Vous trouverez ci-dessous des citations d'impact sur les clients tirées d'histoires de réussite et d'événements Statistiquement parlant organisés par sujet.Ces citations ont été approuvées pour un usage public.N'oubliez pas de vérifier les mises à jour et le nouveau contenu !
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CULTURE ANALYTIQUE / FLUX DE TRAVAIL JMP
"Certains employés sont plus réticents à adopter l'analytique. Ils pourraient reconnaître que nous sommes dans un voyage de données et ne veulent pas être laissés pour compte, alors ils embarquent. Cependant, la vraie valeur réside dans ceux qui comprennent simplement et leur état d'esprit change complètement après avoir fait l'expérience d'une vision à portée de main, attendant juste d'être découverte. »
-Kieran O'Mahony - Dairygold
JMP DS Americas 2021 - Producteurs d'enregistrement - Pleins feux sur les explorateurs de données gallery.mp4 - Tous les documents (sharepoint.com)
« Pour commencer, essayer de comprendre l'analyse des données et utiliser un nouveau programme comme JMP, il faut qu'un responsable dise qu'il est acceptable d'aller plus lentement à court terme avec les problèmes d'analyse afin que les gens se sentent habilités à réellement apprendre plutôt que de recourir à leurs anciennes méthodes. . Lorsque la maison est en feu, les gens ne saisiront pas naturellement l'outil qui les ralentira au début, c'est donc notre travail en tant qu'agents de changement de leur faire savoir qu'il est acceptable d'aller plus lentement au début pour finir par aller plus vite et plus loin dans l'ensemble. ".
-Steve Hampton, responsable du contrôle des processus, PCC Structurals
Steve Hampton de PCC Structurals explique la transition depuis Minitab et pourquoi il est si important de tirer parti des ressources JMP pour l'engagement et l'apprentissage, qu'il qualifie de « valeur ajoutée immense ».
" Nous voulions arrêter la lutte contre les incendies , nous avons donc commencé à sensibiliser les gens aux statistiques, à l'analyse des données et aux raisons pour lesquelles les données sont essentielles à la prise de décision....Les gens demandaient souvent : « Pouvez-vous analyser ces chiffres pour moi ? » Mais maintenant, ils le font eux-mêmes. Cela me fait gagner du temps. Mais cela signifie également que nous consacrons moins de temps à accéder aux données et davantage à ce qui est vraiment important : la prise de décision. .»
– Vasco Cachaco, champion principal du processus Six Sigma, Xaar
Histoire de réussite de Xaar
" Les principales caractéristiques étaient donc la volonté de grandir et de s'adapter, la curiosité d'apprendre à mieux faire notre travail, ainsi que l'investissement et les ressources, à la fois pédagogiques et techniques, telles que le logiciel JMP. , par le leadership pour aider les gens à se perfectionner, et il s'agit d'une activité en croissance continue.
– Loren Perelman , vice-président des sciences, Riffyn
Statistiquement parlant : développer une vision commune de l'excellence analytique
"Je tiens tout d'abord à remercier l'équipe de JMP de m'avoir invité à prendre la parole aujourd'hui. Et aussi pour avoir créé un produit de classe mondiale qui change réellement ma façon de voir le monde ".
– Tim Gardner, PDG, Riffyn
Statistiquement parlant : remodeler « l'expérience » pour la science du 21e siècle (lien à venir)
"[L'utilisation de Query Builder pour interagir directement avec les données provenant d'une gamme de sources de données] était une étape vraiment très importante pour nous, car vous ne comptez alors plus sur l'informatique pour vous donner accès aux données . C’est le début d’un voyage de numérisation.
– Vasco Cachaco, champion principal du processus Six Sigma, Xaar
Histoire de réussite de Xaar
« L'innovation grâce aux données est une caractéristique clé des organisations de premier plan. La capacité d’analyser les données et de communiquer visuellement les résultats est essentielle pour accélérer les décisions avec une faible marge d’erreur. Chez Vishay Semiconductor Italiana, la culture analytique fait partie de notre ADN – et cela s’améliore de jour en jour. Je crois que les meilleurs résultats sont obtenus lorsque les compétences analytiques et les compétences techniques sont fusionnées , favorisant le déploiement de la culture Lean Six Sigma.
– Fabrizio Ruo Redda, directeur principal de la R&D, Vishay Semiconductor Italiana
Histoire de réussite de Vishay
" L'intégration de la plateforme d'analyse avec le langage de script fait de JMP un outil très puissant. . Vous pouvez apprendre les scripts de base très facilement et les utiliser à votre convenance… Avec le nouveau système, il est désormais possible d'effectuer une analyse détaillée des données avec un minimum d'effort et un risque d'erreur réduit. L'analyse qui nécessitait autrefois des jours de travail pour intégrer les données de différents systèmes peut désormais être réalisée en quelques minutes, favorisant ainsi l'innovation grâce aux données. .»
– Fabrizio Ruo Redda, directeur principal de la R&D, Vishay Semiconductor Italiana
Histoire de réussite de Vishay
" [Sans JMP] Je pense que nous aurions continué à apporter des améliorations progressives, mais sans avoir obtenu le même niveau d'impact commercial. .»
– Fabrizio Ruo Redda, directeur principal de la R&D, Vishay Semiconductor Italiana
Histoire de réussite de Vishay
" JMP est un logiciel vraiment attractif et facile à utiliser qui possède également des fonctionnalités intéressantes comme DOE et toutes les autres analyses statistiques dont je pourrais avoir besoin. . Avoir cet outil – et aussi pouvoir coder dans cet outil – c’est génial.Dans JMP, vous disposez d'un logiciel dans lequel vous pouvez analyser les données et également créer certaines de vos propres applications avec des scripts. . Avec JSL, on peut apprendre beaucoup de choses rapidement."
– Torsten Weber, ingénieur d'intégration de processus, Heliatek
Histoire de réussite d'Héliatek
" JMP peut tout intégrer dans une seule plateforme unifiée … Nous pouvons utiliser les fonctions JMP pour importer des données à partir de bases de données et de plusieurs fichiers, effectuer un nettoyage ou une préparation efficace à l'aide de diverses fonctions de table JMP. JMP fournit de nombreuses plates-formes et outils puissants pour l'analyse statistique et la modélisation. . La conception de la plateforme est conviviale et conserve les détails du flux du processus d'analyse, fournissant des fonctions de haut niveau dans le langage de script de JMP pour exécuter diverses analyses. .»
– Miao Chen, scientifique des données, Tokyo Electron Limited
Statistiquement parlant : appliquer l'apprentissage automatique aux bons problèmes
« Nous avons le choix de créer des applications JMP sur un tableau de bord à l'aide de modèles JMP existants ou d'outils d'IA. Nous pouvons choisir d'utiliser JSL pour écrire une interface utilisateur à partir de zéro. En termes d'automatisation, JSL dispose d'un environnement d'exécution stable. Il est utile de créer un code robuste et réutilisable pour exécuter des analyses complexes ou interagir avec les systèmes externes. .»
– Miao Chen, scientifique des données, Tokyo Electron Limited
Statistiquement parlant : appliquer l'apprentissage automatique aux bons problèmes
« Il est maintenant temps de partager ces résultats et observations avec nos utilisateurs finaux. Et JMP dispose de fonctions très riches qui peuvent nous aider à créer des graphiques et à tout regrouper dans un rapport JMP interactif. . Il suffit de cliquer sur un bouton pour générer automatiquement un rapport d'analyse des causes profondes. Il s'agit d'un rapport personnalisé – avec l'aide de quelques JSL ici, les graphiques sont triés dans l'ordre de leurs contributions, donné par le filtrage prédictif. La meilleure chose à propos de ce rapport est qu'il est interactif. Nous pouvons ajouter des graphiques Fit-Y-By-X pour que les utilisateurs puissent interpréter la différence entre les bons et les mauvais grooves. Sur la droite, nous avons ajouté un autre panneau SPC au cas où nos utilisateurs seraient intéressés par certaines tendances des capteurs.
– Miao Chen, scientifique des données, Tokyo Electron Limited
Statistiquement parlant : appliquer l'apprentissage automatique aux bons problèmes
« Nous utiliserons une ligne pour importer notre fichier JMP, mais dans un cas réel, nous souhaiterons peut-être connecter JMP à une requête SQL. Dans un deuxième temps, nous définissons simplement une liste de ces variables pour les futures fonctions à utiliser. Et nous pourrions ajouter ou créer de nombreuses autres fonctions de nettoyage de données ici…. JMP dispose d'une fonctionnalité très pratique pour nous aider à enregistrer des scripts à partir d'une interface JMP, afin que nous puissions modifier le code existant au lieu de le créer à partir de zéro. .»
– Miao Chen, scientifique des données, Tokyo Electron Limited
Statistiquement parlant : appliquer l'apprentissage automatique aux bons problèmes
" Nous pouvons permettre à nos analystes et experts du domaine de travailler en étroite collaboration en utilisant la même interface et de partager l'approche pour prototyper nos idées en utilisant les plateformes JMP ou les créateurs d'applications existants… Et nous pouvons utiliser le langage de script JMP pour connecter chaque élément du processus et développer des applications d'analyse complexes. L'expansion ultérieure de ces applications nous permet d'interagir avec des systèmes externes, par exemple en répondant à la base de données externe ou en publiant un rapport sur notre système Web, au profit d'un plus grand nombre d'utilisateurs. Cette approche itérative est renforcer définitivement notre processus d'extraction de la valeur des données .»
– Miao Chen, scientifique des données, Tokyo Electron Limited
Statistiquement parlant : appliquer l'apprentissage automatique aux bons problèmes
« De nos jours, de plus en plus d’organisations cherchent à tirer parti des analyses de données avancées ou des technologies d’apprentissage automatique pour développer ou maintenir leur avantage concurrentiel. Même si la stratégie descendante aide à identifier certains domaines clés, en faisant évoluer les infrastructures de données et en allouant des ressources pour accélérer le processus d'analyse, nous pouvons adopter de manière proactive une approche ascendante, en utilisant des technologies [comme JMP] qui rationalisent la mise en œuvre des idées. Des projets d'analyse plus automatisés améliorent nos capacités d'analyse et profitent également aux utilisateurs de première ligne. .»
– Miao Chen, scientifique des données, Tokyo Electron Limited
Statistiquement parlant : appliquer l'apprentissage automatique aux bons problèmes
« Chez NXP, nous autorisons une certaine ambiguïté avec le mot « tableau de bord ». Nous définirions plutôt un tableau de bord comme tout type d'interface graphique qui organise et visualise des données pour augmenter la facilité de consommation par tout type de public. Il doit permettre des comparaisons avec les objectifs et les mesures ou les KPI et fournir des informations supplémentaires que vous ne pouvez pas tirer des données brutes elles-mêmes. Chez NXP, nous avons ce que nous appelons nos « Guides JMP » : nos tableaux de bord, nos mini-applications. Chaque guide JMP exécutera un script JSL qui effectue une analyse sur une table de données JMP, générant des statistiques récapitulatives et pouvant inclure des seuils tels que des limites de spécifications. Et il comprendra évidemment également des visualisations qui accompagnent les statistiques. .»
Statistiquement parlant : faites des tableaux de bord un élément essentiel du flux de travail scientifique et technique
– Alex Pamatat, responsable des solutions informatiques, Advance Analytics, NXP
" Chez NXP, JMP est une application d'entreprise, ce qui signifie qu'il existe des processus pour prendre en charge l'application dans tous les domaines à l'échelle mondiale, au sein de centaines et de centaines d'équipes. Grâce à la centralisation des ressources au sein de mon équipe pour prendre en charge le [déploiement] de JMP, nous avons pu consolider le développement des tableaux de bord JMP. Ils sont hébergés sur un site Web interne auquel tout utilisateur JMP aura accès.
Statistiquement parlant : faites des tableaux de bord un élément essentiel du flux de travail scientifique et technique
– Alex Pamatat, responsable des solutions informatiques, Advance Analytics, NXP
« Même si les données de l'utilisateur peuvent être différentes d'un [tableau de bord JMP] à l'autre, l'analyse est toujours la même. C'est standardisé d'un utilisateur à l'autre… de machine à machine, où que vous soyez…. [Tous les utilisateurs JMP chez NXP] ont accès à la même version de nos [tableaux de bord] JMP. Il s’agit essentiellement de cette version unique de la vérité pour une analyse standardisée dans toute l’entreprise. .»
Statistiquement parlant : faites des tableaux de bord un élément essentiel du flux de travail scientifique et technique
– Alex Pamatat, responsable des solutions informatiques, Advance Analytics, NXP
« [L'un des principaux avantages de la création d'une culture commune de l'analyse est que] nous parlons tous le même langage. Nous avons pu développer un glossaire de termes et de langages standardisés pour résoudre les problèmes d'analyse de données à l'aide de JMP. . Par exemple, nous avons des gens à Austin, au Texas, qui travaillent dans le secteur manufacturier et qui peuvent contacter nos ingénieurs qualité à Tianjin, en Chine. Ils parlent tous les deux le même langage lorsqu'il s'agit de résoudre des problèmes à l'aide de l'analyse de données.
Statistiquement parlant : faites des tableaux de bord un élément essentiel du flux de travail scientifique et technique
– Alex Pamatat, responsable des solutions informatiques, Advance Analytics, NXP
« Un autre avantage [d'une culture commune de l'analyse] est des méthodes d'analyse standardisées, que nous considérons comme une partie essentielle du processus de gestion du changement . Ce processus prescrit les analyses spécifiques qui doivent être évaluées en fonction du type de changement et du type de données analysées. Personne n'a d'excuse pour ignorer l'analyse puisqu'elles ont déjà été standardisées via des tableaux de bord codés dans JMP. .»
Statistiquement parlant : faites des tableaux de bord un élément essentiel du flux de travail scientifique et technique
– Alex Pamatat, responsable des solutions informatiques, Advance Analytics, NXP
" Standardiser nos outils et méthodes nous permet d’uniformiser nos formations …. Nous disposons d'un programme de formation interne assez solide sur les statistiques appliquées utilisant des cours que nous avons achetés auprès de JMP. Mais cela ne serait pas possible si nous n’étions pas capables de standardiser les méthodes par lesquelles nous effectuons nos analyses. »
Statistiquement parlant : faites des tableaux de bord un élément essentiel du flux de travail scientifique et technique
– Alex Pamatat, responsable des solutions informatiques, Advance Analytics, NXP
" Chez NXP, nous établissons en fait nos tableaux de bord . Nous disposons d’un tableau de bord pour mesurer et évaluer l’utilisation de tous nos tableaux de bord JMP… Une façon de procéder consiste à exécuter un script en arrière-plan sur nos machines. Quelqu'un lance JMP puis utilise également un [tableau de bord], il mesurera son utilisation. Donc nous sommes en mesure de surveiller cela et d'adopter une perspective opérationnelle pour le tableau de bord JMP lui-même .»
Statistiquement parlant : faites des tableaux de bord un élément essentiel du flux de travail scientifique et technique
– Alex Pamatat, responsable des solutions informatiques, Advance Analytics, NXP
« [Les premiers utilisateurs de Parker LORD] ont créé des cas pour montrer la puissance de [l'analyse], et cela a commencé à paraître plus accessible. Ils étaient prêts à aider les autres à apprendre – ils sont devenus des experts. Nous n'avons donc pas eu besoin de percer auprès de tout le monde, mais simplement auprès de quelques personnes et de les utiliser comme principaux adoptants. .»
– Tim Holtz, responsable de l'ingénierie des procédés, Parker LORD
Histoire de réussite de Parker LORD
" Nous avons consacré beaucoup de temps et d'argent à développer l'infrastructure d'automatisation, la robotique qui déplace l'ADN et les liquides, introduit cet ADN dans les cellules et les fait grandir. Mais aussi beaucoup d’argent pour la métrologie, la spectrométrie de masse, la chromatographie liquide, ce genre de choses – tout aussi importantes. Et nous concevons, construisons et fabriquons automatiquement ces choses. Mais nous devons mesurer la production et voir si elle produit ce qui nous intéresse. Et nous avons décidé que JMP ferait partie intégrante de ce processus. . Et pour ce faire, la création de logiciels personnalisés et le fait de disposer de cette capacité de programme en interne ont vraiment contribué à accélérer ce processus.
– David McClymont, responsable de l'automatisation, London DNA Foundry
Il est temps d'innover : comment votre organisation peut instaurer une culture d'excellence analytique : un exemple tiré de la biologie synthétique (lien à venir)
« La robotique vous permet de commencer à mesurer de plus en plus de choses, vous perdez potentiellement la capacité de suivre tout cela et de donner un sens à ces informations. J'ai lu un excellent terme pour cela dans Nature : datageddon. Nous avons la capacité de collecter toutes ces données, mais nous pouvons potentiellement avoir des problèmes dans l'interprétation de ces données si nous ne réfléchissons pas clairement au pourquoi et à la manière dont nous voulons mesurer les choses. .»
– David McClymont, responsable de l'automatisation, London DNA Foundry
Il est temps d'innover : comment votre organisation peut instaurer une culture d'excellence analytique : un exemple tiré de la biologie synthétique (lien à venir)
« Comment construire une culture d’excellence analytique ? J'avais l'impression qu'il y avait un manque de statistiques vraiment solides dans le domaine [de la pharmacologie et de la découverte de médicaments]. Je savais que la modélisation et le DOE étaient disponibles. Et J'ai senti qu'il y avait une énorme possibilité d'augmenter la reproductibilité de la recherche biologique en avançant dans cette voie. Mais ce que j'ai ressenti, en particulier après avoir introduit de nouvelles façons de faire, de nouveaux instruments, de nouveaux logiciels, c'est qu'il devait également y avoir un champion interne capable de promouvoir cela. Parce qu'il est très facile que les choses tombent à l'eau, à moins qu'il n'y ait quelqu'un en interne qui puisse frapper à la porte et dire : pouvez-vous m'aider avec ça ? Je sentais que je voulais être ce champion. Nous avions également un mandat. Lorsqu'il a été décidé que nous allions faire cela, le PDG a exigé, dans la mesure du possible, que nous allions faire des plans d'expériences et une modélisation statistique. .»
– David McClymont, responsable de l'automatisation, London DNA Foundry
Il est temps d'innover : comment votre organisation peut instaurer une culture d'excellence analytique : un exemple tiré de la biologie synthétique (lien à venir)
« Ce que nous avons essayé de faire, c'est de développer les connaissances institutionnelles. À mesure que de plus en plus de personnes s'améliorent dans ce domaine et découvrent de nouvelles choses grâce à leur propre formation continue, davantage de personnes peuvent en tirer des leçons. Ainsi, vous pouvez obtenir une augmentation exponentielle des connaissances institutionnelles, car je ne veux pas être le champion pour toujours. Je veux qu'il y ait plusieurs champions et que chacun apprenne les uns des autres et développe ces capacités de cette façon. .»
– David McClymont, responsable de l'automatisation, London DNA Foundry
Il est temps d'innover : comment votre organisation peut instaurer une culture d'excellence analytique : un exemple tiré de la biologie synthétique (lien à venir)
« Certaines entreprises commencent à explorer le potentiel du Big Data en participant à des initiatives comme le Internet des objets et industrie 4.0 . En ce qui me concerne, beaucoup de ces choses sont en fait des initiatives du siège social à l'heure où en réalité une grande partie des données sont détenues par le responsable de la maintenance, de la production manager, les responsables R&D. Et ce sont ces personnes, à mon avis, qui devraient avoir accès à JMP et qui peuvent tirer le meilleur parti des données générées dans nos usines. »
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
Il est temps d'innover : découvrez les données clés nécessaires pour réduire votre usine cachée (lien à venir)
« De nombreuses entreprises sont au début de cette révolution des données. J'ai visité plusieurs entreprises au cours des derniers mois qui tentent de comprendre comment utiliser leurs données. Certains d’entre eux réfléchissent à la façon de le stocker. Il y a beaucoup de préoccupations quant à la façon de le normaliser et de le mettre en état d'analyse. Et je suis convaincu que JMP peut le faire – en permettant à vos données d'être extraites de plusieurs sources différentes et normalisées. au sein de JMP .»
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
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« Permettre à nos ingénieurs d'avoir une conversation appropriée sur les résultats basés sur les données avec la direction est essentiel. j'ai vu comment certaines grandes entreprises – de très grandes entreprises chimiques désormais – utilisent JMP pour leurs réunions de direction. Parce que les données sont déjà à leur disposition pour répondre aux questions qui viennent de l’équipe dirigeante : « Que se passe-t-il si X ? Eh bien, vous extrayez les données, montrez ce qui se passe lorsque vous ajoutez plus… de modificateur au processus. Si vous avez les données devant vous, vous pouvez montrer de manière imagée comment elles crucifient certains des paramètres importants. Donc certaines personnes utilisent [JMP] au niveau de la direction comme outil pour organiser des réunions de gestion de production et de gestion R&D .»
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
Il est temps d'innover : découvrez les données clés nécessaires pour réduire votre usine cachée (lien à venir)
« Le défi a récemment été de rendre disponible les données qui sont cloisonnées dans différents systèmes et nécessitent l'intégration d'un travail manuel… Pour surmonter ces problèmes d'accessibilité aux données, comme l'interrogation de bases de données ou l'importation de plusieurs fichiers, la jonction de données provenant de plusieurs sources, JMP nous a permis de faire tout cela, mais sans avoir besoin de programmer. Je pense que le plus important est que nous avons donné ces compétences à des ingénieurs et à des experts en la matière, qui le font désormais eux-mêmes et transforment cet accès en données actives, effectuant ainsi une analyse et une amélioration proactives plus rapides et de meilleure qualité. .»
– Vasco Cachaco, champion principal du processus Six Sigma, Xaar
Statistiquement parlant : pourquoi l'amélioration de la qualité est impérative à l'ère du Big Data
« Notre public comprend déjà la valeur des données et est définitivement désireux de passer au niveau supérieur pour prendre de meilleures décisions. Ma recommandation est d'évaluer le niveau de maturité de l'entreprise en ce qui concerne les données et les méthodes statistiques, et peut-être de trouver un plan pour passer au niveau suivant. .»
