某药企的一系列样本要进行批间复核，我们采用了3种方案，获得了全部数据，但发现跟前几批有明显差异。到底是我们的测试效果降低了，还是产品质量下降了？如果是后者，那可能的原因在哪里？

对此，我们把各工艺过程的样本进行了一一比对分析，确认我们的测试没有问题，因此，一定是工艺某个环节出了问题，而且是在我们已测定的极早一步工艺之前的某环节。于是我们及时向药企提供了上述情况，厂家反馈说是发酵中的一个电极坏了，该批样本改由人工补料！

原来如此，这是工艺的重大差异，出现数据异常才是正常啊。由此，我已建议放弃该批次工艺杂质的收集和解析，直接修复电极开始第4批生产！

此案例说明，任何时候要尊重数据，尤其数据与预期不一致时，首先要复核数据是否测错，如果没错，就一定要追求样本问题。

科学可靠的数据极铁面无私了，它让你的样品原形毕露！

【wkh, 2016-05-04 20:47:31】 【责任人 wkh】 [已阅读 766 次]