안녕 모두,
우리는 당신이 모두 H2를 다룰 준비가 되었기를 바랍니다. 귀사의 노력을 지원하기 위해 이번 달 마케팅 뉴스 레터에서 유럽에서의 모든 현재 및 향후 마케팅 활동을 다시 수집했습니다. 수많은 세미나, 웹 세미나, JMP 데이 및 사용자 그룹 회의를 홍보하는 데 사용하십시오.
베스트,
칼라 (Explorer 세미나 (개인 및 스트리밍), Explorer 비디오 및 후원 회의)
니나 (소셜 미디어)
줄리 (파트너십 및 웹 세미나 탐방)
엘리아스 (고객 관리 - JMP 일, Mastering JMP 웹 세미나, 사용자 그룹 및 검색)
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행사 전개
탐험가 세미나
다음의 Explorer 세미나는 Medicon Valley Alliance에서 공동으로 추진합니다.
6 월 14 일 : 최첨단 예측 분석으로 제조 성능 향상
이 세미나는 코펜하겐 SAS 사무소에서 영어로 진행되며 실시간 스트리밍됩니다.
우리의 사고 리더 인 Cy Wegman은 Malcolm과 공동으로 발표하고 다음과 같은 방법을 다룹니다.
- 통계 모델을 통해 개선 기회 및 의사 결정을 유도하십시오.
- 문제 및 그 원인을 식별하기 위해 데이터를보다 잘 활용하여 숨겨진 공장을 줄입니다.
- 많은 시끄러운 변수로 구성된 이전 데이터와의 관계를 찾습니다.
당신은 이들에 초대 할 좋은 접점을 찾을 수 있습니다.
프로세스 엔지니어 , 데이터 모델링 , 빅 데이터 | 기계 학습 | 예측 분석 | 데이터 마이닝 | 규정 분석 | 데이터 과학 , Predictive Analytics Network (PAN) , DataScience, 빅 데이터, 기계 학습, 통계, 인공 지능 (영어) , 클럽 매티 마틱 - Entreprises (AMIES) , 전세계의 데이터 마이닝 전문가 , 데이터 마이너 , 통계 - 수학 통계 , JMP 프로페셔널 네트워크 , 비즈니스 분석 - 예측 분석 - 빅 데이터 , 고급 분석 , 연구 방법 및 데이터 과학 , 기계 학습 및 데이터 과학 , KDnuggets 기계 학습, 데이터 과학, 데이터 마이닝, 빅 데이터 , 예측 모델링 뉴스 , 분석적 통찰력 , 예측 분석 , 메디신 밸리 얼라이언스 종양 네트워크 , Medicon Valley 생명 과학 전문가
SF ID :
방문 페이지 짧은 URL :
LinkedIn 기사 : https://www.linkedin.com/pulse/culture-analytics-pg-how-make-better-decisions-predictive-nina-chan/?published=t
6 월 14 일 : 디자인으로 품질에 대한 제품 신뢰도 향상
이 세미나는 코펜하겐 SAS 사무소에서 영어로 진행되며 실시간 스트리밍됩니다.
연사 인 Valérie Nedbal과 Torben Bygvraa Rasmussen (NNE 출신)은 다음과 같은 방법을 다룹니다.
- 발견에서 제품 중단까지 QbD 원칙을 구현하십시오.
- 통계를 적용하여 사양을 설정하고 측정 시스템을 검증합니다 (검정).
- 위험 관리 도구를 활용하여 잠재적 인 중요한 프로세스 매개 변수를 식별하고 우선 순위를 지정합니다.
- 중요한 공정 매개 변수를 확인하고 실험 설계 (DOE)를 사용하여 공정 매개 변수와 CQA (critical-to-quality attributes) 사이의 기능적 관계를 개발하십시오.
- 디자인 공간을 확보하십시오.
- 리스크 관리 전략의 일환으로 통제 계획을 수립하십시오.
- 프로세스가 (통계적으로) 제어 가능하고 가능한지 확인하십시오.