– Vasco Cachaco, champion principal du processus Six Sigma, Xaar
Statistiquement parlant : pourquoi l'amélioration de la qualité est impérative à l'ère du Big Data
« Nous sommes très souvent sollicités par la direction. Et les ingénieurs qui ont essayé de résoudre les problèmes [que nous avons été appelés à résoudre] s'inquiètent souvent pour leur carrière si nous intervenons et résolvons les problèmes qu'ils auraient dû résoudre. Il est donc essentiel de leur faire comprendre que leurs connaissances sont essentielles pour réussir avec les méthodes statistiques. C'est en fait la combinaison des statistiques et de l'ingénierie qui fait la différence. Les statistiques ou l’ingénierie seule ne suffisent pas. Nous avons besoin d’ingénierie statistique. Et le meilleur moyen d’y parvenir est de former un ingénieur en statistiques à l’aide d’un logiciel comme JMP. Après avoir [appris à] résoudre le problème avec nous, ils seront bien mieux préparés à résoudre les [défis] la prochaine fois. Ils ont augmenté leur valeur pour l'entreprise, et bien sûr aussi leur propre valeur en général, ce qui est très motivant pour les gens.
– Per Vase, consultant directeur, NNE
Statistiquement parlant : pourquoi l'amélioration de la qualité est impérative à l'ère du Big Data
« Mon conseil serait de rester ouvert aux nouvelles opportunités, aux méthodes qui ne sont actuellement pas mises en pratique ou qui ne sont pas facilement mises en œuvre dans l'entreprise. Par exemple, la réalisation d’un plan d’expériences peut être perturbatrice, voire coûteuse au départ, pour les entreprises qui ne peuvent collecter leurs données expérimentales que dans leurs chaînes de production. Nous avons d'ailleurs vécu cela il y a quelques années dans le cadre d'un projet d'amélioration concernant un problème de qualité qui nous préoccupait depuis plusieurs mois. Cependant, les avantages d'un DOE bien planifié ainsi que les connaissances des ingénieurs de procédés ont apporté la compréhension nécessaire pour prendre les mesures appropriées, améliorer les rendements et obtenir ce retour sur investissement. je dirais à encouragez les membres de l'équipe qui ont déjà cet état d'esprit statistique à présenter les compétences appropriées, à démontrer la valeur de ces méthodes et à communiquer l'impact sur leur travail et sur l'entreprise. Je pense que cela créera une dynamique et encouragera d'autres personnes, y compris les managers eux-mêmes, à être plus réceptifs à l'analyse des données en tant que compétence de base et à être disposés à l'intégrer dans leurs décisions quotidiennes. .»
– Vasco Cachaco, champion principal du processus Six Sigma, Xaar
Statistiquement parlant : pourquoi l'amélioration de la qualité est impérative à l'ère du Big Data
" Voyez grand, commencez petit et évoluez rapidement . Il est important de réaliser des réussites précoces pour maintenir l'élan sur le long chemin, de se concentrer sur l'un des problèmes de votre entreprise et de commencer par identifier le potentiel d'amélioration et d'estimer l'argent restant sur la table afin d'attirer l'attention de la direction. Ensuite, pour commencer rapidement, réduisez le problème aux sous-problèmes qui peuvent être résolus rapidement, puis former des ingénieurs sélectionnés aux statistiques appliquées et s’assurer qu’ils bénéficient du soutien de consultants internes ou externes expérimentés. Il n’y a pas de temps pour les échecs dus au manque d’expérience. Et assurez-vous que ceux qui sont formés par la suite puissent consacrer un tiers – au minimum – de leur temps à travailler avec ces méthodes ; sinon, ils ne parviendront jamais à acquérir les compétences nécessaires pour continuer à réussir. C’est essentiel pour obtenir la conversion de la culture d’entreprise.
– Per Vase, consultant directeur, NNE
Statistiquement parlant : pourquoi l'amélioration de la qualité est impérative à l'ère du Big Data
« Si une entreprise utilise actuellement les méthodes statistiques les plus courantes pour quantifier et contrôler les variations, telles que l'analyse des systèmes de mesure, les études de capabilité, le contrôle statistique des processus, mais qu'elle n'a toujours pas trouvé l'optimisation requise, il est peut-être temps d'explorer des méthodes plus avancées. comme la modélisation prédictive , pour trouver des relations possibles entre des objets de valeur que l'on a précédemment considérés. Ou peut-être faire une expérience contrôlée. Trouvez ces relations en dehors de la plage de fonctionnement normale en effectuant un DOE.
– Vasco Cachaco, champion principal du processus Six Sigma, Xaar
Statistiquement parlant : pourquoi l'amélioration de la qualité est impérative à l'ère du Big Data
" Les machines n’apprennent pas grand-chose en dehors des données que vous leur fournissez. Alors, où
les gens sont nécessaires, c'est dans la connaissance du domaine . La chose la plus importante est de définir le problème que vous souhaitez examiner, de définir les paramètres dans lesquels vous acceptez de bonnes ou de mauvaises données, puis de définir également les niveaux de réussite. C'est là qu'intervient la créativité humaine. Quels problèmes allons-nous examiner en premier lieu ? Une machine ne peut pas vous le dire. C'est quelque chose pour lequel les humains sont faits.
– Bernard Ennis, chercheur principal, Tata Steel
Statistiquement parlant : résoudre des problèmes scientifiques et techniques grâce à l'apprentissage automatique
« Ainsi, au fil des années, je pense qu'il est juste de dire que ma description de poste est devenue multiforme, et tout cela est étroitement lié à l'accent mis par BIOTRONIK sur l'analyse et notre utilisation de JMP. ".
– Gerd Kopp, statisticien en gestion de la qualité et fiabilité, Biotronik
Gerd Kopp plaide pour que l'analyse surmonte les obstacles internes et établisse une relation avec l'organisation JMP.
DÉCOUVRIR DES APERÇUS
« JMP joue un rôle clé dans cette exploration en vous aidant à explorer et à comprendre vos données de manière rapide et efficace… je Cela vous donne la possibilité de ne pas savoir ce que vous voulez faire . JMP est un excellent outil : vous pouvez explorer vos données pour vraiment comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
– Ted Ellefson, ingénieur principal directeur, R&D mécanique, Seagate
Histoire de réussite de Seagate
" JMP était non seulement plus rapide à utiliser pour chaque tâche, mais lorsque j'ai montré comment des facteurs de nuisance tels que les mesures de composants pouvaient facilement être inclus dans un DOE en tant que covariables, cela a stimulé nos efforts déjà existants pour rendre les processus encore plus robustes.JMP était donc non seulement plus efficace, mais il ajoutait de nouvelles possibilités d'analyse. . »
– Gerd Kopp, statisticien en gestion de la qualité et fiabilité, Biotronik
Gerd Kopp plaide pour que l'analyse surmonte les obstacles internes et établisse une relation avec l'organisation JMP.
« JMP est un outil important. Je reçois retours extrêmement positifs des clients internes quand je leur montre le résultat de mon analyse. C'est très impressionnant pour eux de pouvoir visualiser les données si facilement, au même endroit, tout en distinguant clairement les facteurs critiques potentiels, tels que la visite et le niveau de dose. Certains [experts en la matière] souhaitent désormais utiliser JMP eux-mêmes.
– Angela Manginelli, scientifique principale, analyse des données sur les biomarqueurs, Merck KGaA, Darmstadt, Allemagne
Histoire de réussite de Merck
« Le point de mesure le plus important est la capacité de faire une différence . Les connaissances que nous pouvons acquérir grâce à l’analyse des données ont un impact réel sur nos essais cliniques. Il est donc crucial de disposer d'outils comme JMP, qui soutiennent grandement l'objectif de mon travail.
– Angela Manginelli, scientifique principale, analyse des données sur les biomarqueurs, Merck KGaA, Darmstadt, Allemagne
Histoire de réussite de Merck
" La valeur de JMP pour Medtronic réside dans sa capacité à comprendre et à utiliser toutes nos données. . Des [méthodes d'analyse plus efficaces] signifient que nous sommes en mesure de mieux comprendre les performances de nos appareils au fil du temps et de garantir que nous concevons des appareils sûrs et efficaces. C'est notre objectif principal. Et JMP nous aide à atteindre cet objectif en nous permettant de tirer le meilleur parti de nos données. C'est quelque chose que nous ne pouvions pas faire auparavant.
– Susan Roweton, directrice de recherche, Medtronic
Histoire de réussite de Medtronic
" Les données ne valent rien si nous ne disposons pas des bons outils pour les utiliser , nous devons donc utiliser les moyens les plus récents et les plus innovants pour gérer ces données. JMP Pro utilise les méthodes les plus innovantes et efficaces , et c'est très important.
– Corinne Bergès, Responsable, Évaluation des risques, Analyse statistique et de sécurité et Six Sigma, NXP
Histoire de réussite de NXP
" Nous avons non seulement résolu le problème, nous l'avons résolu au point où notre client est venu nous voir et nous a dit : « Vous avez si bien réussi sur ce point, nous aimerions resserrer les spécifications. Les anciennes spécifications ne reflètent pas ce que vous pouvez faire aujourd'hui.
– Jim Lamar, responsable qualité, Saint-Gobain NorPro
Histoire de réussite de Saint-Gobain NorPro
" JMP est absolument inestimable si vous souhaitez voir ce qui se passe dans les données. Nous pouvons tirer des leçons des données déjà disponibles pour visualiser un résultat qui fonctionne à la fois en théorie et en pratique.
– Egon Gross, maître technologue, Symrise
Histoire de réussite de Symrise
« Chaque lundi matin, nous avons une réunion de tous les ingénieurs sur le pont sur divers sujets et il y a généralement deux ou trois cadres dans la salle, et ils peuvent voir ce que nous pouvons faire avec JMP ; c'est définitivement reconnu. Le vice-président R&D est un utilisateur JMP. Il est utilisé dans toute l’organisation.
– Jed Campbell, responsable qualité, US Synthetic
Histoire de réussite des synthétiques aux États-Unis
« Il est culturellement très difficile d'amener les gens à changer la façon dont ils gèrent leurs données, mais si vous parvenez vraiment à le faire, distillez des informations à partir des données – et prenez des décisions commerciales critiques basées sur ces informations – vous devez alors être sûr que ces décisions sont les bonnes. Il existe des choses très simples qui peuvent vous aider à y parvenir. Et pour moi, JMP est l'un de ces outils .»
– Owen Lozman, vice-président de M Ventures, la branche de capital stratégique de Merck KGaA
Histoire de réussite de M Ventures
" JMP permet la découverte de connaissances dans l'ensemble de notre entreprise et permet à Whirlpool d'analyser des données qui n'auraient pas été possibles autrement. Les applications sont infinies.
– Aaron Youngstedt, responsable du déploiement du programme d'excellence opérationnelle, Whirlpool
Histoire de réussite de Whirlpool
« Que quelqu'un se trouve de l'autre côté du couloir ou de l'autre côté de l'océan, si vous examinez ensemble un fichier JMP, vous pouvez déposer quelques scripts et trouver des moyens d'étendre l'analyse .»
– Dave Sartori, scientifique principal des données, PPG Industries
Histoire de réussite de PPG Industries
" JMP est un outil très utile pour notre étape de développement de méthodes car il nous donne les meilleures réponses à ce que nous recherchons. .»
– Camilla Liscio, chimiste d’applications, Anatune
Histoire de réussite d'Anatune
FACILITÉ D'UTILISATION / STATISTIQUES D'APPRENTISSAGE
« [JMP] est très intuitif pour les nouveaux utilisateurs, car vous n'avez pas besoin de comprendre quoi que ce soit en matière d'analyse pour pouvoir extraire des informations de vos données via un simple environnement glisser-déposer. C'est extrêmement bénéfique pour les nouveaux utilisateurs et c'est quelque chose que les gens apprécient vraiment.
- Kieran O'Mahony, responsable de la science des données et de l'analyse, Dairygold
Or laitier | JMP
" Le fait qu'il y ait de nombreuses informations sur le site Web de JMP a été utile, notamment une vidéo expliquant comment configurer rapidement le logiciel. J'ai donc pu faire un essai rapide et voir à quel point il est facile d'implémenter JMP et à quel point il fonctionne…. Il s’agissait simplement d’explorer différents modèles et options que je pourrais utiliser…. J'ai trouvé JMP simple à utiliser et assez puissant. .»
– Alin Ionas, chimiste analytique, Université technique du Danemark
Histoire de réussite du DTU
« Je remarque souvent que les nouveaux utilisateurs sont surpris de la facilité avec laquelle des graphiques peuvent être créés et réorganisés par glisser-déposer. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais également de contribuer à la perception des statistiques comme étant un atout plutôt qu’un obstacle. »
– Gerd Kopp, statisticien en gestion de la qualité et fiabilité, Biotronik
Gerd Kopp parle de la défense de l'analyse surmonter les obstacles internes et établir une relation avec l'organisation JMP
« Il se peut qu’il y ait un manque général de compréhension de la puissance des méthodes statistiques modernes et des outils désormais disponibles qui peuvent aider les scientifiques et les ingénieurs. Ces outils peuvent sembler un peu intimidants aux gens s'ils ne sont pas habitués à utiliser des statistiques, mais D'après ma compréhension du logiciel fourni par JMP, vous n'avez pas vraiment besoin de savoir comment fonctionnent ces statistiques. Vous devez savoir comment utiliser JMP et les appliquer aux données dont vous disposez. Et JMP vous permet de visualiser les résultats potentiels au-delà du logiciel de visualisation qui, je pense, est déjà bien connu dans l'industrie.
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
Il est temps d'innover : découvrez les données clés nécessaires pour réduire votre usine cachée (lien à venir)
«L'une des choses qui nous est apparue très clairement lorsque nous avons visité certaines entreprises du secteur des procédés, c'est que les gens là-bas ont la capacité d'utiliser ce logiciel... La capacité à utiliser JMP s'acquiert au sein d'un quelques jours. Vous n'avez pas besoin de mois de formation ici , d'autant plus que c'est un peu comme cliquer et pointer dans Microsoft. Vous pouvez commencer à l’utiliser très rapidement.
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
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« JMP propose des tutoriels en ligne et aussi occasionnellement un peu d'aide personnelle lorsque vous contactez ou rencontrez pour la première fois votre conseiller commercial. La plupart des personnes que j'ai [visitées] et que je connaissais n'utilisaient pas JMP. Je peux vous dire que chacune de ces entreprises a depuis acheté le logiciel. , ce qui est une sorte d’indication de l’impact des études de cas que nous leur avons montrées, je pense.
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
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" Nos ingénieurs et scientifiques ne sont pas payés pour faire des statistiques. Nous sommes payés pour faire des recommandations et des décisions. Ainsi, la capacité de leur apprendre à utiliser les données pour y parvenir est vraiment ce que nous faisons en interne pour établir cette base.
– Ted Ellefson, ingénieur principal directeur, R&D mécanique, Seagate
Histoire de réussite de Seagate
« JMP propose des didacticiels étonnants qui vous guident tout au long de cette démarche. Il vous suffit de cliquer pour accéder à de nouveaux niveaux d'apprentissage. .»
– Timothy Gardner, fondateur et PDG, Riffyn
Statistiquement parlant : le pouvoir de l'expérimentation structurée en science et en ingénierie
" Honnêtement, je commencerais par une plateforme comme JMP. Il s’accompagne simplement d’une quantité incroyable d’opportunités d’apprentissage à bord et d’informations vraiment pratiques pour commencer à faire avancer ce processus. Cela peut être vraiment utile. Il existe une sorte d'industrie autour de JMP et des plateformes similaires pour les consultants qui peuvent venir dispenser cette formation. Et ainsi, vous pouvez vraiment étendre votre réseau en contactant des experts, en les faisant intervenir pour des problèmes spécifiques et en apprenant ainsi par itération. aussi."
– Loren Perelman, vice-président des sciences, Riffyn
Statistiquement parlant : développer une vision commune de l'excellence analytique
"Parce que JMP est si intuitif , n’importe qui peut réaliser des analyses utiles.
– Corinne Bergès, Responsable, Évaluation des risques, Analyse statistique et de sécurité et Six Sigma, NXP
Histoire de réussite de NXP
« Ce que j'aime chez JMP, c'est que c'est un outil simple et explicite : vous n'avez pas besoin d'être statisticien pour l'utiliser .»
– Owen Lozman, vice-président de M Ventures, la branche de capital stratégique de Merck KGaA
Histoire de réussite de M Ventures
« Ce qui m'a le plus séduit : la convivialité de JMP. La plate-forme est si facile à naviguer pour quelqu'un qui n'a pas beaucoup d'expérience en statistiques. Cela m'a vraiment aidé à développer mes compétences .»
– Tyler Dunaway, ingénieur de procédés, US Synthetic
Histoire de réussite des synthétiques aux États-Unis
" Une fois que nous avons intégré davantage l’analyse à la culture de résolution de problèmes, nous avons effectivement constaté que les problèmes commençaient à s’atténuer. .»
– Julia O'Neill, fondatrice et consultante principale, Direxa et ancienne directrice de l'ingénierie, Merck
Statistiquement parlant : votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie pour développer l'excellence analytique ?
" JMP est parfois trop intelligent pour son propre bien mais il vous orientera vers l'analyse que correspond à vos données.
– Julia O'Neill, fondatrice et consultante principale, Direxa et ancienne directrice de l'ingénierie, Merck
Statistiquement parlant : votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie pour développer l'excellence analytique ?
« Pour nous, c'était lorsque [la direction] a compris que l'achat de ces licences JMP abaisserait la barre quant au moment où nous pouvons utiliser nos données. Vous n'avez pas besoin d'être un statisticien ou un expert en données. Vous pouvez l'utiliser tout de suite, et c’est en fait le tournant.
– Søren Pehrson, scientifique en fabrication de catalyseurs, Haldor Topsoe A/S
Statistiquement parlant : votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie pour développer l'excellence analytique ?
" Les graphiques interactifs de JMP sont très faciles à comprendre. La représentation entière est très intuitive et claire. Tous mes collègues sont d'accord."
– Guifu Wang, ingénieur principal en fiabilité, ATL
Histoire de réussite d'ATL
" Je suis chimiste, pas statisticien, et j'apprécie vraiment la façon dont JMP rend les choses si rapides et si faciles. "
– Jim Dailey, responsable mondial des comptes clés techniques, BASF
Histoire de réussite de BASF
« Dans notre équipe, nous avons des gens qui ne connaissent absolument pas les statistiques et des gens qui sont plus avancés, et une des valeurs ce que nous voyons avec JMP, c'est la capacité de l'utiliser pour communiquer, à tous les membres de l'équipe, les interactions simples ou complexes que nous découvrons au cours du cycle de conception .»
– John Allen, ingénieur, cordes WL Gore Elixir
Histoire de réussite des cordes WL Gore Elixir
" JMP est un outil graphique parfait pour la communication qui permet de raccourcir nos cycles de conception. Je pense également que sa facilité d’utilisation est un attribut très puissant. J'encadre les nouvelles recrues et je les ai vus se familiariser rapidement avec JMP et contribuer ainsi à l'équipe presque dès le départ.
– John Allen, ingénieur, cordes WL Gore Elixir
Histoire de réussite des cordes WL Gore Elixir
"J'ai trouvé ça JMP convient très bien aux non-statisticiens. L'affichage visuel clair et intuitif du logiciel est idéal aussi bien pour les statisticiens que pour les experts cliniques, car il est très facile à comprendre. Et cela permet aux opérateurs de logiciels de mieux comprendre la corrélation et la structure des méthodes statistiques, plutôt que de les examiner séparément. »
– Feng Guo Shuang, directeur du Centre de recherche sur les mégadonnées et l'ingénierie, hôpital pour enfants de Pékin
Histoire de réussite de l'hôpital pour enfants de Pékin
« Avec le même logiciel, je peux me connecter à notre base de données interne, extraire les données sélectionnées à l'aide de filtres, combiner des tableaux de données, nettoyer mes données, les visualiser et appliquer de puissantes techniques statistiques pour les analyser. Aujourd'hui au CEA, les scientifiques peuvent utiliser plusieurs outils différents pour visualiser leurs données, concevoir des expériences ou effectuer la préparation de données et l'analyse statistique. Mais je suis toujours très enthousiaste à l'idée d'essayer de les convaincre que tout cela peut être fait avec un seul logiciel .»
– Damien Perret, chercheur R&D, CEA Marcoule
Histoire de réussite du CEA Marcoule
« Je suis à l'origine un chimiste avec presque aucune formation en statistiques, mais J'ai développé une connaissance de base honnête en statistiques simplement en utilisant JMP. . Évidemment, le processus d’acquisition de connaissances est infini… mais nous avons la communauté d’utilisateurs et de développeurs JMP, qui est d’une grande aide pour progresser.
– Damien Perret, chercheur R&D, CEA Marcoule
Histoire de réussite du CEA Marcoule
« D’un point de vue technique, JMP est génial car il vous offre vitesse, connectivité et analyse très rapidement . Et il gère beaucoup de données et j'apprécie le fait que JMP ne soit pas intimidant.
– David Seniuk, ingénieur produit senior, Ciena
Histoire de réussite de Ciena
" J'aime utiliser JMP parce que c'est très interactif. C'est très convivial et de nombreux outils sont disponibles.Les chercheurs d’autres disciplines ont tous des niveaux différents de compétences en programmation et de connaissances statistiques. De nombreux projets de recherche en cours sont de nature interdisciplinaire et nécessitent une collaboration efficace de l’expertise du domaine et de l’informatique statistique.
– Jiangeng Huang, PhD, Virginia Tech
Histoire de réussite de Virginia Tech
" JMP permet aux chercheurs d'analyser très facilement leurs propres données. Je pense que c'est ce qui est vraiment cool avec JMP. Vous faites progresser la recherche, mais vous apprenez également dans ce processus ; vous acquérez des compétences que vous pouvez appliquer lorsque vous passez à quelque chose qui ne relève pas de pures statistiques.
– Jiangeng Huang, PhD, Virginia Tech
Histoire de réussite de Virginia Tech
" JMP permet aux personnes qui ne maîtrisent pas les données de s'engager. »
– Michelle Woolfolk, ingénieure des ressources en eau, ville de Durham, Caroline du Nord
Histoire de réussite de la Ville de Durham
" J'ai acquis de précieuses connaissances sur les éléments théoriques des statistiques . JMP m'a certainement rendu plus confiant, et je pense que c'est le meilleur avantage de tous.
– SungSoo Lee, responsable du groupe innovation, Daeduck Electronics
Histoire de réussite de Daeduck Electronics
« J'ai été intrigué par la manière dont les analyses, les modèles, la gestion de projet et les processus partagent tous une nature similaire. L'analyse ne consiste pas seulement à effectuer des calculs. Vous pouvez utiliser l'analyse quotidiennement pour piloter la gestion et les performances des projets et des équipes. Et avec JMP, vous pouvez apprendre à utiliser l'outil et prendre des décisions immédiatement .»
