プロセス理解の進化に伴う複雑さの管理と知識保持の強化<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />マーティンオーウェンインサイトバイデザインディレクター
私たちがプロセスを開発し製造に移すにつれて、科学者とエンジニアは研究を繰り返し行い、プロセスと製品の理解を深めます。離職率の高いチームや組織が洞察を維持できるようにするために、いくつかの課題に取り組む必要があります。どうしたらいいの：
- チームが過去の実験の効率と有効性を比較対照するのを手伝ってください。
- どのような仮定がなされたかを示し、知識のギャップを特定しますか？
- 切断された表形式のデータセットとフリーテキストからチームがさらなる洞察を得るのを助けますか？
- いつもはっきりしないときに知っておくべきことを見つけてください。
私は、産業界と学術界の両方の参加者に対し、一連のワークショップで同じプロセスを研究するよう求めました。チームはさまざまな要因や範囲を選択し、さまざまな古典的、カスタム、そして決定的なデザインを実行します。私はそれから参加者が彼ら自身のアウトプットを異なったチームによって前のワークショップで行われた研究と比較するのを助けます。私たちは全体的な学習を使って新しいアイデアや実行可能な決定を生み出します。JMP 13 Early Adopterプログラムは、事前情報の使用を強化する方法について追加の洞察を与えました。このプレゼンテーションでは、JMP 13の新機能（Query BuilderやText Explorerなど）によって、観測データと実験データの両方から、よりアクセスしやすく構造化された「組織メモリ」を構築する方法を説明します。
データアクセスと操作データの可視化実験計画