이 덴마크어 및 스웨덴어 웹 사이트에 초대 할 수있는 좋은 연락처를 찾을 수 있습니다. 메디신 밸리 얼라이언스 , 단 스크 바이오텍 , 스웨덴 바이오 , 메디 콘 빌리지
링크드 인 그룹 : 메디신 밸리 얼라이언스 종양 네트워크 , Medicon Valley 생명 과학 전문가 , CDISC , 임상 연구 전문가 , 생명 과학 Skåne , QbD 포럼 , 생명 과학 네트워크 바젤 , DMB - 데이터 관리 Biomedical Association , 오슬로 암 클러스터 , 생명 과학 네트워킹 스위스 (Pharma / Healthcare / Biotech / Medtech) , 프랑스 표준화 협회 CDISC , 임상 연구 전문가 협회 (EMEAA), CRO 및 CMO, CRAMS, CDMO (계약 연구 / 개발 / 제조 조직) 전문가, 임상 연구 우수성 및 안전성 (ACRES) 동맹, 임상 시험 커뮤니티, DIA의 임상 시험, 유럽, 중동, 아프리카 및 아시아 (DrugInfoAssn), CDISC , 임상 연구 전문가 , AFCROs - 프랑스 CRO 협회, DMB - 데이터 관리 Biomedical Association , QBD (Quality-by-Design) 및 PAT , 임상 개발 및 혁신, 디자인 별 품질 : 제약 산업의 규제 화학 제조 및 제어, "DESIGN"에 의한 품질 / 분석적 "TECHNOLOGY"(QbD / PAT)
SF ID :
방문 페이지 짧은 URL :
LinkedIn 기사 : https://www.linkedin.com/pulse/case-study-linking-product-demands-process-through-qbd-nina-chan/
삼 rd 파티 이벤트 :
6 월 4-6 일 : ENBIS 봄 모임 (이탈리아 피렌체)
Volker와 Phil이 부스를 가지고 발표 할 예정입니다.
표제 : 식품 업계의 복잡한 디자인 요구 사항 - JMP®를 사용한 사례 및 구현.
저자 : Bart De Ketelaere, Wannes Akkermans, Volker Kraft, Peter Goos
선물하다 : 6 월 5 일, 14:15 ~ 15:00
추상 : 식품 업계의 신제품 개발은 혼합물 변수, 공정 변수 및 관찰 가능하지만 통제 할 수없는 요소 외에도 일괄 배치 변화를 포함 할 수있는 매우 복잡한 환경입니다. 이러한 복잡성으로 실험을 설계하려면 소위 최적 설계가 제공하는 맞춤형 유연한 접근 방식이 필요합니다. 이번 공동 발표에서 우리는 식품 업계의 대표적인 사례를 현장에 소개 할 예정입니다. 다음으로, JMP®가 제공하는 가능성을 제시하여 최적의 디자인을 만들어 낼 것입니다. 마지막으로, 우리는 신제품을 최적화하고자하는 식품 회사의 실제 사례에 대해 자세히 설명 할 것입니다. 구상 된 실험은 사용 된 배치의 특성을 측정하는 6 가지 공변량 이외에 7 가지 성분의 제약 된 혼합물을 포함한다. 그럴듯한 모델을 제시 한 후 JMP®의 고유 한 기능을 사용하여 최적의 디자인을 만들고 그 결과를 분석합니다.