– Tyler Wise, analyste de projet dans les services commerciaux mondiaux, Diebold Nixdorf
Histoire à succès de Diebold Nixdorf
" Avec JMP, nous pouvons présenter les concepts statistiques de manière claire, accessible, pertinente et ludique. qui permet aux vétérinaires de fournir des informations pertinentes à leurs clients sans « charabia statistique ». Je savais que JMP permettrait à [mes clients] de visualiser des modèles, des tendances et des éléments intéressants pour leurs clients, sans nécessiter de connaissances statistiques.
– Andy Liddle, directeur, Process Insight Consulting
Histoire de réussite d'Elanco
" JMP est vraiment facile à apprendre et à commencer à utiliser . Souvent, les étudiants ne restent ici qu'un an environ, il est donc important qu'ils soient opérationnels dans un court laps de temps.
– Mauro Tettamanti, épidémiologiste, Institut Mario Negri
Histoire de réussite de l’Institut Mario Negri
" J'aimerais que la discipline statistique évolue réellement dans une direction où la science statistique et les principes fondamentaux de l'utilisation de ces outils sont des choses sur lesquelles les gens sont solides, mais aussi, la partie ingénierie devient beaucoup plus importante . »
– Christine Anderson-Cook, statisticienne, Laboratoire national de Los Alamos
Statistiquement parlant : restez pertinent et compétitif grâce à une ingénierie de qualité moderne
" JMP est très puissant. L'interface est propre et bien rangée, et elle est très intuitive .Même sans formation, JMP est facile à utiliser, notamment pour les ingénieurs.
– Vinson Wei, ingénieur d'exploitation d'usine, DuPont Taiwan
DuPont | JMP
"J. Les résultats MP sont faciles à comprendre, concis et expliquent visuellement le projet clairement et facilement. »
– Jerry Huang, ingénieur principal du laboratoire d'analyse, DuPont Taiwan
DuPont | JMP
« Il est difficile de commettre des erreurs dans JMP. L'interface vous aide à configurer et à exécuter des tests, et la visualisation des données permet de voir immédiatement les résultats.
- Jennifer Verdolin, PhD, Université de l'Arizona
Université de l'Arizona | JMP
ÉCONOMIES DE COÛTS
« Les bénéfices ont été très enrichissants. Nous avons certainement constaté un retour sur investissement. Nous sommes également convaincus que l’application de méthodes statistiques à des problèmes réels peut bénéficier à l’entreprise à long terme.
– Vasco Cachaco, champion principal du processus Six Sigma, Xaar
Histoire de réussite de Xaar
« Nous avons utilisé le module de conception de mélanges de JMP et obtenu de meilleures informations avec un nombre considérablement réduit de lots par rapport à notre méthode précédente. Si nous n'avions pas eu JMP, nous aurions envoyé cette [instruction] à l'usine et continué à ajouter davantage [d'ingrédient] comme nous l'avons fait pour les 10 générations précédentes. Il y a un impact direct sur nos coûts de marchandises vendues. Cela aurait signifié un temps de cycle supplémentaire consommé pour essayer d'obtenir cette chose à la tolérance. Dans le pire des cas, il aurait été mis au rebut ou livré tardivement au client. …. C'était la première fois que je pensais "wow".
– Bernard Goguelet, Responsable Qualité, Parker LORD
Histoire de réussite de Parker LORD
" Ce que nous avons clairement pu démontrer lorsque nous avons rencontré d'autres acteurs de notre secteur, c'est JMP peut vous aider à trouver plus rapidement des solutions meilleures et moins coûteuses, non seulement en usine, mais également en R&D et en service client. Il contribuera à favoriser l'amélioration continue et à utiliser des méthodes d'analyse simplifiées pour vous aider à comprendre où se trouvent les facteurs importants dans vos données enregistrées. Cela donnera un aperçu du cœur du processus de gestion des fonds et aidera certainement les discussions des départements et des équipes à passer de l'anecdotique et de l'expérience aux décisions fondées sur les données.
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
Il est temps d'innover : découvrez les données clés nécessaires pour réduire votre usine cachée (lien à venir)
« JMP peut vous aider à trouver plus rapidement des solutions meilleures et moins coûteuses. JMP place les données [derrière] les connaissances qu'elles apportent aux discussions de la direction du site et des équipes départementales, en supprimant le [bruit] anecdotique et en contribuant à l'amélioration continue et à l'augmentation du TRS. Cela peut être fait en utilisant des méthodes et des normes simplifiées d’analyse des données avec des logiciels comme JMP.
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
Il est temps d’innover : capter la valeur de vos données pour accélérer l’innovation (lien à venir)
"Nous travaillions pour une entreprise de moulage par injection et nous avions presque atteint le but de notre modèle en six étapes. Ils ont utilisé beaucoup de ressources pour tester le produit final, comme les dimensions, les bavures, les moulures incomplètes, et ils ont eu des problèmes de chaleur parce qu'ils ont découvert trop tard quand quelque chose n'allait pas. En utilisant des plans d'expériences [dans JMP], nous avons établi des relations entre les indicateurs de processus, ce qu'ils peuvent mesurer en temps réel pendant l'exécution, et la qualité du produit. Ils pourraient ainsi mettre en œuvre des tests de version en temps réel, évitant ainsi les tests du produit final. Ils ont en fait économisé 2 millions d'euros par an en réduction des coûts de contrôle qualité. De plus, ces alertes précoces peuvent également être utilisées pour prédire la maintenance. Ils ont réduit les déchets de 70 % .»
– Per Vase, consultant directeur, NNE
Statistiquement parlant : pourquoi l'amélioration de la qualité est impérative à l'ère du Big Data
" Avant d'utiliser ces méthodes [dans JMP] de manière aussi routinière, de nombreuses expériences répétées étaient en cours. Dans de nombreuses situations, nous arrivions à la fin et nous demandions « que devrions-nous faire ensuite ? » Cela nous amènerait souvent à refaire du travail… Et le coût de la répétition de ces expériences était phénoménal. »
– Teena Bonizzi, scientifique, SABIC
Statistiquement parlant : résoudre des problèmes scientifiques et techniques grâce à l'apprentissage automatique
« Grâce à des analyses avancées sur de grands ensembles de données [dans JMP], vous pouvez réaliser des tâches que vous ne seriez normalement pas en mesure de produire dans un laboratoire. Je peux partager un exemple dans lequel nous utilisons une technique de réseau neuronal d'apprentissage profond pour prédire quand certains fours auront besoin d'une maintenance. Le produit reste très longtemps au four – environ 48 heures. Et une fois transformé, il est poussé hors du four d'un côté à l'autre. Si le revêtement du four n'est pas en très bon état, le piston peut coller aux parois et tout le produit sera perdu. Cela signifie que le four doit être démonté et remonté, ce qui coûte beaucoup de temps et d'argent. Ce n'est pas quelque chose que nous étions en mesure de déterminer avec précision auparavant, car il n'y avait aucun moyen réel de dire quand cela allait se produire, même si cela se produit peut-être une fois toutes les deux ou trois semaines. Mais en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, nous avons identifié des modèles dans la force de ce piston pour nous aider à prédire quand il commencera à coller et donc à être proactifs. Donc nous avons réduit le nombre d'autocollants et économisé beaucoup d'argent et de temps dans le processus .»
– Bernard Ennis, chercheur principal, Tata Steel
Statistiquement parlant : résoudre des problèmes scientifiques et techniques grâce à l'apprentissage automatique
« Nous cherchions des moyens d'utiliser des techniques statistiques [dans JMP] pour identifier l'apparition de problèmes de moteur en service. Lorsque vous utilisez ces méthodes analytiques, vous avez besoin de données de formation pour établir un modèle. Et si vous essayez de détecter des défauts, vous avez besoin d'exemples adéquats pour entraîner le modèle. Mais nous avions affaire à des actifs de haute intégrité. Le volume de données n’était donc tout simplement pas là. L’une des choses que nous avons faites a été d’examiner de nouvelles approches de détection, de construire un modèle de la [fonction] normale et de l’utiliser pour comprendre les limites de ce que représente la normale. Nous avons ensuite verrouillé les écarts hors de la normale. De cette façon, nous pourrions identifier les premiers indicateurs de problèmes potentiellement émergents. Cette approche est désormais bien établie dans les aspects de surveillance de l’état de santé de la prestation de ce que l’on appelle la prise en charge totale des moteurs volant dans le ciel. Et bien sûr, cela signifie que nous éviterons de perturber les opérateurs. Ainsi, vous n'effectuez la maintenance que lorsque cela est nécessaire et non planifié. .»
– Steve King, chercheur associé en ingénierie à la retraite, méthodes analytiques avancées, Rolls-Royce
Statistiquement parlant : résoudre des problèmes scientifiques et techniques grâce à l'apprentissage automatique
« Vous devez montrer : « Regardez, nous passons tellement de temps à faire x, y, z ou la qualité de ce que nous obtenons n'est pas aussi bonne. Tu sais, regardons le coût d'opportunité de cet investissement et ce que nous allons obtenir .' Et cela revient à une question d’argent… en le reliant soit à vos dépenses d’exploitation, soit à vos revenus… et en disposant des mesures nécessaires pour pouvoir le soutenir.
– Sarah Kalicin, scientifique des données, Intel
Statistiquement parlant : menez votre organisation vers l'excellence analytique
« Si vous voulez construire une maison, vous voudrez donner des marteaux et des clous à vos charpentiers. Si vous voulez avoir une entreprise technologique, vous aurez besoin de logiciels, de formations, de statistiques et de capacités analytiques au sein de votre personnel technique. Je pense donc que [la création d'une culture analytique avec JMP] peut vraiment s'avérer rentable. .»
– Ted Ellefson, ingénieur principal directeur, Seagate Technology
Statistiquement parlant : menez votre organisation vers l'excellence analytique
« Étant donné le faible coût des disques durs aujourd'hui, il n'y a aucune raison de jeter des données. Nous ne savons peut-être pas comment l'utiliser pour le moment, mais l'idée que nous allons le jeter parce qu'il coûte cher est folle. Et la deuxième chose, c'est que tu vas payer, quoi ? 150 $, 200 000 $ pour un professionnel dans ce domaine, et vous allez discuter avec moi de la taille de leur ordinateur portable ? Comme s’il dispose de 32 Go de RAM ? Offrez-leur un bon ordinateur. Achetez un bon logiciel. S'ils ont besoin de JMP Pro, procurez-leur JMP Pro. Ce genre d’argent est peu d’argent lorsque les analystes renvoient 10 fois leurs résultats. »
– Tom Lange, directeur retraité de la modélisation et de la simulation, Corporate R&D, P&G
Statistiquement parlant : menez votre organisation vers l'excellence analytique
« Je pense que [la culture analytique de Corning] a certainement contribué à repousser l'innovation et l'expérimentation plus loin dans les premiers stades [du développement]. Et comme résultat, plus vous pouvez en quelque sorte réduire vos choix, vos sélections, dès le début du processus, plus vous pouvez économiser d'argent plus tard .»
– Michael Anderson, statisticien principal et ingénieur en développement de mesures, Corning
Statistiquement parlant : le pouvoir de l'expérimentation structurée en science et en ingénierie
« Medtronic investit beaucoup d'argent en R&D pour générer des données, avec tous les tests nécessaires au développement de nouveaux produits. Nous voulons nous assurer que nous utilisons bien ces ressources. Nous ne voulons gaspiller aucune partie de ces données. Et avec JMP, nous sommes capables d'extraire plus d'informations qu'avec d'autres méthodes .»
– Susan Roweton, directrice de recherche, Medtronic
Histoire de réussite de Medtronic
« J'utilise JMP pour concevoir et analyser les expériences que nous générons pour un robot de formulation. Au lieu des deux ou trois échantillons habituels que les gens peuvent réaliser par jour, nous utilisons le système pour en réaliser deux à trois cents. La gestion de toutes ces données est très importante et nous utilisons JMP pour le faire.
— David Barnett, chimiste principal en formulation, scientifique des données et chimiste en robotique, Syngenta
Histoire de réussite de Syngenta
« Le grand avantage des applications JSL [langage de script JMP] est que les utilisateurs n'ont besoin d'aucun logiciel supplémentaire pour résoudre même les problèmes les plus complexes. Et cela nous fait gagner beaucoup de temps et d’argent en nous permettant d’investir dans de nouveaux développements tout en restant dans un seul progiciel. C'est un énorme avantage.
– Maria Lanzerath, responsable mondiale des statistiques, WL Sang
WL Histoire de réussite de Gore
« Je dirai : « Oh, nous avons fait cette analyse des composantes de la variance et utilisé ces graphiques de variabilité analytique. C'était tellement cool. Nous avons compris d'où vient la variabilité. Mais [la direction] dira : « Mais vous savez quoi ? Quand tu as fait ça, le résultat pour l'entreprise a été que lorsque nous avons compris d'où venait la variabilité de la méthode d'analyse, nous avons pu réduire de moitié le nombre de tests .' Ce sont des tests très coûteux à réaliser, ce sont des tests biologiques.
– Julia O'Neill, fondatrice et consultante principale, Direxa et ancienne directrice de l'ingénierie, Merck
Statistiquement parlant : votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie pour développer l'excellence analytique ?
« Lors d'une séance avec un bailleur de fonds potentiel, [certains collègues] ont présenté l'un de ces graphiques JMP montrant comment ils avaient déterminé la variabilité analytique du test et mis au point un schéma de test plus efficace qui leur donnait de meilleures données. C'était un argument de vente pour l'investisseur qui a pensé que c'était une si grande idée. Ils ont fini par obtenir un joli financement.
– Julia O'Neill, fondatrice et consultante principale, Direxa et ancienne directrice de l'ingénierie, Merck
Statistiquement parlant : votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie pour développer l'excellence analytique ?
" Chaque amélioration d’un point de pourcentage que nous obtenons dans nos processus vaut littéralement des centaines de milliers de dollars pour nous. Les capacités de modélisation et d'analyse des données de JMP nous guident dans l'amélioration des rendements des processus, réduisant ainsi les coûts. , ce qui se traduira à terme par une énergie plus abordable et plus propre pour le monde.
– David Trindade, membre, Bloom Energy
Histoire de réussite de Bloom Energy
« Lorsque nous utilisons JMP… nous calculons l'analyse de rentabilisation. Et ces analyses se sont révélées être un bon investissement. La direction le reconnaît également , sinon ils ne nous permettraient pas d'investir du temps et des ressources dans ces analyses.
– Lise Isachsen, spécialiste principale des procédés, Coloplast
Histoire de réussite de Coloplast
« Dans le secteur manufacturier, nous commençons généralement avec une machine et nous nous assurons qu'elle fonctionne parfaitement. Si nous pouvons garantir que la première machine fonctionne parfaitement et que les processus sont conformes aux objectifs, cela diminue les coûts pour les 10 prochaines machines. Et les économies de coûts qui en découlent sont énormes .»
– Lise Isachsen, spécialiste principale des procédés, Coloplast
Histoire de réussite de Coloplast
« Lorsque nous développons de nouveaux produits, notre objectif n'est pas de gagner du temps ou de l'argent, mais de créer un produit de qualité pour les patients. En effectuant nos DOE et en investissant du temps et de l'argent dès le départ, nous économisons du temps et de l'argent en évitant les problèmes plus tard. Le résultat est que la qualité du produit est optimisée dès le départ. Nous pouvons identifier immédiatement tout problème et nous savons quand nous atteignons l'objectif. C'est trop cool."
– Lise Isachsen, spécialiste principale des procédés, Coloplast
Histoire de réussite de Coloplast
« JMP a le potentiel de simplifier les logiciels intégrés au produit et d'améliorer le rendement des produits finis, ce qui est l'un des paramètres les plus importants qui affectent le coût des marchandises vendues. »
– Greg Mattiussi, directeur principal de la fabrication, Siemens Healthineers
Histoire de réussite de Siemens Healthineers
" Nous attendons de JMP qu'il nous aide à améliorer continuellement la précision et l'exactitude de nos valeurs analytiques. Cela nous profite, mais en fin de compte, cela profite également à nos clients.
– Greg Mattiussi, directeur principal de la fabrication, Siemens Healthineers
Histoire de réussite de Siemens Healthineers
« Nos dirigeants comprennent… et adhèrent à [l'utilisation de JMP pour le DOE]. Tu leur dis, Je vais améliorer la vitesse d'apprentissage et la position et la précision tout en vous faisant économiser de l'argent sur le coût et le temps de l'exécution expérimentale. , ils disent, je suis totalement dedans.
– Sidharth Bhatia, directeur de la science des données et de l'analyse, matériaux appliqués
Statistiquement parlant : les grandes entreprises innovent avec des expériences conçues statistiquement
" Nous récupérons notre coût annuel de licence des dizaines de fois chaque année en termes de rapidité de projet, de puissance de découverte et de robustesse des documents. Nous ne pouvons pas imaginer ne pas avoir JMP. »
– David Herridge, vice-président de la réglementation, de la qualité et de l'ingénierie, Incisive Surgical
Histoire de réussite d’Incisive Surgical
"Par ici nous économisons énormément de temps, et donc, bien sûr, nous économisons de l'argent . Et nous enseignons les statistiques en coulisses. Cela a été un grand succès.
– Mike Cramer, directeur des opérations, recherche pour l'innovation mondiale des restaurants, McDonald's
L'histoire à succès de McDonald's
« Il n'est pas économiquement réalisable d'avoir un taux d'échantillonnage très élevé, car plus nous échantillonnons, plus nous gaspillons. Nous avons un coût matériel direct pour notre échantillonnage… Nous avons pu utiliser JMP pour créer des modèles assez astucieux. En regroupant nos ensembles d'échantillons relativement petits et en les interprétant correctement, nous pouvons effectivement [gagner] une bien meilleure confiance quant à la qualité de nos produits sans détruire un grand pourcentage de ce que nous créons. .»
– Greg Mozsgai, responsable de la recherche et du développement, Samson Rope
Histoire de réussite de Samson Rope
« L’effet aberrant est un exemple représentatif. De plus, les outils de visualisation sont indispensables pour une communication plus efficace avec les ingénieurs sur site. Je pense que JMP est un outil intuitif et rapide à cet effet. »
– Yonghan Ju, responsable des innovations en matière de données, SK Hynix
Histoire de réussite de SK Hynix
« La main d’œuvre pourrait facilement représenter la moitié du coût du produit réel. C'est pourquoi l'optimisation de choses comme la productivité du travail donne un retour immédiat… La visualisation et l'interactivité des données JMP ont aidé les responsables à voir les possibilités inexploitées pour rendre l'entreprise plus efficace. Et changer [les anciennes façons de penser] n’est pas facile… Mais JMP est bon parce qu'il vous permet de vous connecter facilement à diverses sources de données et d'intégrer et de nettoyer les données, c'est une grande chose .
– Serguei Roupassov, chef de groupe science des données, Valard Construction
Histoire de réussite de Valard Construction
GAIN DE TEMPS
"Pour nous, JMP était l'outil idéal pour accélérer l'analyse statistique et partager les résultats via des informations visuelles."
Fabrizio Ruo Redda, Vishay
JMP DS Americas 2021 - Producteurs d'enregistrement - Pleins feux sur les explorateurs de données gallery.mp4 - Tous les documents (sharepoint.com)
« La quantité d'informations que vous pouvez extraire de JMP en si peu de temps, et en particulier son élément multivarié, est incroyable. Vous pouvez quantifier l'ampleur de la variation que plusieurs facteurs auront sur le résultat. C'est de l'or du point de vue d'un nouvel utilisateur. »
- Kieran O'Mahony, responsable de la science des données et de l'analyse, Dairygold
Or laitier | JMP
" À la fin de la journée, quand [les ingénieurs] auront fini de mesurer certaines pièces, j'entrerai et exécuter un script qui me prendra 15 secondes. Faire cela à la main [comme nous le faisions dans le passé] me prend au moins 30 minutes .»
– Michael Anderson, ingénieur principal en développement de statistiques et de mesures, Corning
Histoire de réussite de Corning
« Le vrai coup de fouet, c'est alors lorsque vous dites : 'D'accord, vous l'avez fait une fois et vous savez que vous devrez faire exactement la même chose la semaine prochaine…. Il vous suffit donc de cliquer sur ce petit bouton de script vert dans JMP et votre analyse est refaite. .. Et ils voient que vous venez de gagner très rapidement trois ou quatre heures de travail par jour… alors ils disent : « JMP vaut la peine de passer à JMP car nous obtenons un avantage à long terme. '»
– Brendan Malone , Ingénieur de procédés principal, Johnson & Johnson
Histoire de réussite de Johnson & Johnson (lien bientôt)
« Des tâches telles que la compilation de données sur plusieurs années étaient pratiquement impossibles dans le passé. [Avec JMP,] nous avons réduit le temps de quelques jours ou semaines à quelques minutes ou heures. Et cela ouvre une analyse qui n'était pas possible auparavant .»
– Tom Walk, responsable de la base de données du pipeline de reproduction, Université d'État du Dakota du Nord
Histoire de réussite de l'Université d'État du Dakota du Nord
« Si je crée une grille de taille standard en utilisant en plus des options de filtrage définitif et de création de graphiques, Je peux analyser [mes données] en une heure et savoir ce que je fais ensuite. Sans JMP et sans plans d'expériences, il faudrait environ une journée … J'ai toujours la fenêtre ouverte parce qu'il y a toujours la question : « Et si nous changeions cela ? Vous êtes littéralement à trois ou quatre clics et vous l'avez fait. J'ai pu démontrer efficacement aux dirigeants que [JMP] présente d'énormes avantages.
– Jon Armer, scientifique principal principal en formulation, F-star Therapeutics
Histoire de réussite de F-star Therapeutics
« Le temps est égal à l’argent sur les plateformes informatiques. Alors, quand j'ai déménagé chez Bionano, l'une des premières choses que je voulais faire était de m'assurer d'avoir une licence JMP…. Maintenant Je ne vois pas comment [sans JMP] nous pourrions extraire autant de variables pour proposer une sorte d'expression qui prendrait ces données et les transformerait en heures de calcul prédictives. . Nous aurions probablement dû prendre la quantité d’ADN et la couverture [désirée] et effectuer une régression linéaire.
