Revista Farmespaña Industrial - Especial Calidad en la Industria Farmacéutica 2026

masa y el intervalo reportable demostrado quedó entre 2,0 % y 7,0 %. Los requisitos de desempeño fueron obtener una señal atribuible al agua, recuperaciones entre 80 % y 120 %, una repetibilidad con RSD no su- perior al 5 % y un comportamiento robusto durante el uso normal. El POA original añadió dos metas operati- vas: reducir el tiempo de análisis y minimizar el consumo del valorante Composite 5 SC. Conviene distinguirlas de los criterios metro- lógicos. Exactitud, precisión, especificidad y rango definen la aptitud del resultado; tiem- po y consumo orientan la optimización del procedimiento. Esta separación evitó acep- tar una condición rápida pero sesgada, o una extracción exhaustiva que degradara el cartón y generara una respuesta errónea. Del conocimiento previo al mapa de causas Antes de puntuar riesgos se reunió el cono- cimiento disponible sobre la matriz, la reac- ción Karl Fischer y la extracción en horno. El cartón es higroscópico y puede intercambiar agua con el ambiente durante el corte, la pesada y el cierre del vial. La temperatura debe ser suficiente para liberar el agua ad- sorbida, pero no tan alta como para iniciar la degradación de la celulosa o de sus recubri- mientos. El flujo del gas portador gobierna la transferencia del vapor hacia la celda y el ta- maño de muestra condiciona tanto la repre- sentatividad como el consumo de reactivo. El diagrama de Ishikawa transformó ese conocimiento en un inventario estructura- do de causas potenciales. Se consideraron seis familias: materiales, personas, equipo, entorno, método y medición. La revisión cubrió desde la identificación y la pesada hasta la generación del resultado, incluyen- do metanol, valorante, gas portador, viales, septos, calibración, estado del reactor, hu- medad ambiental, temperatura del horno, flujo, deriva y estabilidad de la muestra. Los fallos generales del equipo se gestionaron mediante mantenimiento y calibración. El valor del Ishikawa no reside en su for- ma gráfica, sino en impedir que el estudio se concentre únicamente en los parámetros instrumentales. En este caso, varios de los mayores riesgos no procedían del titulador, sino de operaciones humanas difíciles de detectar después del análisis, como iden- tificar incorrectamente una muestra, trans- cribir mal su masa o retrasar el sellado de una matriz higroscópica. Qué aporta la clasificación CNX Tras identificar las causas, el modelo CNX asignó a cada factor un tipo de respuesta. Los factores C eran controlables mediante especificaciones, procedimientos, calibra- ción, configuración o formación. Entre ellos figuraban la masa, la limpieza y estanquei- dad de los viales, el orden de acondicio- namiento, blanco y muestra, el estado del reactor y la introducción de datos. Clasi- ficar un factor como C no significaba que fuese poco importante; indicaba que su variabilidad podía reducirse con un control definido. La humedad y la temperatura ambientales se clasificaron como factores N de ruido. No se ajustaban desde el método, pero debían conocerse, registrarse y representarse du- rante el desarrollo. La replicación del diseño experimental en dos bloques permitió incor- porar esa variación y comprobar si modifi- caba las respuestas. Un factor de ruido, por tanto, no es un factor ignorado: es una fuen- te de variabilidad que se observa o bloquea para demostrar que la estrategia funciona en el entorno previsto. Los factores X requerían experimentación porque su relación con el POA no podía re- solverse solo mediante instrucciones. Se incluyeron la temperatura del horno, el flujo del gas portador, el tiempo de preparación ligado a la estabilidad de la muestra y la con- centración efectiva del valorante. Los dos primeros se llevaron a un diseño factorial; la exposición ambiental se estudió de forma deliberada, y la concentración del valorante se controló mediante factorización. Priorización mediante FMEA La evaluación detalló 46 modos de fallo. Para cada uno se asignaron valores de 1 a 3 a la probabilidad de ocurrencia P, la severidad S y la dificultad de detección D. El número de prioridad se calculó como R = P × S × D. Se consideró riesgo bajo un valor de 1 a 6, me- dio de 8 a 12 y alto de 18 a 27. Aunque en la práctica industrial este esquema suele denominarse FMEA, la incorporación de se- veridad, probabilidad, detectabilidad y una puntuación relativa aporta también una va- loración de criticidad. Los valores máximos, R = 27, correspon- dieron a la identificación incorrecta por el operario, un tiempo excesivo de preparación y la variación del agua de la muestra con el tiempo. También fueron altos los errores de identificación en el software, la ejecución incorrecta de la pesada y la introducción errónea de la masa, con R = 18. En la zona media, R = 12, quedaron los viales húmedos o contaminados, las pérdidas por falta de estanqueidad, la humedad y temperatura ambientales, la configuración del método, el flujo, la temperatura del horno y determina- dos aspectos de la masa de la muestra. La puntuación permitió concentrar recur- sos, pero no sustituyó el juicio científico. El tiempo máximo de análisis y el criterio de deriva obtuvieron valores numéricos bajos Figura 2. Diagrama de Ishikawa simplificado y clasificación CNX de las fuentes de variabilidad. CALIDAD POR DISEÑO 75 FARMESPAÑA INDUSTRIAL · ESPECIAL CALIDAD EN LA INDUSTRIA FARMACÉUTICA 26