皆さんこんにちは、
皆さんがH2に立ち向かう準備ができていることを願います。あなたの努力を支援するために、今月号のMarketing Newsletterに、ヨーロッパでの現在および今後のマーケティング活動をすべてまとめました。多数のセミナー、ウェビナー、JMP Days、およびUsers Group Meetingsを宣伝するために使用してください。
ベスト、
カーラ （エクスプローラーセミナー（直接およびストリーム）、エクスプローラービデオおよびスポンサードカンファレンス）
ニーナ （ソーシャルメディア）
ジュリー （パートナーシップと調査ウェブセミナー）
エリアス （カスタマーケア - JMP時代、JMPウェビナーのマスター、ユーザーグループ、そしてディスカバリー）
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イベントの見込み
探検家セミナー
以下の2つのExplorerセミナーは、Medicon Valley Allianceによって共催されています。
6月14日：最先端の予測分析による製造パフォーマンスの向上
このセミナーはコペンハーゲンSASオフィスから英語で行われ、ライブストリーミングされます。
私たちの思想的指導者Cy Wegmanは、Malcolmと共演し、以下の方法をカバーします。
- 統計モデルから改善の機会と決定を導きます。
- 問題とその原因を特定するためにデータをより有効に活用して、隠れた工場を減らします。
- 多くのノイズの多い変数からなる以前のデータから関係を見つけます。
あなたはこれらに招待するいくつかの良い連絡先を見つけることができます
プロセスエンジニア 、データモデリング 、ビッグデータ|機械学習|予測分析|データマイニング|規範分析|データサイエンス 、予測分析ネットワーク（PAN） 、データサイエンス、ビッグデータ、機械学習、統計、AI （英語） 、 ClubMathématiques-Entreprises（AMIES） 、世界中のデータマイニング専門家 、データマイナー 、統計 - 数学統計 、 JMPプロフェッショナルネットワーク 、ビジネス分析 - 予測分析 - ビッグデータ 、高度な分析 、研究方法とデータサイエンス 、機械学習とデータサイエンス 、 KDnuggets機械学習、データサイエンス、データマイニング、ビッグデータ 、予測モデリングニュース 、分析的な洞察 、予測分析 、メディコンバレーアライアンス腫瘍学ネットワーク 、メディコンバレーライフサイエンスのプロフェッショナル
SF ID：
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LinkedInの記事： https://www.linkedin.com/pulse/culture-analytics-pg-how-make-better-decisions-predictive-nina-chan/?published=t
6月14日：設計による品質による製品の信頼性の向上
このセミナーはコペンハーゲンSASオフィスから英語で行われ、ライブストリーミングされます。
NNEのValérieNedbal氏とTorben Bygvraa Rasmussen氏が、以下の方法について説明します。
- 発見から製品の製造中止まで、QbDの原則を実行します。
- 統計を適用して仕様を設定し、測定システム（アッセイ）を検証します。
- リスク管理ツールを利用して、潜在的な重要なプロセスパラメータを識別して優先順位を付けます。
- 実験計画法（DOE）を使用して、重要なプロセスパラメーターを特定し、それらのプロセスパラメーターと品質 - 品質属性（CQA）との間の機能的関係を構築します。
- デザインスペースを確立する
- リスク管理戦略の一環として、管理計画を策定します。
- プロセスが（統計的に）管理され、実行可能であることを確認する。
あなたはこれらのデンマーク語とスウェーデン語のウェブサイトで招待するいくつかの良い連絡先を見つけることができますメディコンバレーアライアンス 、ダンスクバイオテック 、スウェーデンバイオ 、メディコンビレッジ
Linkedinグループ： メディコンバレーアライアンス腫瘍学ネットワーク 、メディコンバレーライフサイエンスのプロフェッショナル 、 CDISC 、臨床研究の専門家 、ライフサイエンススコーネ 、 QbDフォーラム 、ライフサイエンスネットワークバーゼル 、 DMB - データ管理生物医学協会 、オスロがんクラスター 、 Life Scienceネットワーキングスイス（Pharma / Healthcare / Biotech / Medtech） 、実用的なフランス語は標準CDISCを標準化する 、臨床研究専門家協会ヨーロッパ、中東、アフリカおよびアジアでの臨床試験（EMEAA）、CROおよびCMO、CRAMS、CDMO（受託研究/開発/製造組織）プロフェッショナル、臨床研究の卓越性と安全性のためのアライアンス（ACRES）、臨床試験コミュニティ、DIA （DrugInfoAssn）、 CDISC 、臨床研究の専門家 、AFCRO - フランスCRO協会 DMB - データ管理生物医学協会 、デザイン・バイ・クオリティ（QbD）とPAT 、臨床開発とイノベーション、デザインによる品質：製薬業界における規制化学の製造と管理、「デザイン」による品質/プロセス分析「テクノロジー」（QbD / PAT）