– Pat Lynch, directeur de l'ingénierie des systèmes, Bionano Genomics
Histoire de réussite de Bionano Genomics
"Avec des gains de temps quantifiables dans toute l’organisation , une stratégie claire et le soutien de l'équipe de direction, nous insistons pour encore plus avantages en termes de délais de mise sur le marché et de mise en place de nouvelles technologies pour nos clients. Nous devons procéder à une évaluation coûts/avantages sur tout, de l'expérimentation au développement de processus et de matériel, nous voulons nous assurer d'en faire suffisamment, mais pas plus. Soyez efficace et efficient , JMP nous permet de trouver le juste milieu .»
— Paul Deen, responsable du programme de méthodes statistiques, ASM International
Histoire de réussite d’ASM International
" Notre objectif en utilisant JMP est de faire gagner du temps aux chercheurs, qu'ils peuvent consacrer à réfléchir sur le sens des analyses statistiques. Ces applications libèrent du temps pour réaliser des tâches à plus forte valeur ajoutée et génèrent également des gains en termes de qualité. Les chercheurs peuvent désormais explorer des pistes qu’ils n’auraient même pas envisagées dans le passé.»
– Jean-Luc Blachon, responsable de la recherche statistique, bioinformatique, Ipsen
L'histoire d'une réussite Ipsen
" JMP peut répondre à votre question en quelques secondes . Un client vient nous rendre visite avec une question et je n'ai plus besoin de dire : « Je vous répondrai avec une réponse ». Je dirai : « Regardons. » Et je peux le mettre à l’écran.
– Jim Lamar, responsable qualité, Saint-Gobain NorPro
Histoire de réussite de Saint-Gobain NorPro
" Maintenant, lorsque j'utilise JMP, je pense à la façon dont cela aurait pu prendre des jours pour faire ce qui ne prend aujourd'hui que quelques secondes. .»
– John Cunningham, responsable R&D, G3 Enterprises
Histoire de réussite de G3 Entreprises
" JMP est devenu un outil essentiel pour les activités d'optimisation. Les résultats statistiques facilitent le choix des solutions et la rapidité avec laquelle elles sont produites libère plus de temps pour l'innovation et la pensée imaginative. . JMP nous permet de travailler plus rapidement et plus efficacement, d'augmenter la satisfaction de nos clients et, en cas de retours clients, de fournir des réponses plus pertinentes et d'adopter un processus d'amélioration continue. »
– Annick Vuillermoz, Responsable Systèmes de Contrôle de Rendement/Process, Soitec
Histoire de réussite de Soitec
« C'est vraiment sympa de voir comment d'autres abordent des problèmes, même des problèmes dans d'autres domaines d'intérêt, avec plus ou moins la même stratégie d'optimisation : réduire les délais de mise sur le marché ou accélérer les expérimentations . Et c'est vraiment inspirant de voir ça vous pouvez toujours approfondir vos connaissances sur JMP .»
– Egon Gross, maître technologue, Symrise
Histoire de réussite de Symrise
" JMP est vraiment très rapide . Dans d’autres logiciels, vous pouvez effectuer le travail, mais tout n’est pas au même endroit. Avec JMP, vous pouvez utiliser un seul logiciel pour tout faire, alors qu'auparavant nous utilisions trois ou quatre logiciels différents."
– Paula Kitts, chimiste computationnelle, AstraZeneca
Histoire de réussite d’AstraZeneca
" Le problème durait depuis deux ans. Mais une fois les données collectées et que nous avons commencé à nous y plonger de manière ciblée, nous les avons obtenues en trois semaines. .»
– Julia O'Neill, fondatrice et consultante principale, Direxa et ancienne directrice de l'ingénierie, Merck
Statistiquement parlant : votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie pour développer l'excellence analytique ?
«Cela change les mentalités. Les gens voient ça des semaines entières de travail peuvent être effectuées en quelques secondes et puis cela leur laisse une grande marge de réflexion, pour poser la question dans une perspective différente.
– Alfredo Lopez Navarro, responsable du laboratoire de données omnicanal, Telefónica Allemagne
Statistiquement parlant : votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie pour développer l'excellence analytique ?
« Avoir le les graphiques interactifs que JMP met à votre disposition constituent un excellent moyen de lancer une discussion interdisciplinaire . J'aime avoir de bons graphiques bien construits devant un public qui [représente] tout un tas de points de vue différents discutant du problème. C'est très précieux.
– Julia O'Neill, fondatrice et consultante principale, Direxa et ancienne directrice de l'ingénierie, Merck
Statistiquement parlant : votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie pour développer l'excellence analytique ?
« Dans le passé, lorsque nous utilisions Excel. Nous avons consacré beaucoup de temps et d’énergie car c’était un processus fastidieux et sujet aux erreurs. Maintenant avec JMP, nous laissons les données s'exécuter pendant la nuit et voyons le résultat le lendemain. Cela nous fait gagner beaucoup de temps, alors qu'avec Excel, il me fallait deux ou trois jours pour le déchiffrer.
– Guifu Wang, ingénieur principal en fiabilité, ATL
Histoire de réussite d'ATL
" Le gros avantage est le gain de temps . Il faut être réactif dans l’industrie de l’électronique et des semi-conducteurs, qui est assez dynamique et compétitive. JMP nous permet de le faire.
– Petra Schreier, ingénieure, Atotech
Histoire de réussite d'Atotech
" Il existe des tâches d'analyse que je peux désormais effectuer en 90 % de temps en moins , ce qui signifie que je peux faire bien plus dans la même journée de travail. Autrement dit, Le rapport coût-bénéfice de JMP est très élevé .»
– SungSoo Lee, responsable du groupe innovation, Daeduck Electronics
Histoire de réussite de Daeduck Electronics
« Cela semble simple, mais uniquement parce que JMP a simplifié les choses.JMP nous a donné la réponse en quelques secondes … Ainsi, au lieu de passer tout ce temps à essayer de trouver le pourquoi ou le quoi, nous nous sommes plongés directement dans ce qui [conduisait le problème] et ce que nous pouvions faire pour le résoudre.
– Tyler Wise, analyste de projet dans les services commerciaux mondiaux, Diebold Nixdorf
Histoire à succès de Diebold Nixdorf
« JMP est le cheval de bataille de notre groupe. Cela nous rend beaucoup plus productifs – et nous apprenons constamment de nouvelles façons de l'utiliser.
– Kevin White, responsable de la technologie de l'IA et de l'apprentissage automatique, Eastman Chemical
Histoire de réussite d’Eastman Chemical
« Si je voulais examiner toutes les zones de défauts de fabrication, il faudrait probablement deux personnes par semaine entière pour accomplir cette tâche et la faire correctement. Avec JMP, je peux le faire en 15 minutes , puis faites-le encore et encore, jouez avec et regardez-le de différentes manières.
– Dan Fortune, responsable de l'excellence commerciale mondiale, FMC Technologies
Histoire de réussite de FMC Technologies
" En six semaines, nous sommes passés des bribes à l’interface. JMP était l'outil idéal. C'est le seul outil Six Sigma qui soit en temps réel et interactif.
– Laura Zambianchi, spécialiste principale des matériaux filtrants, Fresenius
Histoire de réussite de Fresenius
«J'ai utilisé la commande stack et en 10 minutes, il a pu dire : « Et voilà. Terminé.' Il a été impressionné. Et moi aussi. JMP est tellement puissant.
– Peter Mroz, programmeur statistique principal, Janssen
Histoire de réussite de Janssen
" Avant, nous étions trois personnes à temps plein. Maintenant, nous avons deux personnes qui le font à temps partiel , ce qui leur permet d’effectuer des tests supplémentaires.
– Jason Lott, ingénieur de recherche, US Synthetic
Histoire de réussite des synthétiques aux États-Unis
« Nous avons pu identifier les trois facteurs les plus importants et nous avons vraiment mis en place le processus à partir de là. Nous avons créé une machine basée sur ces résultats que nous utilisons maintenant sur le terrain. Il a fallu environ six mois entre le début du processus et la mise en place de la machine, ce qui est assez rapide pour ce genre de projet. .»
– Matt Brown, ingénieur de procédés, US Synthetic
Histoire de réussite des synthétiques aux États-Unis
" Je gagne désormais un temps considérable car JMP peut attribuer des propriétés aux produits qui transitent à travers toutes les routines graphiques .»
– Jeff Stagg, scientifique principal, Kraft Foods UK
Histoire de réussite de Kraft
« J'ai affiné la façon dont nous collectons nos données sur les rebuts, car si vous établissez un tableau de bord sur de mauvaises données, cela ne sert à rien. Nous avons désormais configuré la collecte de données pour qu'elle soit axée sur la propriété, et nous pouvons suivre les rebuts dans l'ensemble de nos installations et visualiser les données de la même manière dans tous les groupes. Avant [nous avions JMP], les groupes extrayaient manuellement les données d'une base de données SQL et créaient leurs propres graphiques ; vous pouvez voir à quel point cela prendrait du temps si cela devait être fait chaque semaine .»
– Evan Ngo, ingénieur principal des tests électriques, Polar Semiconductor
Histoire de réussite de Polar Semiconductor
« Lorsque nos ingénieurs viennent travailler le matin, ils démarrent un script, reçoivent un rapport et peuvent décider immédiatement quoi faire sans consacrer beaucoup de temps à l'analyse. Ils ont plus de temps pour faire des choses plus importantes. JMP les aide à optimiser le processus de production. C'est pourquoi je dis, « Laissez JMP travailler pour vous. » Écrivez simplement un script et dites à JMP quoi faire pour vous. Ensuite, vous pouvez commencer par des choses plus intéressantes, pas toujours la même analyse, encore et encore.
– Katharina Lankers, chercheuse scientifique, SCHOTT
Histoire de réussite SCHOTT
« En travaillant avec la tomographie à rayons X, nous pourrions réellement utiliser la fonction statistique de JMP et obtenir une distribution de l'espace vide dans les explosifs puissants qui il aurait fallu auparavant à [mes collègues] trois ou quatre jours pour le traiter. Mais cela m'a pris environ une demi-heure avec JMP . La direction de LANL était vraiment satisfaite de ce résultat.
– Trevor Shear, ancien laboratoire national de Los Alamos, maintenant doctorant à l'Université de l'Oregon
Histoire de réussite de l'Université de l'Oregon
« Le simple fait de vivre cela dans JMP les a vraiment convaincus. Il ne s'agit pas seulement de l'analyse, mais aussi de la représentation graphique de vos données. D'autres logiciels pourraient peut-être le faire, mais cela leur prend trois ou quatre heures alors que la même chose prendrait littéralement un clic sur un bouton dans JMP. Cela a enthousiasmé le groupe.
– Trevor Shear, ancien laboratoire national de Los Alamos, maintenant doctorant à l'Université de l'Oregon
Histoire de réussite de l'Université de l'Oregon
"Je suis allé d'au moins une semaine de travail à peut-être 10 minutes. C’était assez considérable.
– Dirk Jordan, ingénieur principal en fiabilité, Laboratoire national des énergies renouvelables
Histoire de réussite du Département américain de l’énergie
« Avec JMP, je peux réanalyser les données très rapidement, soit exactement de la même manière, soit d'une manière différente pour voir ce qu'il essaie de me dire d'autre. »
- Jennifer Verdolin, PhD, Université de l'Arizona
Université de l'Arizona | JMP
AMÉLIORER LA PRODUCTIVITÉ ET LA QUALITÉ
"Il y a toujours une hésitation chaque fois qu'on nous demande d'essayer quelque chose de nouveau ; c'est tout simplement la nature humaine. Lorsque nous avons vu que nous pouvions intégrer JMP Live à Microsoft Team, nous étions vraiment ravis d'utiliser cet outil combiné pour la collaboration sur des projets. Maintenant que JMP Live fait partie de Microsoft Teams, les scientifiques se sentent plus à l'aise ; ils n'ont pas cette hésitation à démarrer un nouveau projet.
-AJ Kaur, Perrigo
JMP DS Americas 2021 - Producteurs d'enregistrement - Pleins feux sur les explorateurs de données gallery.mp4 - Tous les documents (sharepoint.com)
"Au départ, il existe une énorme barrière énergétique pour qu'une réaction ait lieu, mais en ajoutant un catalyseur approprié, cette énergie est considérablement réduite. Je considère JMP – et la structure de support fournie avec le logiciel – comme un catalyseur pour notre entreprise. »
-Steve Hampton, responsable du contrôle des processus, PCC Structurals
Steve Hampton de PCC Structurals explique la transition depuis Minitab et pourquoi il est si important de tirer parti des ressources JMP pour l'engagement et l'apprentissage, qu'il qualifie de « valeur ajoutée immense ».
Avec notre tableau d'alarme, vous pouvez voir rapidement quand un paramètre est hors de contrôle. Et même si vous avez plusieurs paramètres, cela reste très simple – pas seulement avec le tableau d'alarmes mais aussi lorsque vous pensez à Graph Builder... Le panneau d'alarme a probablement amélioré le rendement d'environ 1 à 5 % dans notre production pilote . Cela dépend de la tâche, mais sur la base d’un ensemble d’expériences et d’exécutions, je pense que 1 à 5 % constituent une énorme amélioration.
– Torsten Weber, ingénieur d'intégration de processus, Heliatek
Histoire de réussite d'Héliatek
" L'une des façons dont nous utilisons [les applications d'apprentissage automatique dans JMP] chez Procter & Gamble consiste à détecter les défauts sur une ligne de fabrication. Sur la chaîne de fabrication, des capteurs génèrent souvent les données nécessaires pour développer un modèle d'apprentissage automatique qui classera ensuite une unité individuelle passant par la chaîne de conditionnement comme un défaut ou non. Un deuxième exemple est ce qu’on appelle la maintenance prédictive – être en mesure de prévoir les perturbations de la chaîne de production avant qu'elles ne surviennent réellement. Et le dernier domaine concerne les études de consommation. Il s'agit de classer les consommateurs en segments définis en fonction de données démographiques, ce qui permet aux entreprises de concentrer leur marketing et leur publicité. .»
– Bill Myers, statisticien principal, Procter & Gamble
Statistiquement parlant : appliquer l'apprentissage automatique aux bons problèmes
« Il existe des techniques statistiques capables de gérer les valeurs manquantes – ce que l'on appelle souvent la réduction dimensionnelle. Si vous disposez d’une variable catégorielle comportant de nombreuses catégories, vous souhaiterez peut-être réduire le nombre de catégories. Et l'avantage de la réduction des dimensions est qu'elle peut souvent permettre une construction de modèles plus efficace. Il peut être plus facile de comprendre et d’expliquer le modèle. Et cela pourrait aussi être plus facile à visualiser. Les outils de visualisation de données [comme JMP] sont un excellent moyen de réaliser cette exploration .»
– Bill Myers, statisticien principal, Procter & Gamble
Statistiquement parlant : appliquer l'apprentissage automatique aux bons problèmes
" JMP contribuera à accroître l'efficacité globale des équipements, je crois, car il identifiera les problèmes vraiment importants. Désormais, la gestion de la qualité et d’autres méthodologies peuvent être un moyen de gestion, et elles aideront à mesurer et à identifier les améliorations potentielles. Mais les décisions techniques qui doivent être
Les réalisations reposent toujours sur l'intuition, les anecdotes et bien sûr sur l'expérience des personnes qui gèrent le processus. Je pense que c'est ici que JMP et l'analyse statistique des données de votre usine vous aideront à identifier les paramètres clés qui vous aideront à contrôler votre processus, à obtenir un meilleur rendement et, par exemple, à mieux gérer la maintenance.
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
Il est temps d'innover : découvrez les données clés nécessaires pour réduire votre usine cachée (lien à venir)
« Il s'agit d'une opportunité d'extraire des connaissances et des informations à partir d'un océan de données produites dans nos usines. De nos jours, la plupart des opérations unitaires produisent des centaines, voire des milliers de points de données par seconde et il est possible d'utiliser toutes ces données pour identifier comment mieux contrôler nos processus au sein de JMP. Cela vous aidera à prendre les bonnes décisions plus rapidement et à éliminer les discussions de groupe sur ce qui peut ou non être important.
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
Il est temps d'innover : découvrez les données clés nécessaires pour réduire votre usine cachée (lien à venir)
« Dans une enquête récente, PWC a noté que la croissance des entreprises chimiques spécialisées les plus innovantes était de 16 % supérieure à celle des entreprises les moins innovantes. Les plus grands innovateurs prévoient que le groupe rouge sera 3 fois supérieur à celui de leur concurrent le moins productif. J’ajouterais à cela que mettre ces outils entre les mains des opérateurs est la voie à suivre. Nous devons les déplacer des services informatiques et des sièges sociaux vers la production, la R&D et le développement commercial. C'est là que nous en tirerons le plus d'avantages. Et je crois que JMP peut être appris très rapidement et peut commencer à produire des résultats beaucoup plus rapidement que vous ne le pensez. .»
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
Il est temps d'innover : découvrez les données clés nécessaires pour réduire votre usine cachée (lien à venir)
« Le gouvernement britannique a déjà déclaré que l’économie britannique n’était pas très efficace. Et bon nombre de ses initiatives viseront à améliorer l’efficacité. Je pense JMP peut vous aider à commercialiser vos produits plus rapidement . C'est une grande valeur que nous pouvons apporter : réduire les échecs de fabrication, plus de cohérence dans la qualité de la production.
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
Il est temps d'innover : découvrez les données clés nécessaires pour réduire votre usine cachée (lien à venir)
« Nous avions neuf facteurs et ne pouvions estimer que quelques interactions. Et nous ne pouvions nous permettre que 21 essais expérimentaux. [C'est à ce moment-là que j'ai découvert les conceptions de criblage définitif dans JMP] : une conception permettant d'identifier les boutons clés du processus. Quels sont les facteurs déterminants ? Dans cet exemple, les économies concrètes pour nous en exécutant le DSD avec 21 exécutions par rapport à l'approche traditionnelle qui aurait été de 28 exécutions… plus peut-être 20 autres pour la phase d'optimisation .»
– Maria Lanzerath, responsable mondiale des statistiques, WL Sang
Il est temps d’innover : optimiser les processus de production grâce à la conception d’expériences (lien à venir)
« Si vous êtes une entreprise chimique spécialisée, vous recevrez très souvent un processus de votre client. Revenir au client avec ce type de données, lui montrer que vous comprenez mieux ce qui se passe qu'eux, pourrait bien consolider votre entreprise. .»
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
Il est temps d’innover : capter la valeur de vos données pour accélérer l’innovation (lien à venir)
« En tant que responsable R&D , l'utilisation de la méthodologie des plans d'expériences devrait vous permettre d'être très prévisible sur le temps qu'il vous faudra pour réaliser ce travail de R&D. Et cela donne beaucoup plus de confiance dans la relation des chefs d’entreprise avec le client.
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
Il est temps d’innover : capter la valeur de vos données pour accélérer l’innovation (lien à venir)
« Si vous êtes une entreprise de construction et que vous construisez des maisons, vos ouvriers reçoivent-ils des marteaux ? Oui. Nos ingénieurs, s'ils analysent des données, alors oui, ils utilisent généralement JMP .»
– Ted Ellefson, ingénieur principal directeur, R&D mécanique, Seagate
Histoire de réussite de Seagate
" Le rôle que joue JMP est de vraiment nous aider à explorer ces données dès le début… pour déterminer quels paramètres et interactions sont les plus importants. Et puis explorez quels types d’outils de surveillance SPC pourraient être vraiment efficaces … Une fois que vous avez déterminé cela, vous pouvez désormais déployer une technique spécifique avec un système d’information automatisé ou un système MES, qui peut alors fonctionner en temps réel à tout moment.
– Ted Ellefson, ingénieur principal directeur, R&D mécanique, Seagate
Histoire de réussite de Seagate
" Passer de connaissances faibles à connaissances élevées – c’est ça l’ingénierie de conception et l’ingénierie des procédés ! Vous fournissez continuellement des connaissances à l'entreprise. C'est ce que l'analyse des données dans JMP peut faire.
– Ted Ellefson, ingénieur principal directeur, R&D mécanique, Seagate
Histoire de réussite de Seagate
« Un petit bouton dans JMP peut créer un graphique basé sur des millions de lignes de codes, 40 ou 50 fichiers de données – c'est tout simplement incroyable. W d'un simple clic sur votre script JMP, vous pouvez produire des résultats et des graphiques qui vous aident à prendre une décision. … Alors qu’il y a 20 ans, cela n’arriverait tout simplement jamais.
– Ted Ellefson, ingénieur principal directeur, R&D mécanique, Seagate
Histoire de réussite de Seagate
« Il est relativement facile d'imaginer un ensemble d'expériences à paramètre unique qui finissent par cartographier l'espace. Mais vous pouvez y arriver beaucoup plus rapidement avec le DOE. Nous avons définitivement amélioré l'efficacité . JMP vous donne de très bonnes mesures de la fiabilité des coefficients de votre modèle en fonction de l'incertitude de vos données d'entrée. Il existe de nombreux outils dans JMP pour vous aider à comprendre ce que vous pouvez faire avec vos données de manière fiable. .»
– Greg Mattiussi, directeur principal de la fabrication, Siemens Healthineers
Statistiquement parlant : restez pertinent et compétitif grâce à une ingénierie de qualité moderne
" Les effets d’interaction deviennent de plus en plus importants . Les problèmes liés à un seul paramètre auxquels l'ingénieur qualité doit faire face sont rapidement résolus, et les approches multivariées deviennent de plus en plus importantes.
– Greg Mattiussi, directeur principal de la fabrication, Siemens Healthineers
Statistiquement parlant : restez pertinent et compétitif grâce à une ingénierie de qualité moderne
« Nous utilisons certainement une grande partie des données lorsqu'il s'agit d'activités telles que l'étalonnage périodique et les activités d'amélioration continue, même si même là, le temps d'accès et le temps nécessaire pour nettoyer les données sont importants. Donc nous essayons de favoriser une utilisation plus active et plus prospective – par exemple, avec des cartes de contrôle plus intelligentes et plus automatisées pour éviter les problèmes en premier lieu .»
