<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> Martin Owen , Direktor, Insight by Design
Während wir Prozesse entwickeln und in die Fertigung überführen, führen Wissenschaftler und Ingenieure Studien durch und entwickeln Prozess- und Produktverständnis. Um Teams oder Organisationen mit hoher Mitarbeiterfluktuation zu helfen, Erkenntnisse zu behalten, müssen wir uns einigen Herausforderungen stellen. Wie können wir:
- Helfen Sie Teams, die Effizienz und Effektivität von historischen Experimenten zu vergleichen und gegenüberzustellen?
- Zeigen Sie, welche Annahmen gemacht wurden, und identifizieren Sie Wissenslücken.
- Helfen Sie Teams, zusätzliche Informationen aus nicht verbundenen tabellarischen Datensätzen und Freitext zu gewinnen?
- Finden Sie heraus, was wir wissen müssen, wenn es nicht immer klar ist?
Ich habe Teilnehmer aus Industrie und Wissenschaft aufgefordert, den gleichen Prozess in einer Reihe von Workshops zu studieren. Teams wählen verschiedene Faktoren und Bereiche aus und führen verschiedene klassische, benutzerdefinierte und definitive Designs durch. Anschließend helfe ich den Teilnehmern, ihre eigenen Ergebnisse mit den in früheren Workshops von verschiedenen Teams durchgeführten Studien zu vergleichen. Wir nutzen das ganzheitliche Lernen, um neue Ideen und umsetzbare Entscheidungen zu generieren. Das Early Adopter-Programm von JMP 13 hat zusätzliche Erkenntnisse darüber geliefert, wie wir die Verwendung von Vorinformationen verbessern können. Diese Präsentation wird veranschaulichen, wie neue Funktionen in JMP 13 (z. B. Query Builder und Text Explorer) uns dabei helfen können, ein besser zugängliches und strukturiertes "Organisationsgedächtnis" für beobachtende und experimentell abgeleitete Daten zu erstellen.