표제: 명확한 스크리닝 디자인의 확실한 증강
저자 : 필 케이
선물 : 6 월 5 일 15 : 00 ~ 15 : 25
추상: 최종 심사 디자인 (DSD)은 많은 실험자의 핵심 요구 사항을 고유하게 해결합니다. DSD의 발견이 2011 년에 발표 된 이래로 DSD의 신속하고 열광적 인 채택을 어떻게 설명 할 수 있습니까? 많은 실험자들에게, 5-7 가지 요소에 대한 13- 또는 17- 실행 DSD는 소수의 주행 요인을 스크리닝 할 때 설계됩니다. 디자인 기반 모델 선택과 함께 잠재적으로 중요한 요인, 상호 작용 및 이러한 요소의 곡선 동작을 찾는 간단하고 효율적이며 효과적인 실험 작업 흐름이 있습니다. 3 가지 요인 만 활성화 된 경우 전체 2 차 주문 RSM 모델을 적용하고 한 단계로 스크리닝 및 최적화를 수행 할 수 있습니다. 그러나 3 가지 이상의 요소가 활성화되면 어떻게 될까요? 모호성이 발생하면 간단한 다음 단계가 있습니까? 아니면이 상황의 복잡성이 DSD 채택의 장벽이됩니까? 이 프리젠 테이션에서는 DSD의 이점을 유지하기 위해 구조 및 특성을 보존 할 수 있도록 이러한 DSD를 보강하는 간단한 방법을 보여줍니다. 결과적으로 더 많은 상황에 처한 더 많은 사람들이 순차적 DOE 및 DSD의 워크 플로우로부터 이익을 얻을 수 있습니다.
소셜 미디어 : #ENBIS
6 월 12 일 : ACHEMA (프랑크푸르트, 독일)
Bernd와 Phil은 6 월 12 일에 2 개의 다른 회담을 발표하고있다. 부스 없음.
Bernd Heinen : 11시 10 분, 결과에 대한 직접적인 방법 : 실험의 혼합물 설계
https://dechema.converia.de/frontend/index.php?page_id=4043&v=AuthorList&do=17&entity_id=67528
방 : H4.C - Consens
Phil Kay, 12:30 엔지니어와 과학자가 데이터의 가치를 실현하고 유연한 문제 해결 방식과 시각적 데이터 탐색을 통해이를 달성하는 방법을 가장 잘 파악하는 이유
https://dechema.converia.de/frontend/index.php?page_id=4043&v=AuthorList&do=17&entity_id=60630
방 : CMF - 환영 3
얼라이언스 연합 웹 세미나
6 월 19 일 : 스탠 히긴스 (Stan Higgins)가 등장하는 IChemE
탐색기 웨비나
6 월 7 일 : DOE와 함께 처음으로 새로운 프로세스 최적화를 얻으십시오. - NEW
이 사례 연구는 생산량을 확장하기 어려운 것으로 판명 된 신제품을 시장에 출시하고자하는 회사가 직면 한 문제를 검토합니다. 회사는 생산량, 생산 속도 및 부산물에 영향을 줄 수있는 많은 투입물을 가지고 있었기 때문에 상업화를위한 방법을 찾을 수 없었습니다. 우리는 그들이 생산 능력을 성공적으로 확장하기 위해 필요한 통찰력을 제공하는 효율적인 실험 계획을 어떻게 정의 할 수 있었는지 보여줄 것입니다. 연구 결과는 반응 메커니즘에 대한 더 나은 이해를 이끌어내는 단순한 운동 이론과는 상충되었다. 이 발견은 또한 제품 발견을위한 스크리닝 전략으로 바뀌었다. 이 프로젝트가 신제품의 상용화를 앞당길뿐만 아니라 미래 제품의 발견 률을 향상시켜 혁신을 가속화했습니다.
6 월 12 일 : 일화적인 솔루션을 넘어서 : 데이터를 활용하여 지속적인 품질 솔루션 개발 및 위기 발생 - 새로운
이 사례 연구는 3 ~ 4 개월마다 생산 라인에 문제가있는 회사가 직면 한 어려움을 조사합니다. 이 프로세스는 좋은 품질과 나쁜 품질 사이에서 전환되었지만 운영자는 변동의 근본 원인을 식별 할 수 없었습니다. 위기 상황에서 많은 솔루션이 제공되었지만 아무 것도 작동하지 않았습니다. 문제는 결국 생산 공장의 자재를 폐기 및 폐기하고 다시 시작함으로써 해결되었습니다. 이러한 점검으로 일정과 공급 문제가 발생했습니다. 우리는 회사가 실제로 진행중인 작업을 파악하기 위해 기존의 프로세스 데이터를 취하는 방법을 보여줍니다. 이 새로운 통찰력을 통해 엔지니어는 양질의 제품을 일관성있게 생산하고 일년에 폐기 된 많은 배치를 제거하며 고객과의 명예 훼손을 피하기 위해 프로세스를 제어하는 데 필요한 노하우를 얻었습니다.
