親愛的團隊，
新的一個月，一個新的新聞報導......
您將在此後找到並附上所有營銷活動，相關的SF ID，提示以及未來兩個月需要了解的新聞。
與往常一樣，如果您有任何問題，請隨時與我們聯繫：
- Elias提供客戶服務（JMP日，用戶組會議和掌握JMP網絡廣播）
- 朱莉為營銷合作夥伴和探礦網絡廣播
- 尼娜為社交媒體
- Carla for Explorer研討會（面對面和流媒體），Explorer點播視頻和會議贊助
展望事件
Explorer活動
4月24日：利用數據驅動的實驗設計優化結果
該研討會將以英語展示，並在埃因霍溫（荷蘭）高科技園區直播。
我們的思想領袖Douglas Montgomery將與Bernd共同出席並介紹如何：
- 即使缺少信息，也可以從大而混亂的數據中獲取最大收益。
- 使用現代篩選方法找到正確的潛在性能驅動因素。
- 比較潛在的性能驅動因素，以便選擇最佳的性能進行進一步的實驗。
- 選擇正確類型的實驗以最低成本優化結果。
您可以在這些荷蘭網站上找到一些好的聯繫人高科技園區公司 ， Brainport埃因霍溫 （你會通過查看你選擇的部門找到這些公司），汽車校園在海爾蒙德。
Linkedin群組： 工業和系統工程師協會（IISE） ， Stat-Ease實驗設計（DOE）網絡 ， JMP DOE ， ENBIS - 歐洲商業和工業統計網絡 ，生物工程實驗設計（DoE） ， ASQ化學和加工工業部 ，埃因霍溫高科技園區 ， Brainport埃因霍溫 ，工藝工程師 ，化學工程師
SF ID：
著陸頁短網址：
Linkedin文章 ： https://www.linkedin.com/pulse/doug-montgomery-combining-design-of-experiments-predictive-nina-chan/?published=t
博客文章道格蒙哥馬利專訪： https://community.jmp.com/t5/forums/editpage/board-id/jmp-blog/message-id/3348/is-draft/true
4月24日：質量工程統計發現
該研討會將以英語展示，並在埃因霍溫（荷蘭）高科技園區直播。
我們的發言人Bernd和Hadley將介紹如何：
- 確定您所做的測量是否真的符合目的，或者只是噪聲。
- 即使存在多種變異來源，也只需監控或控制流程即可。
- 使用可視化和分析的混合加速故障排除，以快速識別根本原因，即使是困難問題。
- 正確識別流程干預後哪些響應實際發生了變化。
- 簡單，輕鬆地傳達您的發現，以建立工程和管理的共識。
您可以在這些荷蘭網站上找到一些好的聯繫人高科技園區公司 ， Brainport埃因霍溫 （你會通過查看你選擇的部門找到這些公司），汽車校園在海爾蒙德。
Linkedin群組：
質量和監管網絡，ASQ - 全球質量之聲，年度可靠性和可維護性研討會，精益六西格瑪 ，質量和監管網絡 ， laqualitétotalale ，工藝工程師 ，埃因霍溫高科技園區 ， Brainport埃因霍溫 ，工藝工程師
SF ID：
著陸頁短網址：
Linkedin文章 ： https://www.linkedin.com/pulse/quality-engineering-use-data-effectively-improve-production-nina-chan/
會議：
4月24日至25日：DECHEMA Praxisforum大數據，法蘭克福（德國）
Mahmoud Hammoud的展覽和演講
http://dechema.de/en/BigData.html
4月24 - 26日：ARDC Europe 2018 - 應用可靠性和耐久性會議，哥本哈根（丹麥）
Bernd Heinen將於4月25日出席。你可以找到他的摘要 https://ardc2018europe.pathable.com/meetings/615023
探索者網絡直播系列
從自由格式文本數據中提取信息和見解
您是否有長文本字符串無法以任何有意義的方式進行分析？您想查看設備日誌，操作員註釋或客戶反饋中是否隱藏了大量信息？此網絡廣播將展示如何訪問和組織您的文本數據，然後進行探索以提取以前可能忽略的洞察力。
你將學到如何：
•訪問和組織您的文本數據。
•探索非結構化數據以獲得更多業務洞察力。
•使用新信息來推動您可能錯過的改進機會。
利用工業4.0思維通過數據整合和可視化獲得快速見解
工業4.0正在推動企業數據仍然是一種未充分利用的資產。您的研發，製造和使用數據可能難以使用，因為它存在於許多地方和許多格式中。在花費數小時或數天獲取所需數據後，您可能缺乏提取意義的技能，尤其是在存在復雜的關係時。
此網絡研討會將向您展示如何統一不同的數據源，準備好分析數據，然後通過使用動態可視化從中提取意義，而無需“大爆炸”方法。
你將學到如何：
- 快速訪問，整合和清理不同的數據源。
- 通過探索性數據分析發現您數據的見解。
- 從數據分析中獲得理解並提供業務價值。
JMP入門
留意更多信息 https://www.jmp.com/en_gb/events/getting-started-with-jmp/overview.html （以及各自的國家頁面）
客戶關懷活動
JMP日
4月5日： Sanofi Aventis，法國維特里塞納河畔
法國SF： https://na79.salesforce.com/7011O000002DdWQ
掌握JMP
什麼是社交
本月申請面積： 工業4.0
上- 在JMP和第三方協會中需求視頻和編輯 ：
客戶故事分享：
WL核心： https://www.jmp.com/en_gb/customer-stories/wl-gore-germany.html
巴斯夫： https://www.jmp.com/en_gb/customer-stories/basf.html
普利司通： https://www.jmp.com/en_gb/customer-stories/bridgestone.html
社交銷售：
Twitter Hashtag：#JMPExplorers
使用上述活動中提到的短鏈接在您的社交媒體上分享，並通過Sales Navigator邀請客戶。
推特的例子：
- DOE和預測模型是一個強大的組合，可以獲得數據的洞察力。請於4月24日訪問我們#JMPExplorer
- DOE創新者Doug Montogomery在4月24日展示瞭如何節省成本和改進流程#dataviz #analytics
