Hola a todos,
Esperamos que todos estén listos para enfrentar el H2. Para ayudarlo en sus esfuerzos, nuevamente hemos recopilado todas las actividades de marketing actuales y futuras en Europa en la edición de este mes del Boletín de Marketing. Úselo para promocionar los numerosos seminarios, seminarios web, JMP Days y reuniones de grupos de usuarios.
Mejor,
Carla (Seminarios de Explorer (en persona y transmitidos), videos de Explorer y conferencias patrocinadas)
Nina (Medios de comunicación social)
Julie (Asociaciones y webinars de prospección).
Elias (Atención al cliente - JMP days, Mastering JMP webinars, Grupos de usuarios y Descubrimiento)
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PROSPECCIONANDO EVENTOS
Seminarios de exploradores
Los 2 siguientes seminarios de Explorer son promovidos conjuntamente por Medicon Valley Alliance.
14 de junio: mejora del rendimiento de fabricación con análisis predictivo de vanguardia
Este seminario se presentará en inglés y se transmitirá en vivo desde la oficina de Copenhague SAS.
Nuestro líder de pensamiento, Cy Wegman, co-presentará con Malcolm y cubrirá cómo:
- Impulsar oportunidades de mejora y decisiones a partir de modelos estadísticos.
- Reduzca la fábrica oculta haciendo un mejor uso de los datos para identificar los problemas y sus causas.
- Encuentra relaciones de datos anteriores que consisten en muchas variables ruidosas.
Puedes encontrar algunos buenos contactos para invitar en estos
El ingeniero de procesos , Modelado de datos , Big Data | Aprendizaje automático | Análisis predictivo | Minería de datos | Análisis prescriptivo | Ciencia de datos , Red de análisis predictivo (PAN) , DataScience, Big Data, Aprendizaje Automático, Estadística, AI (Inglés) , Club Mathématiques-Entreprises (AMIES) , Profesionales de la minería de datos en todo el mundo , Mineros de datos , Estadística estadística , Red Profesional de JMP , Análisis de negocios - Análisis predictivo - Big Data , Analítica avanzada , Métodos de investigación y ciencia de datos , Aprendizaje automático y ciencia de datos , KDnuggets Aprendizaje automático, Ciencia de datos, Minería de datos, Big Data , Noticias de modelado predictivo , Ideas analíticas , Analítica predictiva , Red de oncología de la Alianza Medicon Valley , Medicon Valley profesionales de ciencias de la vida
ID de SF:
URL cortas de las páginas de destino:
Artículo de LinkedIn: https://www.linkedin.com/pulse/culture-analytics-pg-how-make-better-decisions-predictive-nina-chan/?published=t
14 de junio: mejora de la confiabilidad del producto con calidad por diseño
Este seminario se presentará en inglés y se transmitirá en vivo desde la oficina de Copenhague SAS.
Nuestros oradores, Valérie Nedbal y Torben Bygvraa Rasmussen (de NNE) cubrirán cómo:
- Implementar los principios de QbD desde el descubrimiento hasta la interrupción del producto.
- Aplicar estadísticas para establecer especificaciones y validar sistemas de medición (ensayos).
- Utilice herramientas de gestión de riesgos para identificar y priorizar posibles parámetros críticos del proceso.
- Identifique los parámetros críticos del proceso y desarrolle una relación funcional entre esos parámetros del proceso y sus atributos críticos para la calidad (CQA) utilizando el diseño de experimentos (DOE).
- Establecer espacio de diseño.
- Desarrollar un plan de control como parte de una estrategia de gestión de riesgos.
- Asegúrese de que el proceso esté en control (estadístico) y sea capaz.
Puede encontrar algunos buenos contactos para invitar en estos sitios web daneses y suecos. Alianza de Medicon Valley , Dansk Biotech , Suecia Bio , Aldea Medicon
Grupos de Linkedin: Red de oncología de la Alianza Medicon Valley , Medicon Valley profesionales de ciencias de la vida , CDISC , Profesionales de la investigación clínica , Ciencias de la vida Skåne , Foro QbD , Red de ciencias de la vida de Basilea , DMB - Asociación Biomédica de Gestión de Datos , Grupo de cáncer de Oslo , Redes de ciencias de la vida en Suiza (Pharma / Healthcare / Biotech / Medtech) , Utilisateurs francophones des standards CDISC , Asociación de Profesionales de Investigación Clínica , Ensayos clínicos en Europa, Medio Oriente, África y Asia (EMEAA), CRO y CMO, CRAMS, CDMO (Investigación en Contratos / Desarrollo / Organizaciones de Fabricación) Profesionales, Alianza para la Excelencia en Investigación Clínica y Seguridad (ACRES), Comunidad de Ensayos Clínicos, DIA (DrugInfoAssn), CDISC , Profesionales de la investigación clínica , AFCROs - La Asociación Francesa de CROs, DMB - Asociación Biomédica de Gestión de Datos , Calidad por diseño (QbD) y PAT , Desarrollo Clínico e Innovación, Calidad por Diseño: Química Regulatoria Fabricación y Control en la Industria Farmacéutica, Calidad por "DISEÑO" / Proceso Analítico "TECNOLOGÍA" (QbD / PAT)
ID de SF:
URL cortas de las páginas de destino:
Artículo de LinkedIn: https://www.linkedin.com/pulse/case-study-linking-product-demands-process-through-qbd-nina-chan/
3 rd Eventos de fiesta:
4-6 de junio: ENBIS Spring Meeting (Florencia, Italia)
Volker y Phil presentarán y estarán presentes con un stand.