SF ID：
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LinkedInの記事： https://www.linkedin.com/pulse/case-study-linking-product-demands-process-through-qbd-nina-chan/
3 第二パーティーイベント：
6月4〜6日：ENBIS春季大会（イタリア、フィレンツェ）
VolkerとPhilがブースを出展します。
タイトル ： 食品業界における複雑な設計要件 - JMP®を使用した事例と実装。
作者 ：Bart De Ketelaere、Wannes Akkermans、Volker Kraft、Peter Goos
にプレゼント ：6月5日、14：15〜15：00
抽象食品業界での新製品開発は、混合変数、プロセス変数、観察可能であるが制御できない要因に加えて、バッチごとの変動を伴う可能性がある非常に複雑な設定です。 このような複雑さを持つ実験の設計には、いわゆる最適設計によって提供される調整された柔軟なアプローチが必要です。 今回の合同発表会では、食品業界からの典型的な例を展示します。 次に、そのような最適設計を生み出すためにJMP®が提供する可能性を示します。 最後に、我々は新製品を最適化したい食品会社からの実際的な事例について詳しく説明します。想定される実験は、使用されるバッチの特性を測定する６つの共変量に加えて７つの成分の制限された混合物を含む。この場合のもっともらしいモデルを提示した後、JMP®の独自の機能を使用して最適な設計を作成し、そこから得られた結果を分析します。
タイトル： 最終的なスクリーニングデザインの最終的な増強
著者： フィルケイ
プレゼント： 6月5日、15：00〜15：25
抽象： 決定的なスクリーニングデザイン（DSD）は、多くの実験者の主要なニーズを独自に解決します。2011年に発表されて以来、DSDが急速かつ熱心に採用されていることを他にどのように説明できるでしょうか。多くの実験者にとって、5〜7つの要因に対する13または17ランのDSDは、いくつかの推進要因をスクリーニングする際に最適な設計です。デザインベースのモデル選択とともに、これらの要因の重要な主な効果、相互作用、曲線的な振る舞いを見つけるための、シンプルで効率的かつ効果的な実験的ワークフローが潜在的にあります。3つの要素のみが有効であれば、完全な2次RSMモデルを当てはめて、1ステップでスクリーニングと最適化を達成できます。しかし、3つ以上の要因がアクティブになっているとどうなりますか？あいまいさが発生したとき、簡単な次のステップはありますか？それとも、このような状況の複雑さはDSDの採用に対する障壁になりますか？このプレゼンテーションでは、DSDの利点を維持するために構造とプロパティを確実に維持できるように、これらのDSDを拡張する簡単な方法を説明します。その結果、より多くの状況でより多くの人々がシーケンシャルDOEとDSDのワークフローから恩恵を受けることができます。
ソーシャルメディア：#ENBIS
6月12日：ACHEMA（ドイツ、フランクフルト）
BerndとPhilは、6月12日に2つの異なる講演を行っています。ブースはありません。
Bernd Heinen：11:10、結果への直接的な方法：実験の混合設計
https://dechema.converia.de/frontend/index.php?page_id=4043&v=AuthorList&do=17&entity_id=67528
Room：H4.C - コンセンサス
Phil Kay、12：30なぜあなたのエンジニアや科学者はあなたのデータから価値を実現するのに最適な場所にあり、柔軟な問題解決アプローチと視覚的なデータ探索でこれを達成できるか
https://dechema.converia.de/frontend/index.php?page_id=4043&v=AuthorList&do=17&entity_id=60630
Room：CMF - イリュージョン3
アライアンス協会のウェビナー
6月19日 Stan HigginsをフィーチャーしたIChemE
探検家のウェビナー
6月7日： DOEで初めて新しいプロセス最適化を正しく実現 - NEW
このケーススタディでは、量産規模への拡張が困難であることが証明されている新製品を市場に投入しようとしている企業が直面している課題について検討します。同社には、歩留まり、生産率、副産物に影響を与える可能性があるインプットが多数あり、したがって商品化への道を見出すことができませんでした。生産能力にスケールアップするのに必要な洞察を提供する効率的な実験計画を彼らがどのように定義することができたかを示します。その知見は単純な速度論と矛盾しており、これもまた反応メカニズムのより良い理解につながった。この発見はまた、製品発見のためのスクリーニング戦略にも変化をもたらしました。このプロジェクトは新製品をより早く商品化するのに役立っただけでなく、将来の製品の発見率も向上させ、それによって革新を加速させました。
6月12日： 逸話的解決策を超えて：品質と歩留まり危機に対する永続的解決策を見つけるためのデータの利用 - 新しい