– Greg Mattiussi, directeur principal de la fabrication, Siemens Healthineers
Statistiquement parlant : restez pertinent et compétitif grâce à une ingénierie de qualité moderne
« L'un des développements les plus intéressants de ces dernières années a été la prolifération d'outils d'inspection plus automatisés, capables de caractériser nos produits de manière beaucoup plus fine que nous n'aurions jamais pu le faire auparavant. Ils enregistrent d'énormes quantités de données, et c'est devenu un outil très puissant pour comprendre la qualité de notre produit au fur et à mesure que nous le générons. Mais se pose ensuite la question de savoir quoi faire de tous ces gigaoctets et téraoctets de données. Une fois que vous l’avez utilisé pour établir la qualité de votre produit, comment l’archivez-vous ? Commencez-vous sur site ou hors site ? Disposez-vous de suffisamment de bande passante pour le stocker hors site ? Disposez-vous de suffisamment de bande passante pour le récupérer lorsque vous aurez besoin de l’analyser à nouveau ? Ce genre de problèmes pratiques doivent vraiment être pensés à l'avance lors de la conception de nouveaux outils ou de nouveaux processus car ils peuvent devenir de véritables limitations pour l'usine si vous n'anticipez pas les problèmes. .»
– Ed Hutchins, responsable de l'ingénierie produit, Wolfspeed
Statistiquement parlant : restez pertinent et compétitif grâce à une ingénierie de qualité moderne
« Au cours des 10 prochaines années, j'aimerais vraiment nous voir évoluer d'une approche très axée sur le Big Data vers le développement de stratégies reliant le Big Data au peu de données. Nous utiliserions le Big Data comme outil exploratoire pour identifier les tendances qui montrent un potentiel d'exploitation, mais nous utiliserions ensuite des expériences conçues et de petites collections de données beaucoup plus axées sur l'établissement de la causalité pour pouvoir pour confirmer ce que nous voyons dans le big data. Si nous pouvons construire ce pont, alors Je pense que nous allons tirer le meilleur parti du Big Data dont nous disposons et que nous nous sentirons alors beaucoup plus confiants dans nos décisions à l'avenir. .»
– Christine Anderson-Cook, statisticienne, Laboratoire national de Los Alamos
Statistiquement parlant : restez pertinent et compétitif grâce à une ingénierie de qualité moderne
" Avec JMP et DOE, désormais tout le monde reconnaît la valeur des données et la manière dont elles améliorent les processus et la qualité des produits . Et maintenant que nous utilisons JMP, nous pouvons tester plusieurs interactions. Ensuite, nous pourrons retourner voir nos techniciens et leur montrer les données. »
– Lise Isachsen, spécialiste principale des procédés, Coloplast
Histoire de réussite de Coloplast
" JMP a vraiment contribué à garantir des [méthodologies] cohérentes au sein du groupe – et un reporting cohérent des résultats. Cela a vraiment renforcé nos capacités de production de preuves. »
– Susan Roweton, directrice de recherche, Medtronic
Histoire de réussite de Medtronic
" L'analyse nous a permis de parvenir à un consensus , et commencer à écouter les techniciens de procédés qui disaient depuis le début ce qu'ils avaient vu. Les données nous ont tous aidés à nous concentrer sur ce qu’ils essayaient de nous dire et ce fut donc un projet très réussi.
– Julia O'Neill, fondatrice et consultante principale, Direxa et ancienne directrice de l'ingénierie, Merck
Statistiquement parlant : votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie pour développer l'excellence analytique ?
« Nous avons appliqué un certain nombre d’approches différentes pour résoudre ce problème, et ce qui s’est passé, je me souviens de ce moment…. Nous avons utilisé une forme de Bootstrap Forest comme nous l'avons dans JMP pour créer un graphique à importance variable. Et quand cette intrigue est apparue sur l'écran que tout le monde regardait, il y a eu ce moment de silence et ce grand « aha ! ». C’est à ce moment-là que toute l’enquête a basculé. »
– Julia O'Neill, fondatrice et consultante principale, Direxa et ancienne directrice de l'ingénierie, Merck
Statistiquement parlant : votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie pour développer l'excellence analytique ?
" Si vous comprenez les processus, vous êtes alors en mesure d'examiner la structure des coûts et de procéder à des optimisations à la fois en termes de qualité et de coûts. .»
– Søren Pehrson, scientifique en fabrication de catalyseurs, Haldor Topsoe A/S
Statistiquement parlant : votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie pour développer l'excellence analytique ?
« L'une des leçons que j'ai apprises au fil des années est de trouver un gros problème à résoudre. Ne laissez pas une crise se perdre ! J'ai été pas mal impliqué dans la mise en œuvre de la qualité totale et de Six Sigma – en essayant d'ancrer la pensée statistique dans le travail. Lorsque nous avons commencé à obtenir une réelle traction, c'est lorsque nous avons commencé à résoudre certains des problèmes les plus difficiles à l'aide d'approches analytiques. C’était un risque plus élevé, une exposition beaucoup plus grande, mais cela peut être une bonne chose si vous trouvez la réponse.
– Julia O'Neill, fondatrice et consultante principale, Direxa et ancienne directrice de l'ingénierie, Merck
Statistiquement parlant : votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie pour développer l'excellence analytique ?
« [L'un de nos plus gros clients] s'est plaint du fait que les écarts dans notre processus étaient excessifs. Nous avons donc formé une équipe pour résoudre le problème en utilisant Six Sigma. JMP nous a été très utile pour résoudre ce problème en raison de sa capacité à gérer de grandes quantités de données et de son interactivité. Nous avons désormais réduit l'écart d'environ 50 pour cent. Nos patrons et nos clients étaient très satisfaits du résultat.
– Henry Qiao, responsable du déploiement Six Sigma, ATL
Histoire de réussite d'ATL
« Celltrion utilise largement QbD pour le développement de produits…. Il s'agit d'exploiter pleinement les statistiques dans le développement de produits. C'est ainsi que nous abordons notre travail…. L'outil sur lequel nous comptons le plus est JMP. Nous l'utilisons pour optimiser le développement de méthodes et de processus. JMP est facile à utiliser et essentiel pour notre analyse de données .»
– Minjoo Choo, responsable des statistiques de chimie, de fabrication et de contrôle, Celltrion
Histoire de réussite de Celltrion
« Lorsque 30 % de votre produit est jeté au prix de 1 500 à 2 000 dollars par assemblage, vous pouvez imaginer que notre facture de mise au rebut était folle. [Finalement, nous avons identifié des rendements disparates entre deux fournisseurs comme source, un fournisseur atteignant un rendement de 100 pour cent et un autre atteignant 70 pour cent] et avons constaté que notre production quotidienne n'utilisait pas 50/50 de chaque fournisseur. Nous avons utilisé le matériel d’un fournisseur, puis nous sommes passés au matériel de l’autre fournisseur. [Yield] serait un cycle lié au fournisseur que nous utilisions. Cela nous a appris que nous devons analyser les données en fonction des fournisseurs. .»
– Melisa Buie, directrice générale, Coherent
Une réussite cohérente
«J'ai expliqué à mon patron que si j'utilise JMP, nous pouvons obtenir plus de données et intégrer plus facilement QbD dans tous les aspects de nos projets .»
– Kyoung-Yun Kim, directeur du groupe de recherche NABOTA, Daewoong Pharmaceutical
Histoire de réussite de Daewoong Pharmaceutical
" JMP est fondamental dans ce que nous faisons dans notre programme Six Sigma. C'est intégré au tissu du programme de formation …. Il s'agit d'une plate-forme fantastique sur laquelle nous pouvons nous appuyer, car elle nous offre un tout nouveau domaine d'opportunités dans toutes les activités.
– Kevin McCarron, responsable des services Six Sigma, Dow
Histoire de réussite de Dow
« Nous constatons tellement de succès à tous les niveaux avec JMP qu'il est difficile de citer un exemple individuel. C'est juste un outil essentiel pour nous .»
– Howard Rauch, statisticien, Eastman Chemical
Histoire de réussite d’Eastman Chemical
"Il est devenu évident très rapidement que ces changements de poids ne mesuraient pas ce que [nous] pensions qu'ils mesuraient. Nous n'aurions jamais su cela sans JMP ".
– David Payne, directeur de site, Johnson Matthey Fine Chemicals
Histoire de réussite de Johnson Matthey
« Ce que nous constatons sur site, c'est que l'utilisation de JMP s'étend de plus en plus pour résoudre toutes sortes de problèmes. JMP est notre outil d'analyse statistique choisi. »
– David Payne, directeur de site, Johnson Matthey Fine Chemicals
Histoire de réussite de Johnson Matthey
" JMP a joué un rôle important en nous permettant de démêler les faits clés de tout le bruit de notre processus de fabrication complexe. .»
– Geoff Beatham, directeur qualité, Kodak
Histoire de réussite de Kodak
" Grâce à JMP, je peux identifier très facilement les goulots d’étranglement. Être capable d’identifier où se situent vos principaux problèmes – sur lesquels vous devez concentrer votre attention – est évidemment très utile. Les processus dont nous disposons sont multiples et assez complexes, et une des choses utiles est de savoir où aller pour appliquer vos outils Lean. . JMP cible mes efforts .»
– Peter Blum, responsable qualité et technique, Kodak
Histoire de réussite de Kodak
« Le développement de cette méthodologie nous a permis de modifier rapidement les paramètres de l’avion et les conditions de vol, puis d’examiner l’impact qui en résulte sur le bruit pour la communauté… Ce processus est bien plus rapide et plus simple avec JMP. Non seulement cela réduit les erreurs de saisie manuelle, mais nous pouvons accomplir en quelques secondes ce qui prenait auparavant des heures ou des jours .»
– Jeanette Elliott, ingénieur système, Lockheed Martin
L'histoire à succès de Lockheed Martin
« Avec les ressources limitées dont nous disposons – nous n'avons qu'une douzaine de chimistes et nous essayons de faire avancer plusieurs efforts de produits – JMP nous a aidé à filtrer différentes conditions de réaction de manière très logique afin de nous donner un point de départ pour l'optimisation. Si nous n'avions pas une manière très délibérée et structurée de procéder, ces nouveaux efforts de développement d'applications en souffriraient vraiment.
– Scott Allen, vice-président du développement de catalyseurs, Novomer
Histoire de réussite de Novomer
« Ce fut le début du développement d’une formulation robuste pour le panneau Brite Amber. Cela n'aurait pu être fait qu'avec JMP. JMP est tout simplement un outil formidable.
– David Lee, directeur de la qualité et de la fiabilité, OLEDWorks
Histoire de réussite d'OLEDWorks
" Avec JMP, nous avons identifié de nombreuses opportunités d'amélioration pour les personnes qui effectuent les appels de service et qui conservent les enregistrements de ces appels. Nous avons amélioré le processus. »
– Ron Zhang, ingénieur en chef principal, Oshkosh Corporation
Histoire de réussite d'Oshkosh Corporation
« Nous avons trouvé une nouvelle méthodologie qui nous permet de traiter nos informations d'une manière que nous n'avions pas utilisée auparavant. C'était une révélation. JMP nous permet de faire tout cela ; cela nous permet d’innover.
– Alberto Colombi, directeur médical d'entreprise, PPG Industries
Histoire de réussite de PPG Industries
« Des milliers d’autres entreprises sont dans la même situation : Ils ont mis en place SAS et s'ils ajoutaient JMP, ils bénéficieraient d'avantages supplémentaires substantiels. … Les capacités graphiques et la facilité d'utilisation de JMP le rendent idéal pour concevoir des expériences et explorer des données. SAS extrait des données de n'importe quelle source et effectue le gros du travail analytique. Et JMP s'intègre à SAS. C'est une combinaison puissante.
– Wayne Levin, président, Predictum
« L'une des choses que nous avons pu faire avec JMP est de transformer notre processus de pensée d'un monde discret en un monde temporel plus continu... Une fois que j'ai commencé à utiliser JMP, il n'y avait aucune comparaison possible .»
– Greg Mozsgai, responsable de la recherche et du développement, Samson Rope
Histoire de réussite de Samson Rope
« JMP nous permet d'étudier des choses que nous tenions pour acquises depuis 140 ans. Nous avons remis en question de nombreux statu quos et de nombreuses habitudes bien ancrées, et JMP nous a aidé à accélérer ce processus. »
– Steve Czupryna, ingénieur des processus qualité, Samson Rope
Histoire de réussite de Samson Rope
« JMP était déjà utilisé par une dizaine d'utilisateurs pour produire des analyses statistiques permettant de surveiller le rendement et la qualité des produits, sur l'ensemble de leurs différentes gammes de produits. Après deux ans d'utilisation, la seule contrainte à laquelle ils étaient confrontés était le fait que leurs collègues leur demandaient sans cesse de faire leurs recherches, tests et calculs ! Parce que l'innovation et la qualité sont notre leitmotiv, c'est toute l'entreprise qui avait besoin d'augmenter son efficacité. Cette première expérience nous a donné toutes les chances d'être convaincus par la puissance, le potentiel et la convivialité de l'outil. Nous n'avons donc pas hésité à étendre son utilisation, le moment venu, pour accompagner le développement de nos activités à l'ensemble de l'entreprise.
– Annick Vuillermoz, Responsable Systèmes de Contrôle de Rendement/Process, Soitec
Histoire de réussite de Soitec
CONCEPTION D'EXPÉRIENCES
" Il y a tellement de preuves que le DOE est génial . Mais de nombreuses organisations, et de nombreuses personnes, ne l’utilisent toujours pas. Pourquoi? Il doit y avoir autre chose au-delà de cette connaissance rationnelle. À mon avis, cela doit avoir quelque chose à voir avec la confiance ou la peur de faire quelque chose de mal … la confiance que les gens ont dans cette nouvelle méthode permettant de changer plus d’une chose à la fois… Ainsi, le moyen le plus simple de [changer les attitudes] est de donner à votre organisation une chance de constater le succès que vous avez avec le DOE. Vous pouvez réaliser quelques expériences simples et montrer les résultats. Je dis à mes collègues : « faites-moi confiance ». Je t'aiderai. Et vous pouvez me suivre dans mon voyage à travers le DOE. Pendant que nous travaillons ensemble, je peux les aider à voir et à ressentir comment toutes ces choses apparemment compliquées s'assemblent et s'additionnent pour créer de grandes connaissances et une grande perspicacité. Soyez un bon modèle et faites-leur ressentir le succès. Si vous y parvenez, vous gagnerez des alliés et les gens commenceront à obtenir de bons résultats avec le DOE.
– Olaf Bürger, responsable qualité du processus d'amélioration systématique, Mahle
Statistiquement parlant : accélérez l'innovation et l'amélioration des processus grâce à des expériences conçues
« Alors que les produits d'Adocia ont mûri et que les directives ICH incitent les laboratoires pharmaceutiques à pour comprendre en profondeur les liens entre les paramètres produit et processus, nous utilisons de plus en plus d'approches statistiques telles que la conception d'expériences dans nos laboratoires. »
– Thomas Cochet, Responsable Chimie des Procédés
Histoire de réussite d'Adocia
« Nous avions de plus en plus le sentiment que nous devions mettre en œuvre des approches statistiques telles que le DOE dans nos développements de processus, et l'un des chefs de projet de notre CMO a recommandé JMP . »
– Thomas Cochet, Responsable Chimie des Procédés
Histoire de réussite d'Adocia
" Je n'ai montré à ma direction aucune donnée dans le sens de valeurs ou de tableaux. J'ai visualisé les données . Et si vous pouvez le faire de manière interactive et montrer ce qui se passe si vous déplacez un contrôle et voyez votre réponse bouger… s'ils voient à quoi ressemble le processus lorsque vous changez les choses et que vous leur montrez les interactions et comment le système se comporte… ils commenceront à faire confiance à votre [DOE] .»
– Olaf Bürger, responsable qualité du processus d'amélioration systématique, Mahle
Statistiquement parlant : accélérez l'innovation et l'amélioration des processus grâce à des expériences conçues
" La complexité du DOE correspond bien à la complexité des efforts que nous devons désormais déployer [compte tenu de l'automatisation accrue et des flux de données plus importants] . À la fin, vous obtenez une très bonne et profonde compréhension.
– Egon Gross, ingénieur en biotechnologie, Symrise
Statistiquement parlant : accélérez l'innovation et l'amélioration des processus grâce à des expériences conçues
« Pour beaucoup de gens, le DOE n’est pas un code de bonnes pratiques commun. Il y a encore beaucoup de gens qui ne le connaissent pas et ne l’utilisent donc pas. Et ils perdent beaucoup de temps, d'argent et de connaissances sur les tâches qu'ils tentent de résoudre. .»
– Egon Gross, ingénieur en biotechnologie, Symrise
Statistiquement parlant : accélérez l'innovation et l'amélioration des processus grâce à des expériences conçues
« Un bon moyen de surmonter certaines des [sources de résistance au DOE] courantes – formation, complexité, etc. – est de trouver un bon professeur, ou un bon manuel si vous préférez. Encore plus, trouver un bon coach. Il pourrait s'agir d'un collègue bien informé. Et puis commencez par les petites questions que vous pourriez vous poser , peut-être avec deux, trois ou quatre facteurs. Commencez petit et grandissez avec votre expérience et vos connaissances. Si vous trouvez un entraîneur, vous êtes sur la bonne voie.
– Markus Schafheutle, consultant et ancien responsable de l'amélioration globale, Allnex
Statistiquement parlant : accélérez l'innovation et l'amélioration des processus grâce à des expériences conçues
« Le DOE n’est pas seulement un outil qui peut être utilisé par quelques industries seulement. DOE est vraiment pour tout le monde .»
– Markus Schafheutle, consultant et ancien responsable de l'amélioration globale, Allnex
Statistiquement parlant : accélérez l'innovation et l'amélioration des processus grâce à des expériences conçues
« Par rapport aux méthodes multivariées traditionnelles , la [JMP Predictive Screening Platform] peut gérer à la fois des facteurs continus et catégoriels en réponse . C’est très utile lorsqu’il existe des interactions et d’autres relations complexes entre ces facteurs.
– Miao Chen, scientifique des données, Tokyo Electron Limited
Statistiquement parlant : appliquer l'apprentissage automatique aux bons problèmes
" B Être capable de définir une importance relative (numérique) pour l'optimisation, comme cela est possible avec la mise en œuvre de plans d'expériences dans JMP, s'est avéré inestimable .»
– Alin Ionas, chimiste analytique, Université technique du Danemark
Histoire de réussite du DTU
« J'ai travaillé sur des projets où nous essayions d'optimiser une méthode générale pour quelques centaines de composés. Ensuite, nous avons dû essayer de trouver un ensemble de paramètres instrumentaux suffisamment bons pour obtenir des performances raisonnables pour la plupart des produits chimiques que nous étudiions. C'est une tâche ardue, j'ai donc pensé que l'utilisation de la plateforme DOE de JMP était la solution. .»
– Alin Ionas, chimiste analytique, Université technique du Danemark
Histoire de réussite du DTU
« Une fois que vous avez acquis une certaine expérience dans la conduite de ce genre d'expériences, tu peux juste le régler et l'oublier . Vous configurez l'expérience, laissez l'instrument faire son travail, validez la façon dont vous extrayez les données et vous assurez que vous obtenez des données de haute qualité à partir de vos fichiers de données. Ensuite, ce n'est pas beaucoup de travail de le remettre dans le modèle et de générer la prochaine itération .»
– Alin Ionas, chimiste analytique, Université technique du Danemark
Histoire de réussite du DTU
« JMP devra gérer un ensemble de données déséquilibré. Il vous indiquera quels sont les risques, les gérera et vous permettra de faire un choix intelligent. plutôt que de simplement dire non.
– Michael Anderson, ingénieur principal en développement de statistiques et de mesures, Corning
Histoire de réussite de Corning
« JMP est un produit proposé à un prix compétitif et mélange d'outils statistiques d'utilisation courante pour tout ingénieur et d'outils statistiques avancés qui vous permettent d'examiner n'importe quel problème auquel quelqu’un dans les domaines de l’ingénierie et de la recherche serait confronté quotidiennement.
– Michael Anderson, ingénieur principal en développement de statistiques et de mesures, Corning
Histoire de réussite de Corning
« Le truisme en matière de matériaux : il n'y a pas de solution universelle. Si vous augmentez un [facteur], vous compromettez généralement autre chose. Nous voulions que notre revêtement soit aussi transparent que possible mais aussi qu'il puisse survivre à tous les processus qu'il subit [lorsqu'il est rempli], par exemple. La quantité de DOE de formulation, de surface de réponse et de mélange que nous avons réalisée afin d'optimiser les ratios de composants afin de déterminer les sous-composants au sein de ces composants est énorme. .»
– Michael Anderson, ingénieur principal en développement de statistiques et de mesures, Corning
Histoire de réussite de Corning
" Être capable d'échouer coûte cher, mais c'est un élément essentiel de l'expérimentation . Et chez Corning, je n’ai jamais rencontré de résistance significative à l’idée de mener des expériences. Nous voulons apprendre autant que possible avec l'argent que nous dépensons. Quand je dis : « Je veux faire cela comme une expérience entièrement conçue », je n’ai jamais rencontré de résistance. [DOE] est actuellement issu de Corning .»
– Michael Anderson, ingénieur principal en développement de statistiques et de mesures, Corning
Histoire de réussite de Corning
« Briser ce scepticisme initial a été la partie la plus difficile – mais aussi le point d’inflexion… Nos scientifiques ont appris comment la manière dont vous choisissez de mettre en place l’expérience a un impact énorme sur la qualité des données que vous obtenez… Le module Custom DOE de JMP nous aide à garantir que chaque expérience génère le plus d'informations possible. .»
– Bernard Goguelet, Responsable Qualité, Parker LORD
Histoire de réussite de Parker LORD
" Nous constatons déjà des signes d'intégration du [DOE] dans leur réflexion quotidienne : Je vais développer un nouveau produit et utiliser mon intuition pour m'en rapprocher – c'est l'expertise en la matière. Ensuite, j'utiliserai JMP pour définir la région et l'optimiser. Ils apprennent des choses sur leurs modèles qu'ils n'auraient pas su autrement.
– Bernard Goguelet, Responsable Qualité, Parker LORD
Histoire de réussite de Parker LORD
" Nous utilisons JMP pour réaliser des conceptions personnalisées. La plateforme Custom Design est un très bon moyen de décrire une expérience qui vous intéresse. Nous utilisons nos propres applications personnalisées qui sont des applications Web qui reprennent cette conception et la convertissent ensuite en un type d'instructions pouvant être exécutées par des robots. Donc nous avons été très rapidement capables de prototyper et de développer rapidement des capacités biotechnologiques en ayant cet élément clé au milieu qui peut connecter le JMP aux robots et boucler cette boucle dans la capacité de concevoir, construire, tester et mesurer des expériences, de manière entièrement statistique. équilibré à l'aide du plan d'expériences de JMP .»