Título : Requisitos de diseño complejo en la industria alimentaria: casos e implementaciones con JMP®.
Autores : Bart De Ketelaere, Wannes Akkermans, Volker Kraft, Peter Goos
Presenta en : 5 de junio, entre las 14:15 y las 15:00.
Resumen : El desarrollo de nuevos productos en la industria alimentaria a menudo es un entorno altamente complejo que puede incluir una variación de lote a lote, además de variables de mezcla, variables de proceso y factores observables pero incontrolables. El diseño de experimentos con tal complejidad requiere un enfoque personalizado y flexible que se ofrece en los llamados diseños óptimos. Durante esta presentación conjunta, mostraremos ejemplos típicos de la industria alimentaria para preparar el escenario. A continuación, mostraremos las posibilidades que ofrece JMP® para producir diseños tan óptimos. Finalmente, elaboraremos un caso práctico de una empresa de alimentos que desea optimizar un nuevo producto. El experimento previsto implica una mezcla restringida de 7 componentes además de 6 covariables que miden las propiedades de los lotes utilizados. Después de presentar un modelo plausible para este caso, crearemos un diseño óptimo utilizando las características únicas de JMP® y analizaremos los resultados obtenidos.
Título: Aumento definitivo de diseños de cribado definitivos
Autores: Phil Kay
Presenta en: 5 de junio, entre las 15:00 y las 15:25.
Resumen: Los diseños de detección definitiva (DSD) abordan de manera única las necesidades clave de muchos experimentadores. ¿De qué otra manera podemos explicar la adopción rápida y entusiasta de los DSD desde que se publicó su descubrimiento en 2011? Para muchos experimentadores, los DSD de 13 o 17 ejecuciones para cinco a siete factores son los diseños a los que se debe acudir cuando se analizan los pocos factores determinantes. Junto con la selección del modelo basado en el diseño, potencialmente tiene un flujo de trabajo experimental simple, eficiente y eficaz para encontrar los efectos principales, las interacciones y los comportamientos curvilíneos importantes de estos factores. Si solo tres de los factores están activos, puede ajustar el modelo RSM de segundo orden completo y lograr la detección y la optimización en un solo paso. ¿Pero qué pasa si hay más de tres factores activos? Cuando se produce ambigüedad, ¿hay un siguiente paso simple? ¿O la complejidad de esta situación se convierte en una barrera para la adopción de DSD? En esta presentación, verá formas sencillas de aumentar estos DSD, asegurándose de que la estructura y las propiedades se puedan conservar para mantener los beneficios de los DSD. En consecuencia, más personas en más situaciones pueden beneficiarse del flujo de trabajo de DOE y DSD secuenciales.
Redes sociales: #ENBIS
12 de junio: ACHEMA (Frankfurt, Alemania)
Bernd y Phil presentarán 2 charlas diferentes el 12 de junio. No Booth.
Bernd Heinen: 11:10, El camino recto hacia un resultado: Mezcla de diseños de experimentos
https://dechema.converia.de/frontend/index.php?page_id=4043&v=AuthorList&do=17&entity_id=67528
Sala: H4.C - Consensos
Phil Kay, 12:30 Por qué sus ingenieros y científicos están en la mejor posición para darse cuenta del valor de sus datos y cómo pueden lograrlo con un enfoque flexible de resolución de problemas y exploración de datos visuales
https://dechema.converia.de/frontend/index.php?page_id=4043&v=AuthorList&do=17&entity_id=60630
Sala: CMF - Illusion 3
Seminarios web de la asociación de alianzas
19 de junio: IChemE con Stan Higgins
Webinars de exploradores
7 de junio: Obtenga la nueva optimización de procesos desde el primer momento con DOE - NUEVO
Este estudio de caso examinará los desafíos que enfrenta una compañía que desea lanzar al mercado un nuevo producto que estaba resultando difícil de escalar a los volúmenes de producción. La empresa tenía una gran cantidad de insumos que podían afectar el rendimiento, la tasa de producción y los subproductos y, por lo tanto, no podían ver un camino hacia la comercialización. Mostraremos cómo pudieron definir un plan de experimentación eficiente que proporcionó la información necesaria para ampliar con éxito la capacidad de producción. Los hallazgos estaban en desacuerdo con la teoría cinética simple que también condujo a una mejor comprensión del mecanismo de reacción. Este hallazgo también dio como resultado un cambio en la estrategia de detección para el descubrimiento del producto. El proyecto no solo ayudó a comercializar un nuevo producto más rápido, sino que también mejoró la tasa de descubrimiento de productos futuros, acelerando así la innovación.