このケーススタディでは、3〜4ヶ月ごとに生産ラインに問題がある企業が直面している課題について検証します。プロセスは良質と不良品質の間を繰り返しましたが、オペレーターは変動の根本原因を特定することができませんでした。危機の間に、多くの解決策が提供されましたが、どれもうまくいきませんでした、そして問題は結局生産工場で材料を一掃して捨てて、再開することによって解決されました。この見直しにより、スケジューリングと供給の問題が生じました。実際に起こっていることを明らかにするために、会社がどのようにして既存のプロセスデータを取得することができたかを示します。この新しい洞察で、エンジニアは一貫して良質の製品を生産するためにプロセスを制御するために必要なノウハウを得ました。
6月21日： よりスマートなビジネス意思決定のための予測モデリング （6月7日から移動）
研究、開発、製造のいずれにおいても、以前のデータから実行可能な解決策を見つけることは、「目視」で見つけるのが困難または不可能である多くの変数間の複雑で騒々しい関係のために時に困難です。この無料のオンラインセミナーでは、実証済みで簡単に使用できる統計モデリング手法を使用して、以前のデータから強力な洞察を抽出することにより、複雑な技術的問題を初めて正しく短時間で解決する方法を示します。
次の方法を学習します：
- 多くのノイズの多い変数からなる以前のデータから関係を見つけます。
- 得られたモデルを利用してあなたの質問に答えてください。
- 統計モデルから改善の機会と決定を導きます。
JMPウェビナー入門
来るためにもっと見てください https://www.jmp.com/en_gb/events/getting-started-with-jmp/overview.html （そしてそれぞれの国のページ）
カスタマーケアイベント
JMPデイズ
6月6日：メルク、マルティヤック、フランス
SF： https://na79.salesforce.com/7011O000002871i
6月12日：ベルギー、ゲントのAblynx
SF： https://na79.salesforce.com/7011O000002Ddj5
6月14日： フィリップス、ドイツ
SF： https://na79.salesforce.com/7011O00000286xo
6月25日： ロシュ、ペンツベルク、ドイツ
SF： https://na79.salesforce.com/7011O0000028722
6月26日：DOW、シュコパウ、ドイツ
SF： https://na79.salesforce.com/7011O00000286vg
6月26日：Dynex、リンカンシャー、イギリス
SF： https://na79.salesforce.com/7011O00000286Ni
ユーザーグループ会議
6月14日：アイルランドユーザグループ会議、Analog Devices、Limerick、アイルランド
議題/登録リンク： https://www.jmp.com/en_gb/events/seminars/user-group/ir-user-group-14jun2018.html
SF： https://na79.salesforce.com/7011O000002Or5J
7月5日：英国ユーザーグループ会議、アボット、ウィットニー、イギリス
議題/登録リンク： https://www.jmp.com/en_gb/events/seminars/user-group/uk-user-group-05jul2018.html
SF： https://na79.salesforce.com/7011O000002Oqq8
JMPウェビナーの習得
社会とは
今月の応用分野：デザインによる予測分析と品質
分析的にCy Wegmanと話す： https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/analytically-speaking/how-p-and-g-saved-millions-and-improved-quality-with-analytics.html
LinkedInの記事： https://www.linkedin.com/pulse/culture-analytics-pg-how-make-better-decisions-predictive-nina-chan/?published=t
QBDイベント：
LinkedInの記事： https://www.linkedin.com/pulse/case-study-linking-product-demands-process-through-qbd-nina-chan/
上記のイベントで説明したショートリンクを使用して、ソーシャルメディアの店舗で共有したり、Sales Navigatorで顧客を招待したりします。
LinkedInとTwitterのための提案：
- 予測分析を使用して製品開発の意思決定を改善する方法 ＃分析#JMPExplorers
- 6月14日に参加して、アナリティクスのエキスパートであるCy Wegmanから、より良い意思決定の仕方を学んでください。
Procter＆Gambleが製品開発に述語の#analyticsを使用する方法。6月14日の無料セミナー
