора
  • фотометрический шум
  • плоскостность спектральной базовой линии
  • кратковременный фотометрический шум

Современные приборы уже содержат эти тесты внутри своего ПО и их можно выполнить путем выбора соответствующей функции. Если любой из тестов не будет пройден, за исключением теста темнового тока и скорости срабатывания фильтра и затвора, то дейтериевая лампа должна быть заменена. Если тест темнового тока или скорости срабатывания фильтра и затвора не пройдены, то спектрофотометр нельзя эксплуатировать, вместо этого его следует отправить в ремонт и на повторную квалификацию. Установление этих процедур позволит минимизировать как риск возможности отказа рабочей функции, так и риск возможности необнаружения любого отказа.

Факторы риска для функций обеспечения качества и целостности данных уже является низкими без какой-либо минимизации. Поэтому проверять работу этих функций необходимо только в ходе OQ и PQ для подтверждения правильной конфигурации. После чего любой отказ может быть своевременно обнаружен. Тем не менее, персонал должен пройти соответствующую подготовку или инструктаж, чтобы быть в состоянии распознать отказ и принять соответствующие меры.

Вывод

Метод «Анализ видов и последствий отказов» (FMEA) представляет собой простой в использовании инструмент оценки риска, который может быть легко применен для оценки рисков отказа лабораторного оборудования, влияющих на качество, соблюдение требований и ведение бизнеса. Выполнение подобной оценки рисков позволит принимать взвешенные решения относительно внедрения соответствующих средств и процедур контроля для экономически целесообразного управления рисками, связанными с отказом критических функций прибора.

Список источников

[1] OECD Priciples Of Good Laboratory Practice, Organisation for Economic Co-operation and Development, 1997.
[2] Guide to Good Manufacturing Products, Geneva: PIC/S, 2009.
[3] ISO/IEC 17025 General Requirements for the Compitance of Testing and Calibration Laboratories, Geneva: International Standards Organisation, 2005.
[4] “Failure Mode and Effects Analysis,” wikipedia, [Online]. Available: http://en.wikipedia.org/wiki/Failure_mode_and_effects_analysis. [Accessed 16 Feb 2014].
[5] D. Trew, An Easy to Understand Guide to HPLC Validation, Premier Validation, 2013.

 

Оригинальная статья

Подписывайтесь на каналы PHARM COMMUNITY:

   
Поделитесь с коллегами:

2 комментария к “Использование метода «Анализ видов и последствий отказов» (FMEA) для управления рисками квалификации лабораторного оборудования — часть 2”

  1. Может и не в тему, мы для препарата делали так:

    Описание шкалы рисков

    Для оценки рисков используются три критерия. Критерии FMEA приведены в Таблице 1.

    Таблица 1

    Критерий Обозначение Характеристика
    Вероятность появления W Вероятность появления отражает ожидаемое появление ошибки
    Важность/ значимость Т Важность показывает ожидаемые результат, последствия и тяжесть риска для всей системы в целом, а также для качества производства таблетки, покрытые пленочной оболочкой
    Вероятность обнаружения Е Вероятность обнаружения показывает, с какой ожидаемой вероятностью обнаруживается имеющаяся или возможная ошибка

    Ошибка оценивается по шкале от 1 до 5 отдельно по каждому критерию. Баллы по критериям представлены в Таблице 2.

    Таблица 2

    Баллы Вероятность появления Важность / значимость Вероятность обнаружения
    W Т Е
    1 Очень низкая

    — ошибка появляется меньше чем один раз в месяц

    — поставщик имеет очень хороший опыт в фармацевтической отрасли, в том числе благодаря проектам на данном предприятии и очень надёжен

    Очень низкая

    — ошибка не влияет на качество продукта

    — ошибка не влияет на технические процессы

    Очень высокая

    — 100% автоматизированный контроль, связанный с системой тревожной сигнализации

    — очевидная ошибка, которая будет сразу обнаружена

    2 Низкая

    — ошибка появляется или могла бы появляться 1 раз в 2-3 недели

    — поставщик имеет хороший опыт в фармацевтической отрасли

    Низкая

    — ошибка влияет на технические процессы

    — ошибка не влияет на качество продукта

    Высокая

    — контроль с помощью различных контрольных механизмов и приборов, осуществляемый персоналом ОКК

    — очевидная ошибка, которая будет очень вероятно обнаружена на дальнейших этапах процесса

    3 Средняя

    — ошибка появляется или могла бы появляться максимум 3 раза в неделю

    — поставщик имеет опыт в фармацевтической области, но не занимался реализацией проектов

    Средняя

    — ошибка влияет на технические процессы и косвенно на качество продукта

    — необходимо принимать во внимание снижение качества

    Средняя

    — контроль во время процесса производственным персоналом, ошибка легко распознаётся

    4 Высокая

    — ошибка появляется или могла бы появляться ежедневно  1 раз

    — поставщик имеет небольшой опыт в фармацевтической отрасли и ещё не занимался реализацией проектов

    Высокая

    — ошибка непосредственно влияет на качество продукта

    — необходимо принимать во внимание значительное снижение качества

    Низкая

    — контроль во время процесса производственным персоналом, ошибка распознаётся нелегко

    5 Очень высокая

    — ошибка считается очень вероятной и появляется ежедневно и многократно

    — поставщик не имеет никакого опыта в фармацевтической отрасли, не надёжен

    Очень высокая

    — отклонения так велики, что приводит к снижению качества продукта, которое может причинить вред потребителю

    Очень низкая

    — ошибка не распознаётся, контроль во время процесса производства не ведется

    Затем баллы умножаются, тем самым определяется оценка риска Х. Характеристики оценки рисков представлены в Таблице 3.

    Таблица 3

    Х Характеристика
    1 — 8 Незначительный риск
    9 — 27 Управляемый риск, надо снижать
    > 27 Неуправляемый риск, необходимо снижать

    В зависимости от значения числа Х принимаются последующие действия в соответствии с СТП-ОК-ккк «Управление рисками по качеству».

Оставьте комментарий