6 월 21 일 : 지능적인 비즈니스 의사 결정을위한 예측 모델링 (6 월 7 일 이전)
이전 데이터에서 연구, 개발 또는 제조와 같은 실행 가능한 솔루션을 찾는 것이 때로는 '눈으로'파악하기 어렵거나 불가능한 여러 변수 사이의 복잡하고 시끄러운 관계로 인해 어려울 수 있습니다. 이 무료 온라인 세미나는 입증 된 간단한 통계 모델링 방법을 사용하여 이전 데이터에서 강력한 통찰력을 추출하여 복잡한 기술 문제를 정확하게 처음으로, 그리고 짧은 시간에 해결하는 방법을 보여줍니다.
다음 방법을 배우게됩니다.
- 많은 시끄러운 변수로 구성된 이전 데이터와의 관계를 찾습니다.
- 결과 모델을 활용하여 질문에 답하십시오.
- 통계 모델을 통해 개선 기회 및 의사 결정을 유도하십시오.
JMP 웹 세미나 시작하기
더 많은 것을 기대해 보라. https://www.jmp.com/en_gb/events/getting-started-with-jmp/overview.html (및 해당 국가 페이지)
고객 관리 이벤트
JMP 일
6 월 6 일 : 프랑스, Martillac, Merck
SF : https://na79.salesforce.com/7011O000002871i
6 월 12 일 : Ablynx, 겐트, 벨기에
SF : https://na79.salesforce.com/7011O000002Ddj5
6 월 14 일 : 필립스, 울름, 독일
SF : https://na79.salesforce.com/7011O00000286xo
6 월 25 일 : Roche, Penzberg, 독일
SF : https://na79.salesforce.com/7011O0000028722
6 월 26 일 : DOW, Schkopau, Germany
SF : https://na79.salesforce.com/7011O00000286vg
6 월 26 일 : Dynex, Lincolnshire, 영국
SF : https://na79.salesforce.com/7011O00000286Ni
사용자 그룹 회의
6 월 14 일 : 아일랜드 사용자 그룹 회의, Analog Devices, Limerick, Ireland
일정 / 등록 링크 : https://www.jmp.com/en_gb/events/seminars/user-group/ir-user-group-14jun2018.html
SF : https://na79.salesforce.com/7011O000002Or5J
7 월 5 일 : 영국 사용자 그룹 회의, Abbott, Witney, 영국
일정 / 등록 링크 : https://www.jmp.com/en_gb/events/seminars/user-group/uk-user-group-05jul2018.html
SF : https://na79.salesforce.com/7011O000002Oqq8
JMP 웹 세미나 마스터하기
사회적인 것
이달의 응용 분야 : 디자인 별 예측 분석 및 품질
Cy Wegman과 분석적으로 말하기 : https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/analytically-speaking/how-p-and-g-saved-millions-and-improved-quality-with-analytics.html
LinkedIn 기사 : https://www.linkedin.com/pulse/culture-analytics-pg-how-make-better-decisions-predictive-nina-chan/?published=t
QBD 행사 :
LinkedIn 기사 : https://www.linkedin.com/pulse/case-study-linking-product-demands-process-through-qbd-nina-chan/
위의 이벤트에서 언급 한 짧은 링크를 사용하여 소셜 미디어 매장에서 공유하고 Sales Navigator를 통해 고객을 초대하십시오.
LinkedIn 및 Twitter에 대한 제안 :
- 예측 분석을 사용하여 제품 개발에서 더 나은 의사 결정을 내리는 방법. #analytics #JMPExplorers
- 6 월 14 일 분석 전문가 인 Cy Wegman을 통해 더 나은 결정을 내리는 방법을 배우십시오.
Procter & Gamble은 어떻게 제품 개발에 예측 기술을 사용합니다. 6 월 14 일 무료 세미나