– David McClymont, responsable de l'automatisation, London DNA Foundry
Il est temps d'innover : comment votre organisation peut instaurer une culture d'excellence analytique : un exemple tiré de la biologie synthétique (lien à venir)
« Le DOE dans le domaine de l'analyse avancée des données nous aide à rassembler nos données et à les utiliser plus efficacement. Cela signifie extraire davantage d’informations de nos données. Mais la conception des expériences joue également un rôle dans l’étape préalable au cours de laquelle nous devons obtenir les bonnes données et le faire de manière efficace. … parce que normalement nous manquons toujours de ressources et de temps.
– Pilar Gomez Jimenez, scientifique principale, Johnson Matthey
Il est temps d'innover : utiliser la mentalité du DOE pour une expérimentation réussie (lien à venir)
" Tout le monde peut faire du DOE … et la meilleure façon de commencer avec le DOE si vous ne l'avez jamais fait auparavant est simplement de vous lancer.
– Pilar Gomez Jimenez, scientifique principale, Johnson Matthey
Il est temps d'innover : utiliser la mentalité du DOE pour une expérimentation réussie (lien à venir)
« Quelqu'un qui a un état d'esprit traditionnel essaierait d'obtenir le réglage optimal dès le début. Ils viseraient la cible, même si, en tant qu'humains, nous avons du mal à visualiser un espace expérimental multivarié. Par contre, quelqu'un qui a un état d'esprit du DOE s'assoira et passera plus de temps à planifier, passera plus de temps à essayer de penser à toutes les différentes variables qui pourraient avoir un effet dans cette expérience . Ils penseront déjà par gammes… et seront intéressés à explorer un large éventail d'espaces expérimentaux pour tenter de trouver l'optimum. C’est la grande différence entre une mentalité traditionnelle et celle du DOE.
– Pilar Gomez Jimenez, scientifique principale, Johnson Matthey
Il est temps d'innover : utiliser la mentalité du DOE pour une expérimentation réussie (lien à venir)
« La conception d'expériences est un outil, mais ce n'est pas un outil magique. Cela nécessite votre expertise. C'est un outil pour compléter ce que vous savez déjà .»
– Pilar Gomez Jimenez, scientifique principale, Johnson Matthey
Il est temps d'innover : utiliser la mentalité du DOE pour une expérimentation réussie (lien à venir)
« Chaque système dans lequel vous avez plus d'un facteur pouvant donner lieu à une inférence, vous pouvez utiliser un DOE. Au cours de mes 15 années d'expérience, je n'ai jamais vu de cas dans lequel il n'y avait qu'un seul facteur. Comme nous le savons, la science est compliquée. Donc Je pense que les plans d'expériences devraient être utilisés à tout moment .»
– Pilar Gomez Jimenez, scientifique principale, Johnson Matthey
Il est temps d'innover : utiliser la mentalité du DOE pour une expérimentation réussie (lien à venir)
« Certaines personnes pensent que le DOE est une boîte noire. Et certains pensent que pour utiliser le DOE, il faut en fait en savoir beaucoup sur les statistiques. Même si ces choses étaient peut-être vraies dans le passé, appliquer le DOE est désormais très simple. C'est vraiment
rapide. Et c'est vraiment visuel. La partie visuelle résout le problème de la boîte noire. Et la partie facile et rapide résout les autres problèmes. Nous disposons désormais de progiciels conviviaux comme JMP qui vous aident à concevoir le DOE très rapidement et à analyser les résultats très rapidement. Et très important de le faire de manière visuelle afin que vous puissiez comprendre clairement l'analyse. Et puis vous pourrez l’expliquer à d’autres personnes. Tout le monde peut le faire.
– Pilar Gomez Jimenez, scientifique principale, Johnson Matthey
Il est temps d'innover : utiliser la mentalité du DOE pour une expérimentation réussie (lien à venir)
« Quels sont les inconvénients [du DOE] ? Aucun. Pour moi, il n'y a aucun inconvénient à utiliser des plans d'expériences car, en fait, avec un logiciel comme JMP, c'est vraiment simple. . Même pour ceux qui ont peur, en réalité, vous ne faites pas plus d'erreurs que vous le feriez normalement, car si les résultats donnent des paramètres indiquant que c'est l'optimum, il vous suffit d'aller au laboratoire et de faire l'expérience et vérifier. Ainsi, vous pouvez toujours évaluer la conclusion. Alors en fait, Je ne pense pas que tu puisses faire des erreurs . Mon message est le suivant : allez-y et essayez-le par vous-même. »
– Pilar Gomez Jimenez, scientifique principale, Johnson Matthey
Il est temps d'innover : utiliser la mentalité du DOE pour une expérimentation réussie (lien à venir)
« [Utilisation de JMP pour les conceptions de tramage définitives] a conduit à une meilleure compréhension du processus et tout ce travail a été effectué en une semaine … Au sein de cette plateforme, nous pouvons choisir la distribution, et nous pouvons choisir la manière dont nous voulons construire le modèle, et des méthodes de validation sont également disponibles. Et simplement en appuyant sur Go, JMP crée un modèle avec neuf paramètres non nuls, puis vous pouvez rechercher différents modèles, les laisser s'exécuter, puis évaluer vos modèles en fonction des facteurs dont vous avez besoin en fonction du carré R ou du paramètre souhaité. vouloir. Et c'est assez simple.
– Egon Gross, maître technologue, Symrise
Il est temps d’innover : maîtriser des processus complexes grâce à la conception d’expériences (lien à venir)
« J'ai rejoint GSK en tant que chimiste en développement de procédés. J'ai passé plusieurs années à développer des racines et des processus et à les transformer en une fabrication à grande échelle. Et puis j’ai découvert la conception d’expériences. Et cela a définitivement changé ma façon de travailler…. L'approche d'un facteur à la fois - c'est ainsi que j'étais
traditionnellement enseigné…. L'inconvénient, cependant, est que cela ne couvre pas très efficacement l'espace que vous
pourrait exploiter votre processus. Et il pourrait manquer la solution optimale. Et être gourmand en ressources .»
– Gill Turner, responsable de la qualité par conception, GlaxoSmithKline
Il est temps d'innover : optimiser votre processus d'expérimentation à l'aide de JMP (lien à venir)
« Si vous faites des plans d'expériences et que vous vous donnez la peine de concevoir les expériences et d'effectuer ce travail systématiquement, essayez de mesurer autant de choses dont vous pensez avoir besoin à l'avenir. Ne mesurez pas seulement une chose. Vous regretterez toujours de ne pas avoir fait une bonne analyse et le fait de disposer de ces données à l'avenir permettra de prendre de nouvelles décisions... Les personnes qui se rendent sur place et comprennent réellement le bruit et la reproductibilité de leur système ont la meilleure opportunité de comprendre ensuite comment elles pourraient améliorer ce processus à l'avenir. .»
– Gill Turner, responsable de la qualité par conception, GlaxoSmithKline
Il est temps d'innover : optimiser votre processus d'expérimentation à l'aide de JMP (lien à venir)
" Le DOE le fait certainement [réduit les coûts et les délais]. Vous savez également quel coût et quel temps vous allez y consacrer dès le départ. Ainsi, lorsque vous choisissez de concevoir une expérience, vous savez que vous obtiendrez un résultat à la fin. Si vous choisissez de ne pas adopter cette approche, alors l’idée de générer une sorte de compréhension autour du coût et du temps est une question très ouverte. Vous pourriez faire 100 expériences avant de comprendre ce qui se passe, ou vous pourriez avoir de la chance et obtenir un bon résultat avec une seule. Mais vous n’aurez pas forcément la compréhension. Alors absolument, Je crois que [DOE] réduit complètement les coûts et les délais, et c'est la technique standard que nous utilisons pour tous nos développements de processus. .»
– Gill Turner, responsable de la qualité par conception, GlaxoSmithKline
Il est temps d'innover : optimiser votre processus d'expérimentation à l'aide de JMP (lien à venir)
"Même si vous pensez avoir un processus parfait, une fois que vous avez compris ce qui se cache derrière cela, quand quelque chose ne va pas à l'avenir, – ce que cela fera inévitablement – vous disposez des données et des informations qui peuvent également vous permettre de remettre en ordre votre processus commercial. Il est donc vraiment important d’avoir ce type de compréhension.
– Gill Turner, responsable de la qualité par conception, GlaxoSmithKline
Il est temps d'innover : optimiser votre processus d'expérimentation à l'aide de JMP (lien à venir)
" Une autre raison pour laquelle j’aime la conception d’expériences est la façon dont elle s’applique au cycle d’expérimentation. Avec le DOE, nous essayons d'émettre des hypothèses sur quelles sont toutes les variables importantes qui sont en jeu dans notre système au départ…. Le DOE est une approche multivariée. Nous exécuterons ce cycle expérimental, en testant tout un ensemble de variables à la fois. Et nous aurons quelques connaissances sur le système.
– Ben Deadman, responsable des installations, Centre d'analyse rapide en ligne des réactions, Imperial College London
Il est temps d’innover : Enseigner la conception d’expériences aux chimistes : leçons de l’Imperial College
Londres (lien à venir)
" Je suis convaincu que la conception d'expériences pourrait vous apporter des avantages dans presque tous les domaines de la chimie. .»
– Ben Deadman, responsable des installations, Centre d'analyse rapide en ligne des réactions, Imperial College London
Il est temps d’innover : Enseigner la conception d’expériences aux chimistes : leçons de l’Imperial College
Londres (lien à venir)
« Avoir un bon progiciel aide vraiment. J'ai montré quelques scripts, mais vous n'avez pas besoin de savoir [comment coder]. Le logiciel gère tout cela pour vous. La modélisation est entièrement gérée sous le capot. Vous pouvez creuser aussi profondément que vous le souhaitez, mais si vous souhaitez simplement voir ce qui se trouve à la surface, [JMP] vous présentera les statistiques récapitulatives de base. JMP est un très bon package pour cela . Vous n'avez pas besoin de comprendre comment écrire votre propre code. Vous n'avez pas besoin de savoir comment faire de la modélisation. Il fait tout pour vous. C'est pointer et cliquer .»
– Ben Deadman, responsable des installations, Centre d'analyse rapide en ligne des réactions, Imperial College London
Il est temps d’innover : Enseigner la conception d’expériences aux chimistes : leçons de l’Imperial College
Londres (lien à venir)
« [Dans un laboratoire conventionnel] il y a des choses que vous ne réalisez pas et que vous n'enregistrez pas et qui pourraient être critiques pour le processus. Les autres scientifiques ne pourront donc pas comprendre plus tard ce que vous avez fait. Des études montrent qu'il est rare de trouver suffisamment d'informations dans un article publié pour reproduire une expérience .»
– Michael Sadowski, responsable de la synthèse bioinformatique
Histoire de réussite de Synthace
« Nous avons des exemples dans lesquels nous montrons que le succès du processus que nous avons conçu dépendait essentiellement d’une interaction à trois ou quatre facteurs. Il est très difficile d'imaginer comment on y parviendrait sans le DOE. Vous avez besoin soit d'un grand éclair de perspicacité, soit d'un heureux hasard si vous faites les choses de manière plus traditionnelle.
– Michael Sadowski, responsable de la synthèse bioinformatique
Histoire de réussite de Synthace
" Les biologistes sont au début d’une transition vers une nouvelle façon de mener des expériences. Jusqu'à présent, ils ont dû aborder les expériences en fonction de ce que chacun peut faire personnellement. Mais cela change – et rapidement. Une fois que vous disposez d’expériences assistées par ordinateur, avec un logiciel aidant à la planification, à l’exécution et à l’analyse, cela vous encourage à voir plus grand. Vous ne vous contentez pas d’examiner les questions en termes de solutions limitées que vous pouvez mettre en œuvre manuellement. Vous pouvez vous concentrer sur davantage de problèmes et vous assurer que les questions que vous posez sont les bonnes. Les outils informatiques comme JMP et Antha sont le moyen d'y parvenir .»
– Michael Sadowski, responsable de la synthèse bioinformatique
Histoire de réussite de Synthace
« Il y a quelque chose comme Bulle de l'IA dans l'industrie en ce moment , mais le premier problème que vous rencontrez lorsque vous essayez d'appliquer des méthodes plus sophistiquées est le manque de données claires avec la structure et les annotations appropriées pour prendre en charge une modélisation toujours plus complexe. . Pour que cela se produise, il est essentiel de mettre en œuvre des expériences conçues de manière sophistiquée. .»
– Michael Sadowski, responsable de la synthèse bioinformatique
Histoire de réussite de Synthace
« J'ai découvert JMP pour la première fois dans le domaine de la conception d'expériences quelques années après le début de ma carrière. Et cela a révolutionné ma façon d’aborder les problèmes. Cela a changé ma façon de concevoir des expériences et d'analyser mes données. Et depuis, je le vends à toutes les entreprises dans lesquelles je travaille.
– Jon Armer, scientifique principal en formulation, F-star Therapeutics
Statistiquement parlant : parvenir à une innovation rapide grâce à la conception d'expériences
« Si nous imaginons l’espace expérimental comme une pièce, nous considérons les essais et erreurs traditionnels comme un judas sur la porte à travers lequel vous pouvez essayer de voir le contenu de la pièce. Vous pouvez faire un autre trou, mais vous ne verrez pas non plus très bien à travers. Vous essayez de comprendre ce qu’il y a à l’intérieur de la pièce avec quelques trous à des endroits aléatoires. Cependant, pour moi, un essai et une erreur intelligents ou une conception d'expériences consistent simplement à ouvrir la porte et à regarder autour de moi. A la fin du plan d’expériences, vous disposez d’un modèle qui représente bien votre espace expérimental. Et ça te donne beaucoup de confiance .»
– Pilar Gomez Jimenez, scientifique principale, Johnson Matthey
Statistiquement parlant : parvenir à une innovation rapide grâce à la conception d'expériences
« Je dois dire qu'il est choquant qu'environ 30 % des gens n'utilisent [DOE] que lors d'occasions spéciales. Je dois dire que je rencontre cela assez souvent. Je pense que vous pouvez nous concevoir des expériences chaque jour pour chaque mission .»
– Pilar Gomez Jimenez, scientifique principale, Johnson Matthey
Statistiquement parlant : parvenir à une innovation rapide grâce à la conception d'expériences
« Dernièrement, les exigences concernant l'un de nos produits ont considérablement augmenté. Nous devions construire une nouvelle installation pour fabriquer ce produit, mais nous devions d'abord travailler sur le tracé pour obtenir l'un des précurseurs de ce produit. Il y a beaucoup d'incertitude lorsqu'on va construire une nouvelle installation. Vous voulez réellement très bien contrôler votre processus. Et vous êtes stressé car si vous voulez pouvoir faire face à cette nouvelle hausse de la demande, il faut être très rapide. Donc nous avons pu aider notre équipe de développement et produire un DOE plus rapide qui nous a aidé à obtenir un très bon modèle. C'est un modèle qui les aide à intensifier le processus et à planifier la construction de ces installations le plus rapidement possible et avec la certitude que cela fonctionnera. .»
– Pilar Gomez Jimenez, scientifique principale, Johnson Matthey
Statistiquement parlant : parvenir à une innovation rapide grâce à la conception d'expériences
« Dès le début, nous avons pu quantifier la valeur que le DOE ajoute pour nous. Nous utilisions DOE dans plusieurs cas internes et nous avons pu quantifier nos économies d'au moins 50 % de temps et de ressources. Dans certains cas, c'était même 70 %. Ainsi, la direction a toujours été alignée sur nous [en utilisant DOE dans JMP].”
– Pilar Gomez Jimenez, scientifique principale, Johnson Matthey
Statistiquement parlant : parvenir à une innovation rapide grâce à la conception d'expériences
«Je suis tombé par hasard sur la conception d'expériences. L’entreprise pour laquelle je travaillais à l’époque avait un problème spécifique que nous essayions de résoudre. Nous utilisions une approche plus traditionnelle, un facteur à la fois, qui générait beaucoup de données. Nous avons passé des mois dans le laboratoire à essayer de résoudre ce problème et nous nous sommes retrouvés dans un certain nombre d'impasses. Finalement, nous avions une quantité prodigieuse de données, je veux dire, le genre de feuille Excel à vous faire tourner la tête. Et nous ne savions tout simplement pas où aller. En ce qui nous concerne, nous avions exploré toutes les pistes, nous avions examiné toutes les combinaisons possibles, et nous n'étions pas plus près de trouver la solution. Nous avons donc fini par embaucher des consultants externes, partenaires de JMP, pour y jeter un œil. Brillant, mais aussi extrêmement frustrant pour nous à l'époque, ils ont mis les données dans JMP et ont trouvé la solution en huit minutes environ. Nous nous cognons la tête contre ce problème depuis près de deux mois ! JMP a pu examiner les données, voir où se trouvaient les optimaux, les petits éléments que nous avions manqués lors des expériences, et nous montrer ce que nous devions faire ensuite… Nous avons appris que si nous avions utilisé dès le départ l'approche de conception d'expériences plus structurée et plus approfondie, nous aurions pu réaliser [ce qui nous avait demandé 100 expériences] en moins de 30 expériences. C'était un énorme crochet. Premièrement, [DOE dans JMP] a résolu notre problème. Deuxièmement, cela nous a montré que nous consacrions plus de temps que nécessaire au problème, y compris les ressources et l’argent, bien sûr. Et troisièmement, nous avons désormais beaucoup plus confiance dans la réponse …. depuis lors, j'utilise DOE pour presque toutes les expériences sur tous les types d'analyses que je fais. Cela change la donne.
– Jon Armer, scientifique principal en formulation, F-star Therapeutics
Statistiquement parlant : parvenir à une innovation rapide grâce à la conception d'expériences
" L’efficacité que vous gagnez en utilisant ce type d’approche a simplement un effet d’entraînement énorme, en particulier sur des éléments tels que les délais et la prévisibilité. Vous pouvez affirmer avec certitude que cette étape prendra autant de temps.
– Jon Armer, scientifique principal en formulation, F-star Therapeutics
Statistiquement parlant : parvenir à une innovation rapide grâce à la conception d'expériences
" Je suis biologiste et je me suis en partie orienté vers la biologie parce que j'étais terrifié par les statistiques et tout ce qui avait trait aux mathématiques. Et pourtant, je suis devenu l'expert de l'entreprise en matière de conception d'expériences et de JMP. C'est très, très simple à utiliser. Et l’apprentissage en ligne et les didacticiels intégrés au logiciel sont excellents.
– Jon Armer, scientifique principal en formulation, F-star Therapeutics
Statistiquement parlant : parvenir à une innovation rapide grâce à la conception d'expériences
"JE C'est très frustrant de faire une expérience et de ne pas savoir ensuite pourquoi elle a échoué ou pourquoi elle ne vous donne pas la bonne réponse…. C'est l'un des autres grands avantages [du DOE dans JMP]. Même si une expérience échoue lorsque vous adoptez une approche de conception d'expériences, elle vous indique où aller. Chaque expérience est donc utile. Vous n'avez pas l'impression de gaspiller vos efforts. Honnêtement, je ne peux pas imaginer ne pas utiliser les plans d'expériences dans ma vie de tous les jours. C'est impensable pour moi maintenant.
– Jon Armer, scientifique principal en formulation, F-star Therapeutics
Statistiquement parlant : parvenir à une innovation rapide grâce à la conception d'expériences
« Une fois que vous avez fait [DOE], vous ne faites plus de répétitions. Vous ne disposez pas de données non concluantes que vous devez comprendre. C'est s'éloigner de la mentalité plus académique vers une mentalité plus technique .»
– Jon Armer, scientifique principal principal en formulation, F-star Therapeutics
Histoire de réussite de F-star Therapeutics
« En tant que scientifiques et ingénieurs, nous sommes très doués pour collecter des données, mais pas très doués pour les utiliser. L'une des choses que j'ai aimé lorsque j'ai commencé à utiliser DOE, dans JMP en particulier, c'est que cela vous obligeait à réfléchir à votre expérience : pourquoi est-ce que je teste cela ? Est ce que j'ai besoin de? Avoir ce cadre pendant que vous travaillez sur l'expérimentation et l'analyse est vraiment utile.
– Jon Armer, scientifique principal principal en formulation, F-star Therapeutics
Histoire de réussite de F-star Therapeutics
" Les trois choses qui me semblent vraiment expliquer pourquoi l’expérimentation industrielle est si importante sont : la capacité de voir les interactions… et aussi la capacité de gérer les effets aléatoires – des choses qui autrement pourraient vraiment vous empêcher d’en apprendre davantage sur votre processus en submergeant vos capacités. expériences avec un facteur à la fois. Et enfin, il mettra en évidence les endroits où l’expérience échouera, soit pour des raisons de produit, soit pour des raisons de sécurité. Donc vous devez être capable de contraindre votre expérience .»
– Michael Anderson, statisticien principal et ingénieur en développement de mesures, Corning
Statistiquement parlant : le pouvoir de l'expérimentation structurée en science et en ingénierie
« Que vous soyez manager, directeur ou ingénieur, vous souhaitez en savoir le plus possible et le plus efficacement possible. Que cette efficacité concerne vos matières premières, il se peut que l'approvisionnement mondial d'une certaine matière première soit à l'échelle du microgramme, vous ne pouvez donc vraiment pas vous permettre de gaspiller quoi que ce soit. Et il est peut-être temps. Vous ne disposez peut-être que d'un seul laps de temps, d'un quart de travail du jour au lendemain, sur votre chaîne de fabrication qui fonctionne 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Vous ne disposez que de ces 8 heures chaque mois. Tu ferais mieux que ça en vaille la peine. Et puis, bien sûr, l’autre, c’est juste de l’argent. Toutes ces choses coûtent des ressources à tous les niveaux. Donc encore, la possibilité d'en apprendre davantage sur plusieurs variables et interactions entre effets non linéaires, le tout dans une seule expérience serrée en peu de temps avec aussi peu de ressources que possible, est vraiment attrayante pour les personnes à toutes les extrémités du spectre des coûts. .»
– Michael Anderson, statisticien principal et ingénieur en développement de mesures, Corning
Statistiquement parlant : le pouvoir de l'expérimentation structurée en science et en ingénierie
« La capacité de rassembler [des expériences multifactorielles de haute dimension grâce à des conceptions de criblage définitives dans JMP] dans un système expérimental très efficace, où vous obtenez votre certitude absolue et vos effets d'ordre principal et double, ainsi que la possibilité d'obtenir des effets quadratiques. dans un véritable système d'expérimentation étroitement lié était vraiment un grand développement pour Corning .»