12 de junio: Ir más allá de las soluciones anecdóticas: utilizar datos para encontrar soluciones duraderas a la calidad y generar crisis - NUEVO
Este estudio de caso examinará los desafíos que enfrenta una empresa que tuvo problemas con una línea de producción cada tres o cuatro meses. El proceso pasó de buena a mala calidad, pero los operadores no pudieron identificar la causa raíz de las fluctuaciones. Durante una crisis, se ofrecieron muchas soluciones, pero ninguna funcionó, y el problema finalmente se solucionó al purgar y desechar el material en la planta de producción y reiniciarlo. Esta revisión dio lugar a problemas de programación y suministro. Mostraremos cómo la empresa pudo luego tomar los datos de proceso existentes para descubrir lo que realmente estaba sucediendo. Con esta nueva visión, los ingenieros obtuvieron el conocimiento necesario para controlar los procesos y producir productos de buena calidad de manera consistente, eliminando muchos lotes desechados por año y evitando daños a la reputación de los clientes.
Junio 21: Modelado predictivo para decisiones de negocios más inteligentes (movido desde el 7 de junio)
Encontrar soluciones viables, ya sea en investigación, desarrollo o fabricación, a partir de datos anteriores a veces es difícil debido a las complejas y ruidosas relaciones entre muchas variables que son difíciles o imposibles de detectar "a simple vista". Este seminario en línea gratuito muestra cómo resolver problemas técnicos complejos correctamente la primera vez y en menos tiempo, extrayendo información valiosa de datos anteriores utilizando métodos de modelado estadístico probados y fáciles de usar.
Aprenderás cómo:
- Encuentra relaciones de datos anteriores que consisten en muchas variables ruidosas.
- Utilice el modelo resultante para responder a sus preguntas.
- Impulsar oportunidades de mejora y decisiones a partir de modelos estadísticos.
Comenzando con los seminarios web de JMP
Esté atento a más por venir https://www.jmp.com/en_gb/events/getting-started-with-jmp/overview.html (y las respectivas páginas del país)
EVENTOS DE ATENCION AL CLIENTE
JMP Days
6 de junio: Merck, Martillac, Francia.
SF: https://na79.salesforce.com/7011O000002871i
12 de junio: Ablynx, Gante, Bélgica.
SF: https://na79.salesforce.com/7011O000002Ddj5
14 de junio: Philips, Ulm, Alemania
SF: https://na79.salesforce.com/7011O00000286xo
25 de junio: Roche, Penzberg, Alemania
SF: https://na79.salesforce.com/7011O0000028722
26 de junio: DOW, Schkopau, Alemania.
SF: https://na79.salesforce.com/7011O00000286vg
26 de junio: Dynex, Lincolnshire, Reino Unido.
SF: https://na79.salesforce.com/7011O00000286Ni
Reuniones de grupos de usuarios
14 de junio: Reunión del Grupo de Usuarios de Irlanda, Analog Devices, Limerick, Irlanda
Agenda / enlace de registro: https://www.jmp.com/en_gb/events/seminars/user-group/ir-user-group-14jun2018.html
SF: https://na79.salesforce.com/7011O000002Or5J
5 de julio: Reunión del Grupo de Usuarios del Reino Unido, Abbott, Witney, Reino Unido
Agenda / enlace de registro: https://www.jmp.com/en_gb/events/seminars/user-group/uk-user-group-05jul2018.html
SF: https://na79.salesforce.com/7011O000002Oqq8
Dominar JMP Webinars
Lo que es social
Área de aplicación del mes: análisis predictivo y calidad por diseño.
Hablando analíticamente con Cy Wegman: https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/analytically-speaking/how-p-and-g-saved-millions-and-improved-quality-with-analytics.html
Artículo de LinkedIn: https://www.linkedin.com/pulse/culture-analytics-pg-how-make-better-decisions-predictive-nina-chan/?published=t
Evento QBD:
Artículo de LinkedIn: https://www.linkedin.com/pulse/case-study-linking-product-demands-process-through-qbd-nina-chan/
Use los enlaces cortos mencionados en el evento anterior para compartir en sus redes sociales e invitar a los clientes a través de Sales Navigator.
Sugerencias para LinkedIn y Twitter:
- Cómo utilizar el análisis predictivo para tomar mejores decisiones en el desarrollo de productos. #analytics #JMPExplorers
- Únase a nosotros el 14 de junio para aprender del experto en análisis Cy Wegman sobre cómo tomar mejores decisiones.
Cómo Procter & Gamble utiliza los analíticos predicativos en el desarrollo de sus productos. Seminario gratuito el 14 de junio.