– Michael Anderson, statisticien principal et ingénieur en développement de mesures, Corning
Statistiquement parlant : le pouvoir de l'expérimentation structurée en science et en ingénierie
«Voici un exemple : nous avions affaire aux premiers travaux de recherche en physique… à la recherche de transitions de phase. Nous avons conçu cette expérience de dépistage, pour laquelle nous avons intelligemment essayé des tests à haut débit car nous avions tellement de facteurs et de combinaisons différents…. Dans JMP, nous avons pu identifier les transitions de phase ; nous avons trouvé où cela fonctionne. Et maintenant, nous pouvons réellement commencer à développer les protocoles de mesure des résultats quantitatifs basés sur ces modèles découverts… maintenant nous pouvons progresser. Gros progrès .»
– Vicky Svidenko, partenaire, Quantum Data Sciences, Microsoft
Statistiquement parlant : le pouvoir de l'expérimentation structurée en science et en ingénierie
« Dans un autre exemple, nous avons examiné une expérience de dépistage dans laquelle nous voulions créer 8 facteurs. Nous avions du mal à étudier l’un des niveaux comme prévu. Ce facteur était le taux de dilution. Et nous essayions de contrôler le taux de dilution car il variait en fonction de la concentration de l'agent. Cela commençait à être difficile, mais nous avons constaté que… nous devions modifier la quantité d'eau que nous ajoutons à la dilution. Et cela a en fait abouti à une meilleure uniformité, stabilité et qualité des structures fabriquées résultantes. . Ce n'était pas nécessairement ce que nous avions prévu dans l'expérience conçue, mais en suivant simplement le processus et en recherchant l'espace d'opportunités, nous trouvons des opportunités d'apprentissage supplémentaires. L'ensemble de ce cadre [dans JMP] a fourni des moyens très utiles et efficaces de diffuser la culture de l'expérimentation. .»
– Vicky Svidenko, partenaire, Quantum Data Sciences, Microsoft
Statistiquement parlant : le pouvoir de l'expérimentation structurée en science et en ingénierie
" Avec la puissance du DOE, c'est extraordinaire ce que je peux faire. C'est à peu près un résultat universel lorsqu'on utilise DOE pour la première fois. J'ai eu cette expérience pour la première fois en tant que professeur à l'Université de Boston lorsqu'un étudiant l'a essayé et a été capable d'optimiser rapidement un processus de PCR pour obtenir des résultats de haute performance, de haute stabilité et très robustes en seulement une expérience ou deux au lieu des mois que nous avons passés. J'avais dépensé sans succès pour y parvenir avec une approche individuelle.
– Timothy Gardner, fondateur et PDG, Riffyn
Statistiquement parlant : le pouvoir de l'expérimentation structurée en science et en ingénierie
« [DOE] vous donne la liberté. Dans le développement pharmaceutique en particulier, s'enfermer dans un régime opérationnel particulier est problématique car, une fois l'approbation obtenue, il est difficile de changer de cap. Les expériences conçues peuvent vous permettre d'explorer ce qu'on appelle l'espace de conception, la plage autorisée, de manière très systématique. Et cela achète en fait votre liberté. Cela ouvre le régime de fonctionnement que vous pouvez exécuter en toute sécurité avec qualité et faire approuver cet espace plus grand. Cela permet à votre équipe de fabrication de procéder à des ajustements sans avoir à retourner à la planche à dessin. C'est incroyablement précieux.
– Timothy Gardner, fondateur et PDG, Riffyn
Statistiquement parlant : le pouvoir de l'expérimentation structurée en science et en ingénierie
« Le DOE dans [JMP] est utilisé dans les qualifications opérationnelles dans le cadre de nos efforts de validation, ainsi que dans les efforts d'amélioration continue. Il est très gratifiant de voir comment nos ingénieurs et scientifiques réagissent aux résultats de ces expériences de conception. Les modèles créés et vérifiés dans nos DOE sont très utiles et finissent invariablement par aider les ingénieurs et les scientifiques dans leurs travaux futurs.
– Greg Mattiussi, directeur principal de la fabrication, Siemens Healthineers
Statistiquement parlant : restez pertinent et compétitif grâce à une ingénierie de qualité moderne
« Les expériences les plus réussies sont celles qui sont soigneusement réfléchies dès le départ, avec une attention particulière portée à la conception et à la mesure. aspects de celui-ci. Trop souvent, une expérience peut échouer parce qu'il y a des variations auxquelles nous ne nous attendions pas ou parce que vous ne mesurez pas clairement le résultat que vous devez mesurer.
– Ed Hutchins, responsable de l'ingénierie produit, Wolfspeed
Statistiquement parlant : restez pertinent et compétitif grâce à une ingénierie de qualité moderne
" Je suis partisan de rester simple, de me concentrer sur les effets majeurs, d'utiliser votre expertise et votre expérience pour étudier les éléments les plus susceptibles d'aboutir à des résultats. puis en s’appuyant sur cela avec des expériences ultérieures pour affiner et optimiser davantage.
– Ed Hutchins, responsable de l'ingénierie produit, Wolfspeed
Statistiquement parlant : restez pertinent et compétitif grâce à une ingénierie de qualité moderne
« Nous menons de nombreuses expériences différentes dans différentes capacités. L’un d’eux est donc la conception séquentielle des expériences. On s'écarte donc du paradigme agricole selon lequel il fallait mettre en place une grande expérience et il fallait ensuite attendre toute une saison de croissance pour pouvoir voir quels étaient les résultats. Et je pense dans de nombreuses applications industrielles, l’obtention des résultats des expériences peut être beaucoup plus rapide. L'autre catégorie est que nous commençons maintenant à voir plusieurs flux de données, et nous voulons avoir un moyen de concevoir une expérience pour les combiner. Alors peut-être que nous commençons avec un modèle informatique qui capture la science que nous connaissons pour un processus particulier, et que nous menons une expérience informatique pour explorer comment ce modèle se comporte dans l'espace d'entrée dont nous disposons. Nous avons ensuite la possibilité de collecter des données physiques que nous devons ensuite intégrer à ce que nous savons du modèle que nous avons exploré au cours de cette expérience précédente.
– Christine Anderson-Cook, statisticienne, Laboratoire national de Los Alamos
Statistiquement parlant : restez pertinent et compétitif grâce à une ingénierie de qualité moderne
" Nous devons passer à une science basée sur les données , ce qui semble complètement ridicule parce que tout le monde suppose que la science repose sur les données. Mais la vérité est qu’il y a beaucoup plus de mysticisme, de conjectures et de mauvaises décisions en science, parce que les données sont inaccessibles parce qu’elles sont cloisonnées. Ils ne sont pas collectés de manière significative car ils n'ont pas le contexte et les annotations qui définissent ce dont il s'agit ou comment ils se rapportent à un processus. Ou alors c'est tout simplement de très mauvaise qualité parce que le processus qui l'a généré, les expériences ou les mesures, n'ont pas été contrôlés. La science basée sur les données signifie comprendre le processus que nous utilisons pour générer des données afin de pouvoir mieux le faire. Et cela nécessite un investissement initial qui semble trop élevé, mais qui en fin de compte est largement rentable. Tu vas plusieurs fois plus vite .»
– Timothy Gardner, fondateur et PDG, Riffyn
Statistiquement parlant : le pouvoir de l'expérimentation structurée en science et en ingénierie
"Comme vous pouvez l'imaginer, les outils DOE fournis par JMP en particulier ont été très utiles [dans ce cas] et sont souvent utilisés dans ce groupe R&D car de nombreux paramètres sont inconnus pour les processus que nous étudions.
– Andreas Trautmann, expert en processus pour le traitement en amont, la science et la technologie de fabrication, Lonza
Histoire de réussite de Lonza
« JMP est très utile car il est beaucoup plus efficace d'étudier plusieurs facteurs à la fois plutôt que d'en étudier un seul. Cela fait gagner beaucoup de temps d’utiliser des méthodes statistiques comme celle-ci…. Dès le début, nous avons utilisé JMP pour concevoir, planifier et évaluer les expériences dans des bioréacteurs à petite échelle. Ensuite, nous avons continué les travaux dans les bioréacteurs de taille moyenne et d'ici la fin de cette année, ils seront transférés à une échelle de production. Il n’arrive pas si souvent que de très nouveaux procédés issus de réacteurs à l’échelle du laboratoire aboutissent dans la fabrication. C'était donc une très belle success story .»
– Andreas Trautmann, expert en processus pour le traitement en amont, la science et la technologie de fabrication, Lonza
Histoire de réussite de Lonza
« Sans utiliser l'outil de conception personnalisée , il nous aurait fallu au moins le double de temps pour étudier ces facteurs. Au lieu de deux semaines, probablement quatre semaines au moins … Le client était vraiment content, et nous aussi. »
– Andreas Trautmann, expert en processus pour le traitement en amont, la science et la technologie de fabrication, Lonza
Histoire de réussite de Lonza
« JMP s'est avéré précieux car, bien souvent, lorsque vous effectuez une DOE, vous ne passez pas de temps à examiner chaque point de données. [Après avoir amélioré le rendement global de 1 à 5 pour cent], nous avions tellement de lasers que nous ne savions pas quoi en faire. À cette époque, je ne voyais vraiment aucun autre logiciel capable de faire cela aussi facilement. , donc je suis devenu un fan de JMP à partir de ce moment-là.
– David Seniuk, ingénieur produit senior, Ciena
Histoire de réussite de Ciena
" Toutes les entreprises n'ont pas le luxe d'avoir un statisticien parmi leurs effectifs, mais tout le monde peut se permettre une licence JMP. Même une simple compréhension de base des statistiques et de la manière de les utiliser peut aider les gens à réellement ajouter plus de valeur aux expériences qu'ils effectuent. Ce n’est qu’une fois que nous aurons trouvé ces réponses que nous pourrons avoir confiance en nos recherches.
– Owen Lozman, vice-président de M Ventures, la branche de capital stratégique de Merck KGaA
Histoire de réussite de M Ventures
" Avec JMP, vous pouvez réaliser une conception définitive et obtenir d'excellents résultats avec à peu près le même nombre d'exécutions. Une expérience bien conçue donnera de meilleurs résultats à chaque fois. Il y a une forte tendance à varier un facteur à la fois et à penser que vous faites de la vraie science, alors qu'en fait vous cherchez et picorez simplement pour trouver quelque chose qui fonctionne. Sans concevoir formellement une expérience, il est facile de dire : « Eh bien, je suppose que nous sommes au point idéal ; allons-nous en.' Et vous vous retrouvez avec un produit de qualité inférieure.
– Jed Campbell, responsable qualité, US Synthetic
Histoire de réussite des synthétiques aux États-Unis
« Nous faisons appel à JMP pour nous y plonger, le déchiffrer, concevoir une expérience pour le résoudre et avancer. Avec JMP, il existe un graphique et un numéro pour tout, et il vous guide tout au long de l'exploration des données. C'est tellement facile à utiliser.
– Jed Campbell, responsable qualité, US Synthetic
Histoire de réussite des synthétiques aux États-Unis
« Nous pouvons avoir 10 ou 20 variables pour lesquelles nous devons prendre en compte les effets d’interaction. [Traditionnellement, les ingénieurs] n'utilisaient pas de statistiques [pour guider les expériences] parce qu'une grande partie d'entre elles ne concernaient que des ensembles de données relativement simples. Mais lorsque nous avons commencé à utiliser JMP pour le DOE, nous avons pu réduire considérablement la taille de l'échantillon requis pour les expériences afin de pouvoir appliquer des analyses statistiques appropriées. Cela a vraiment amélioré le temps consacré à l'analyse .»
– Yonghan Ju, responsable des innovations en matière de données, SK Hynix
Histoire de réussite de SK Hynix
«Pendant longtemps, nous avons fait des expérimentations à l'aveugle et un peu de hasard. Auparavant, nous nous en sortions car nous pouvions rebroyer les particules trop grosses. Mais on ne peut pas rendre plus grosses des particules broyées trop petites sans retraitement – et cela peut être très coûteux…. Nous construisons une image – un modèle – pour toute taille de particule de départ dont nous pourrions avoir besoin. Nous sommes maintenant en mesure de configurer le moulin pour atteindre la taille cible que nous recherchons. Une fois que vous avez construit ce modèle, presque tout le monde peut y connecter les données… En fait, le succès de ce projet [de broyage de particules], et plus particulièrement l'utilisation de JMP dans celui-ci, a accru l'importance de JMP sur ce site. De plus en plus de projets utiliseront JMP pour effectuer ce type d'analyse à l'avenir.
– David Payne, directeur de site, Johnson Matthey Fine Chemicals
Histoire de réussite de Johnson Matthey
« JMP est utilisé tout au long du processus de méthode scientifique. Une grande partie des données nécessaires à la prise de décisions [stratégiques commerciales] n'existent pas encore. Donc nous utilisons JMP pour nous aider à planifier nos expériences de manière efficace et efficiente, tout au long de la modélisation des données résultantes .»
– Jeff Sweeney, statisticien de recherche principal, Dow
Histoire de réussite de Dow
« Nous ne pouvions pas examiner toutes ces variables de processus sans utiliser le DOE : nous aurions dû réaliser de nombreuses expériences et nous aurions manqué les effets d'interaction. JMP a facilité la conception, les analyses et la présentation des expériences. Essentiellement, une approche du DOE était le seul moyen par lequel nous aurions pu résoudre le problème dans un délai raisonnable en utilisant un minimum de ressources. .»
– John Cunningham, responsable R&D, G3 Enterprises
Histoire de réussite de G3 Entreprises
" Ma propre expérience avec DOE… a réduit mes délais de développement de méthodes de 50 % ou plus. Et j’aime la certitude de savoir que j’ai trouvé la meilleure combinaison possible de paramètres.
– Camilla Liscio, chimiste d’applications, Anatune
Histoire de réussite d'Anatune
" Avec JMP, tout le monde peut utiliser DOE , parce que le logiciel fait le travail difficile. JMP offre un moyen structurel et très élégant de relever des défis analytiques très complexes.
– Camilla Liscio, chimiste d’applications, Anatune
Histoire de réussite d'Anatune
« Avec JMP, nous n'avons pas besoin d'effectuer autant d'expériences sur des plaquettes pour évaluer les performances de l'outil … La façon dont JMP nous permet d'examiner des scénarios de type « et si » est vraiment puissante. »
— Paul Deen, responsable du programme de méthodes statistiques, ASM International
Histoire de réussite d’ASM International
« J’aime beaucoup pouvoir traduire ce que je sais être bonne science solide, expériences très bien conçues en quelque chose qui soutient réellement l’agriculture durable. La durabilité de la production animale est si importante. Et être capable de faire de la bonne science qui est examinée par des pairs et publiée – qui a en fait une réelle valeur pour les personnes qui élèvent des animaux pour nourrir le monde – c'est ce qui nous motive.
– Nell Masey O'Neill, directrice de recherche, AB Vista
Histoire de réussite d'AB Vista
« Et nous le savons grâce à la modélisation prédictive que nous avons réalisée avec JMP. Le point vraiment important ici est que nous n'aurions pas pu le deviner à partir d'une seule expérience .»
– Nell Masey O'Neill, directrice de recherche, AB Vista
Histoire de réussite d'AB Vista
« En travaillant avec JMP, vous apprenez à faire confiance au logiciel. Vous pouvez tester plusieurs facteurs en même temps et réduire le nombre de tests .»
– Petra Schreier, ingénieure, Atotech
Histoire de réussite d'Atotech
« Je suis souvent incapable de tirer des conclusions claires après avoir testé une variable à la fois, mais avec les modèles développés à l'aide de la plateforme JMP Custom Design, Je peux clairement visualiser les points forts de la performance et je suis toujours confiant dans mes conclusions ".
– Jim Dailey, responsable mondial des comptes clés techniques, BASF
Histoire de réussite de BASF
"Pour nous, la vitesse d'apprentissage est très, très importante . Nous devons incarner les principes de l’essai et de l’expérimentation SWOT pour faire la différence entre le signal et le bruit. Donc, pour une question de temps, nous devons utiliser des méthodes intelligentes d’essais et d’erreurs.
– Sidharth Bhatia, directeur de la science des données et de l'analyse, matériaux appliqués
Statistiquement parlant : les grandes entreprises innovent avec des expériences conçues statistiquement
« Dans un système complexe, comment puis-je obtenir un maximum d'informations avec un nombre minimal d'exécutions ? C'est la clé. Une fois que je vais faire une expérience de manière structurée et contrôlée, Je peux voir que je n'aurais pas trouvé ces idées en faisant simplement un facteur à la fois. .»
– Sidharth Bhatia, directeur de la science des données et de l'analyse, matériaux appliqués
Statistiquement parlant : les grandes entreprises innovent avec des expériences conçues statistiquement
« Mon objectif est de développer un procédé offrant le rendement le plus élevé possible et de réduire le coût des marchandises en fonction de la manière dont nous les produisons. Nous devons donc comprendre notre processus et savoir quels facteurs pourraient l'affecter lorsque nous menons une expérience à petite échelle. Nous connaissons très bien notre équipement et il peut fonctionner de manière vraiment reproductible à chaque fois. Mais lorsque nous l'appliquons à grande échelle, nous voulons savoir quels facteurs sont importants pour qu'il soit reproductible une fois réalisé sur place. .»
– Patti McNeill, directrice associée du développement de la culture cellulaire, Lundbeck
Statistiquement parlant : les grandes entreprises innovent avec des expériences conçues statistiquement
« Nous avions un problème qui nous tourmentait depuis environ 15 ans. Notre client s’en plaignait et cela nous coûtait beaucoup d’argent. Enfin, nous avons mis en place une expérience conçue dans laquelle nous avons utilisé une approche stratégique pour faire varier les paramètres. En 6 semaines, nous avons pu identifier quel était le problème et ensuite nous avons pu le résoudre. Et depuis, nous avons pu prolonger la durée de vie du [produit] .»
– Melisa Buie, directrice générale, Coherent
Statistiquement parlant : les grandes entreprises innovent avec des expériences conçues statistiquement
" Le DOE est bien plus puissant qu’une [approche] un facteur à la fois ! Après tout, la plupart d’entre nous ne vivons pas dans un monde unidimensionnel. En réalité, nos expériences ne sont pas basées sur une seule dimension. Il est important que nous construisions un modèle qui reflète le véritable espace expérimental dans lequel nous essayons d'optimiser notre processus ou de faire une découverte.
– Melisa Buie, directrice générale, Coherent
Statistiquement parlant : les grandes entreprises innovent avec des expériences conçues statistiquement
« J'ai pu réaliser un modèle de dépistage définitif [dans JMP] et pour 10 facteurs, j'ai pu tester trois concentrations différentes de chacun de ces 10 facteurs dans 24 robinets agités au cours d'une seule expérience. Et à la fin de cette expérience, en utilisant le Profiler et en ajustant des modèles de criblage définitifs, nous avons abouti à une nouvelle recette qui n'a pas été testée dans l'une de ces expériences. Nous avons élaboré cette nouvelle recette, analysé les cellules en utilisant ce nouveau milieu et augmenté notre rendement de 25 % à 30 % .»
– Patti McNeill, directrice associée du développement de la culture cellulaire, Lundbeck
Statistiquement parlant : les grandes entreprises innovent avec des expériences conçues statistiquement
« Ce n'est pas grave si certaines exécutions échouent, car cela signifie que j'ai trouvé un facteur extrêmement important pour cette réponse. Je suis vraiment excité lorsque les exécutions échouent, car je sais alors que j'ai trouvé quelque chose d'important. .»
– Patti McNeill, directrice associée du développement de la culture cellulaire, Lundbeck
Statistiquement parlant : les grandes entreprises innovent avec des expériences conçues statistiquement
" Si nous avions fait fonctionner huit réacteurs, ce qui aurait représenté une expérience de 14 jours, nous aurions pu prédire le même pH au lieu de prendre neuf mois pour prédire ce même pH. Et j'ai eu beaucoup plus de « aha ! moments du public le faisant [avec DOE]. Parfois, nous craignons de ne pas tester le réglage du pH que nous pensons être le bon réglage. Nous voulons donc faire cinq niveaux. Mais nous n’avons pas besoin de cinq niveaux. Nous pouvons simplement faire trois niveaux. Même si ce niveau n’est pas celui que nous savons être le meilleur, il prédit quand même celui qui est le meilleur.
– Patti McNeill, directrice associée du développement de la culture cellulaire, Lundbeck
Statistiquement parlant : les grandes entreprises innovent avec des expériences conçues statistiquement
" DOE est une boîte à outils et vous pouvez l'adapter où que vous soyez dans le processus. . Parfois, vous effectuez un dépistage, parfois vous optimisez, parfois vous explorez l'espace opérationnel.
– Patti McNeill, directrice associée du développement de la culture cellulaire, Lundbeck
Statistiquement parlant : les grandes entreprises innovent avec des expériences conçues statistiquement
« Lorsque j'ai débuté chez Coherent, nous n'avions pas une forte culture du DOE. C'est quelque chose que nous avons développé au fil des années, et nous nous appuyons toujours fortement sur la physique. Nous ne voulons jamais abandonner cette connaissance du sujet. Nous souhaitons l'intégrer dans notre conception et utiliser cette expertise pour construire un modèle plus solide et rendre nos théories et nos connaissances sur le sujet encore plus pertinentes par rapport à la situation réelle. .»
– Melisa Buie, directrice générale, Coherent
Statistiquement parlant : les grandes entreprises innovent avec des expériences conçues statistiquement
" Une fois qu’il n’est plus nécessaire de réfléchir à un modèle expérimental et à la manière de le mettre en place, l’analyse des résultats prend le dessus et c’est là que se trouvent les étincelles qui inspirent et conduisent les avancées. Cependant, toutes nos données ne proviennent pas d’expériences plug-and-play ; nous avons parfois affaire à de gros volumes de données – où les facteurs interdépendants sont nombreux – et cela présente ses propres défis. JMP, avec ses capacités multivariées, s'avère très pratique avec notre équipement à haut débit, qui génère une grande partie de ce type de données. C'est bien mieux si nous pouvons faire correspondre notre génération de données à haut débit avec des techniques d'exploration de données à haut débit et statistiquement significatives. JMP vous offre de nombreuses options, ce qui vous permet d'en faire plus.
– Andrew Kaja, biologiste et chef d'équipe des bioprocédés, Johnson Matthey Biologics
Histoire de réussite de Johnson Matthey Biologics
« Nous utilisons JMP pour nous donner confiance dans notre prise de décision. Si nous n'utilisions pas DOE et JMP, nous ne serions pas en mesure de caractériser nos processus et de démontrer que nous minimisons notre taux d'échec et augmentons notre robustesse. Les conceptions nous montrent que nos processus sont robustes et prêts à être transférés. Et comme de plus en plus de nos partenaires parlent en termes de DOE, ils peuvent faire confiance à nos processus.
– Andrew Kaja, biologiste et chef d'équipe des bioprocédés, Johnson Matthey Biologics
Histoire de réussite de Johnson Matthey Biologics
« Nous disposons d'une interface qui… permet un haut niveau de conception expérimentale et d'analyse statistique dans JMP. Le système facilite l'augmentation globale des normes, de la reproductibilité et de l'interprétation des données. pour les applications du génie génétique… Il ne s'agit pas seulement de faire davantage de répliques, mais aussi de réaliser des répliques plus intelligentes et de construire des modèles qui ont beaucoup plus de valeur .»
– David McClymont, responsable de l'automatisation, London DNA Foundry
Histoire de réussite de la London DNA Foundry
"Quand vous pouvez entreprendre un processus qui peut prendre des semaines – [sans parler] de toute la réflexion et de la concentration qu'il nécessite – et le transformer en une opération « click and go », c'est une chose tellement libératrice pour nous en tant que scientifiques . Vous pouvez concentrer votre esprit sur des choses plus importantes comme l’interprétation, la modélisation, la réflexion sur votre prochaine expérience. Et vous pouvez essentiellement laisser le logiciel et les robots faire tout cela à votre place.
– David McClymont, responsable de l'automatisation, London DNA Foundry
Histoire de réussite de la London DNA Foundry
« JMP est basé sur la façon dont les scientifiques ou les biologistes interagiraient avec lui. J'ai vraiment aimé la façon dont il semblait viser à faire avancer les choses plutôt que de passer tout votre temps à essayer de comprendre ce que le logiciel essaie de faire. [JMP] a fait ce que je voulais et nous avons immédiatement sauté le pas .»
– David McClymont, responsable de l'automatisation, London DNA Foundry
Histoire de réussite de la London DNA Foundry
« Le DOE est tellement fondamental. C'est un tremplin vers d'autres expérimentations, d'autres analyses, une compréhension des sensibilités. Je ne peux pas exagérer à quel point c’est important. JMP est un outil phénoménal permettant d'extraire des informations sur plusieurs facteurs en une seule expérience. Elle doit être élaborée en tenant compte des bonnes questions et, bien entendu, sa valeur dépend des hypothèses qui sous-tendent l’expérience. Mais les DOE sont essentiels pour obtenir des informations indépendantes sur de multiples facteurs.
– David Lee, directeur de la qualité et de la fiabilité, OLEDWorks
Histoire de réussite d'OLEDWorks
" Le DOE a commencé à jouer un rôle de plus en plus important au sein de l’entreprise. Si vous pouvez vous permettre de réaliser de grandes études de consommation, vous obtiendrez généralement les réponses. Mais aujourd’hui, la plupart des départements [préfèrent utiliser les ressources de manière plus efficace]. En fait, [avec un DOE optimal], vous constaterez peut-être même qu'il existe différentes solutions dont le coût pour l'entreprise varie considérablement. Et si vous avez deux ou trois solutions optimales, vous pouvez choisir la moins chère. Seul le DOE nous offrira ce genre d’options. Ainsi, à chaque étape, nous essayons d’utiliser le DOE autant que possible.
– Béatrice Blum, statisticienne, P&G
Histoire de réussite de P&G
« Vous pourriez demander » pourquoi l'automatisation et la conception expérimentale ?' Eh bien, je crois fermement au pouvoir de la multidisciplinarité. DOE est en fait un outil statistique très puissant qui peut vous aider à trouver la meilleure méthode dans l'espace expérimental que vous explorez. L'automatisation est un outil analytique très puissant qui peut surmonter les erreurs humaines et vous offrir de très bonnes performances analytiques. Si on combine les deux, ça nous conduit en fait à ce que nous pourrions appeler le développement de méthodes hautes performances, car cela vous donnera la meilleure méthode avec les meilleures performances. .»
– Camilla Liscio, chimiste d’applications, Anatune
Il est temps d’innover : analyse de données pour le développement de méthodes analytiques (lien à venir)
" DOE est une manière très élégante d'établir la relation entre les facteurs que nous étudions et la réponse qui nous intéresse. . Une fois que vous avez établi cette relation, vous contrôlez le processus. Vous comprenez le processus. Et puis vous pouvez orienter le processus dans la direction que vous souhaitez qu’il aille… DOE repousse les limites afin que vous puissiez explorer l'extrême de votre espace expérimental et que vous puissiez réellement trouver où se situe votre optimal. .»
– Camilla Liscio, chimiste d’applications, Anatune
Il est temps d’innover : analyse de données pour le développement de méthodes analytiques (lien à venir)
" Lors de l'utilisation de DOE, JMP fournit une grande puissance et des prévisions de modèle complètes, qui peuvent nous aider à trouver des conditions optimales de manière très précise et rapide. . Ceci n’est pas disponible dans d’autres logiciels.
– Jerry Huang, ingénieur principal du laboratoire d'analyse, DuPont Taiwan
DuPont | JMP
ENSEIGNEMENT ET APPRENTISSAGE ACADÉMIQUES
"Soyez curieux, utilisez la section "Aide" de JMP – et faites-le fréquemment ! La documentation dans JMP lui-même est le meilleur point de départ, et les exemples de jeux de données et de livres sont un trésor. À partir de là, consultez les ressources en ligne sur jmp.com, consultez le calendrier de formation et engagez-vous avec un groupe d'utilisateurs – essayez le virtuel si la présence en personne n'est pas disponible dans votre région.
- Don Kent, responsable de l'équipe de science des données full-stack, Intel
Don Kent d'Intel explique ce qui constitue une organisation d'analyse mature, l'importance du mentorat et l'adhésion à la « famille JMP » au Discovery Summit.
" DOE est une compétence essentielle. Lorsque nous avons discuté de la création du CDT, nous avons mené de nombreuses consultations auprès des industries chimiques du Royaume-Uni. Et ce fut presque unanime. On nous a dit que les industries chimiques du Royaume-Uni, qu'il s'agisse de recherche ou de procédés, souhaitent que leurs chimistes possèdent des compétences en matière de conception d'expériences. »
– Ben Deadman, responsable des installations, Centre d'analyse rapide en ligne des réactions, Imperial College London
Il est temps d’innover : Enseigner la conception d’expériences aux chimistes : leçons de l’Imperial College
Londres (lien à venir)
« Au DOE, nous commençons à penser à tester seulement deux ou trois niveaux et à essayer de prédire ce qui se passe entre les deux. Il existe de nombreux tests intégrés sur les interactions variables. Et puis il y a aussi toutes les analyses statistiques et la modélisation prédictive issues de l’approche du DOE. C'est pourquoi, il y a plusieurs années, lorsque nous avons commencé ce voyage avec ROAR et REACT CDT , nous avions tellement envie d'intégrer le DOE dans nos cours de formation. Au début, nous n’avions pas beaucoup d’expérience. Nous sommes donc allés chez JMP .»
– Ben Deadman, responsable des installations, Centre d'analyse rapide en ligne des réactions, Imperial College London
Il est temps d’innover : Enseigner la conception d’expériences aux chimistes : leçons de l’Imperial College
Londres (lien à venir)
" Les étudiants viennent à notre cours [DOE]. Ils découvrent ce merveilleux outil, [JMP]. Et puis ils repartent. Et si leur superviseur n'est pas d'accord, ils ne pourront pas vraiment l'utiliser. … Nous sommes également très conscients que si nous renvoyons des étudiants ayant des connaissances du DOE [dans leurs laboratoires] et qu'ils vivent une mauvaise expérience, cela pourrait potentiellement dissuader tout un groupe de recherche d'essayer à nouveau le DOE pour toujours. Alors, qu’essayons-nous de faire pour surmonter cet obstacle ? Nous devons autant que possible accompagner les encadrants au cours. .»
– Ben Deadman, responsable des installations, Centre d'analyse rapide en ligne des réactions, Imperial College London
Il est temps d’innover : Enseigner la conception d’expériences aux chimistes : leçons de l’Imperial College
Londres (lien à venir)
" Nous veillons également à présenter des études de cas pertinentes. Et nous expliquons honnêtement aux étudiants quelles sont les limites du DOE. Ce n'est pas une solution miracle. Cela ne résoudra pas tous les problèmes d'optimisation. Nous essayons de donner aux étudiants autant d'exemples dans lesquels le DOE peut être un avantage, mais nous leur disons également où, écoutez, cela ne résoudra pas ce problème pour vous.
– Ben Deadman, responsable des installations, Centre d'analyse rapide en ligne des réactions, Imperial College London
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« Nous constatons que les étudiants qui suivent nos cours ne possèdent pas beaucoup de vocabulaire statistique, mais ce n'est pas vraiment un problème. DOE et JMP en particulier ne nécessitent pas beaucoup de connaissances préalables. Vous n’avez pas besoin d’en savoir beaucoup.
– Ben Deadman, responsable des installations, Centre d'analyse rapide en ligne des réactions, Imperial College London
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«Je pense que le DOE proposera des cours de premier cycle au fil du temps. L’un des principaux obstacles auxquels nous sommes confrontés à l’heure actuelle est ce que nous considérons comme une expérience traditionnelle en laboratoire de chimie de premier cycle. Il s'agit davantage de leur enseigner les aspects pratiques de la manipulation de la verrerie, de sorte qu'il y a moins de possibilités de mener toute une série d'expériences et de constituer un ensemble de données et de tester des paramètres. Mais je pense que nous mettons à jour et modifions nos cours d'expérimentation et que nous nous dirigeons beaucoup plus vers l'expérience de recherche plus tôt dans le cours, afin que les étudiants en apprennent plus tôt. Et c'est là que le DOE s'intégrerait parfaitement.
– Ben Deadman, responsable des installations, Centre d'analyse rapide en ligne des réactions, Imperial College London
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« L’utilisation des statistiques s’enseigne généralement lorsqu’on étudie la chimie. Mais au cours des 10 ou 15 dernières années, la plupart d’entre nous n’ont pas réalisé que les statisticiens accomplissaient leur travail. Ils ont amélioré ces techniques. Et il y a aussi des gens comme JMP qui utilisent ces techniques et les transforment en quelque chose de facile à utiliser… Si vous pouvez utiliser les produits Microsoft, vous pouvez utiliser [JMP] .»
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
Il est temps d’innover : capter la valeur de vos données pour accélérer l’innovation (lien à venir)
" Nous avons choisi de nous concentrer sur JMP en tant que plateforme car elle coïncide avec la démocratisation des données. Parmi les logiciels disponibles, JMP semblait être beaucoup plus simple que les alternatives, intuitif, avec une excellente interface et de superbes outils de support en ligne tant pour le logiciel que pour les statistiques en général. Avec JMP, même si vous vous en tenez aux valeurs par défaut, le logiciel est suffisamment riche et intuitif pour que vous puissiez vous adapter, apprendre, jouer et obtenir un résultat.
– Stan Maklan, professeur de marketing et de technologie à l'Université de Cranfield
Histoire de réussite de l'Université de Cranfield
« C'est là que JMP est très puissant : vous pouvez examiner la défection d'un client, par exemple, et utiliser plusieurs méthodes, et littéralement, en quelques heures, l'étudiant comprendra que différentes méthodes peuvent vous donner des réponses différentes – et que votre travail consiste à comprendre les différences et à faire un choix éclairé.
– Stan Maklan, professeur de marketing et de technologie à l'Université de Cranfield
Histoire de réussite de l'Université de Cranfield
« C'est grâce aux commentaires [de nos partenaires corporatifs] et à mon évaluation des postes en début de carrière que nous avons décidé qu'un cours de conception d'expériences (DOE) utilisant un logiciel standard de l'industrie tel que JMP allait donner un avantage à nos étudiants . Ils ne sont là que pour une durée limitée – et nous disposons d’une quantité limitée de ressources avec lesquelles travailler. Donc [ajouter un cours du DOE] était également une décision stratégique : quel serait le retour sur investissement le plus important en termes de valeur marchande pour les étudiants ? »
– Stacey York, directrice du programme de stages industriels de maîtrise, Université de l'Oregon
Histoire de réussite de l'Université de l'Oregon
" Je projette mon écran chaque fois que nous utilisons JMP en classe . Comme ça, je peux leur montrer comment faire les [exercices qui leur sont assignés] et ils peuvent suivre en temps réel avec le logiciel JMP installé sur leur ordinateur portable... Une fois qu’ils ont compris les statistiques et les principes de base du DOE, nous passons ensuite aux projets de classe auxquels la plupart des gens peuvent facilement s’identifier.
– Fuding Lin, responsable du programme de stages industriels de maîtrise, Université de l'Oregon
Histoire de réussite de l'Université de l'Oregon
« Considérez-le comme un outil personnalisé permettant d'interagir avec les données, plutôt que comme un simple produit que vous allez imprimer sur une feuille de papier. Une fois que les étudiants en commerce commencent à considérer les graphiques comme des outils d'analyse, JMP devient pour eux un atout extrêmement puissant. . Ce logiciel fait toutes sortes de petites choses pour changer la façon dont vous envisagez l'interaction avec les données, et en fin de compte, c'est l'une des tâches les plus importantes pour lesquelles nous envoyons nos diplômés dans le monde.
– Robert Stine, professeur de statistiques, The Wharton School de l'Université de Pennsylvanie
Histoire de réussite de l'Université de Pennsylvanie
« Les affichages graphiques sont très, très importants pour nous… JMP oblige essentiellement les étudiants à regarder des images, et nous pensons que c'est très important pour avoir un bon modèle. »
– Robert Stine, professeur de statistiques, The Wharton School de l'Université de Pennsylvanie
Histoire de réussite de l'Université de Pennsylvanie
« J'attends d'un bon logiciel qu'il soit facile à utiliser et qu'il offre également toutes les possibilités dont vous aurez besoin dans votre travail quotidien. J'aime utiliser JMP dans mes cours car il remplit les deux exigences et en plus il est visuel et interactif, donc au final amusant à utiliser .»
– David Meintrup, professeur, Université des sciences appliquées d'Ingolstadt
Histoire de réussite de l'Université des Sciences Appliquées d'Ingolstadt
«C'est tellement important de calibrer avec l’industrie . J'ai pensé que ce serait une bonne idée que nos étudiants sachent comment utiliser JMP, car nombre d'entre eux continueront à travailler pour ces entreprises en Californie. Nous dispensons la formation, et grâce à leur connaissance du logiciel une fois diplômés, nos étudiants auront un avantage.
– Jianbiao John Pan, professeur d'ingénierie industrielle et manufacturière, California Polytechnic State University
Histoire de réussite de Cal Poly
« Nous avons utilisé les processus Six Sigma en classe pour analyser les projets d'équipe. Le projet définitivement m'a aidé à apprendre le contrôle statistique des processus et un certain nombre de modules de qualité différents , en regardant les graphiques disponibles. L'interface de JMP est très agréable : vous pouvez utiliser les données brutes pour créer des graphiques, puis analyser et interpréter les données.
– Kyle Batman, étudiant de premier cycle, California Polytechnic State University
Histoire de réussite de Cal Poly
« Je sais que dans le domaine de la fabrication, lorsqu'il s'agit d'analyses multidimensionnelles, un logiciel statistique comme JMP jouera un rôle essentiel en m'aidant à analyser de grands ensembles de données. Je suis dans l'industrie manufacturière, JMP est ce que tout le monde utilise pour l'analyse .»
– Kyle Batman, étudiant de premier cycle, California Polytechnic State University
Histoire de réussite de Cal Poly
«Je me concentre sur l'ingénierie des matériaux et de nombreuses expérimentations sont nécessaires dans ce domaine. Heureusement, l'ensemble du processus de conception d'expériences est facilité par JMP — par exemple, si vous effectuez une sorte de factorielle fractionnaire, il est très facile de tout configurer pour qu'il soit généré dans JMP. Grâce à son caractère interactif et intuitif, JMP facilite grandement l'examen des données et leur utilisation à la volée. Pour quelqu'un comme moi qui apprend visuellement, c'est vraiment utile.
– David Otsu, étudiant diplômé, California Polytechnic State University
Histoire de réussite de Cal Poly
" JMP renforce une approche holistique . Les étudiants apprennent à comprendre la portée d'un projet. Ils apprennent à remettre en question un énoncé de problème. Et comment reformuler. Ils apprennent à se demander : « Comment pouvons-nous confier un projet dont la portée est mal définie et qui concerne les mauvaises personnes ? »
– Peter Hammersberg, maître de conférences en matériaux d'ingénierie, Université de technologie Chalmers
Histoire de réussite de l'Université de technologie Chalmers
« Peu de projets finissent par être très précis sur la définition des cartes de contrôle et des limites de contrôle, par exemple. Mais comprendre le concept de contrôle et le rôle d'une carte de contrôle nous permet, ainsi qu'aux étudiants, de parler du bruit [par opposition à] quelque chose qui contient des signaux. Ils comprennent vraiment [ces concepts] lorsqu'ils sont obligés d'explorer eux-mêmes les données. .»
– Peter Hammersberg, maître de conférences en matériaux d'ingénierie, Université de technologie Chalmers
Histoire de réussite de l'Université de technologie Chalmers
« Si mes élèves ont la chance de s'habituer davantage à la visualisation des données – et je pense que c'est la première étape importante, s'habituer aux données – ils verront qu'il est simple de créer des graphiques, de rechercher des modèles et de faire une analyse exploratoire des données. JMP possède de bonnes fonctionnalités de support. Dans tous les cours où j'enseigne l'analyse des systèmes de mesure et tous les éléments graphiques de base, JMP propose des modules qui facilitent l'utilisation des étudiants. .»
– Peter Hammersberg, maître de conférences en matériaux d'ingénierie, Université de technologie Chalmers
Histoire de réussite de l'Université de technologie Chalmers
" Depuis que je suis dans l'industrie, je vois que mes étudiants auront besoin de [savoir utiliser JMP] . De nombreuses nouvelles recrues arrivent à leur poste et ne sont pas bien formées. J'essaie de mener cette guerre pour que les étudiants soient mieux préparés avec les compétences dont ils ont besoin. Et je gagne du terrain, lentement, pas à pas, de plus en plus.»
– Peter Hammersberg, maître de conférences en matériaux d'ingénierie, Université de technologie Chalmers
Histoire de réussite de l'Université de technologie Chalmers
« Les étudiants doivent apprendre à gérer toutes les données [collectées dans une usine]. Ils doivent découvrir ce qui est important sans faire un rapport statistique théorique. Alors enseignez-le tôt. Faites de JMP un outil généraliste pour eux, au même titre que les autres logiciels qu'ils utilisent pour la mécanique des solides ou les mathématiques. Les étudiants doivent disposer d'une bonne plate-forme pour l'analyse des données aussi."
– Peter Hammersberg, maître de conférences en matériaux d'ingénierie, Université de technologie Chalmers
Histoire de réussite de l'Université de technologie Chalmers
« La première chose que nous devons faire est de sensibiliser les gens au DOE. Et comme vous pouvez le voir sur le panel ici, nous ne savions pas que le DOE sortait de ses études supérieures. Nous étions donc experts dans notre domaine ! Parce que cet outil vraiment précieux n’était pas disponible à nos études supérieures. Je pense qu'avec un grand nombre de scientifiques et d'ingénieurs, à mesure qu'ils entrent sur le marché du travail, nous devons nous assurer que les gens sont instruits et disposent des outils qui leur permettront de réussir. Et moi je pense que JMP fait un excellent travail en fournissant cela aux gens, la formation ainsi que l'outil .»
– Melisa Buie, directrice générale, Coherent
Statistiquement parlant : les grandes entreprises innovent avec des expériences conçues statistiquement
« L'implication de praticiens et de régulateurs ayant une expérience à la pointe de l'industrie permet aux étudiants d'accéder aux meilleures pratiques de qualité par conception du monde entier. Nous travaillons en étroite collaboration avec l'industrie depuis plus de 7 ans pour développer des méthodologies efficaces et rapides pour produire des médicaments de haute qualité et des approches pédagogiques innovantes. L'utilisation de JMP nous permet d'enseigner aux étudiants comment organiser les données de recherche, appliquer la visualisation et effectuer l'analyse des données. La gestion et l’intégrité des données sont essentielles au développement et à la fabrication de produits.
– Walkiria Schlindwein, professeure agrégée de pharmacie, Université De Montfort
Histoire de réussite de l’Université De Montfort
« JMP encourage les essais et les erreurs, et c'est la clé du processus d'apprentissage… En familiarisant les étudiants avec des logiciels comme JMP, la réflexion statistique est moins intimidante. – ils commencent à considérer les statistiques comme une activité routinière et professionnelle. Avec JMP, on a l'impression que le seuil de résolution de problèmes statistiques est en réalité très bas – et c'est incroyablement précieux.
– Kai Xu, professeur de physiologie de l'exercice, Nanjing Sports Institute
Histoire de réussite de l'Institut des sports de Nanjing
" Ce que mes étudiants apprécient chez JMP, c'est qu'il est très simple pour eux d'apprendre. Ils aiment qu'après chaque étape, il y ait des graphiques pour présenter les résultats. C'est donc intuitif et ils reçoivent des commentaires. S'ils vont dans la mauvaise direction, ils peuvent facilement effacer le vecteur et ajouter une nouvelle méthode pour réessayer. Cette facilité d’utilisation les motive à poursuivre leurs études. Ils trouvent qu'étudier avec JMP est très intéressant.
– Kai Xu, professeur de physiologie de l'exercice, Nanjing Sports Institute
Histoire de réussite de l'Institut des sports de Nanjing
" JMP est déjà présent dans l'industrie, donc si je forme des étudiants qui possèdent déjà des compétences JMP [au moment où ils commencent leur carrière], ils peuvent se lancer immédiatement. Les employeurs ne sont pas obligés de leur enseigner JMP. Ils le savent déjà. »
– Goutam Chakraborty, professeur d'analyse marketing, Oklahoma State University
Histoire de réussite de l'Université d'État d'Oklahoma
« JMP est notre point de départ. C'est une excellente façon pour nous de commencer à enseigner aux étudiants l'application des statistiques analytiques, la visualisation et l'exploration. Je ne donne pas de cours en classe. La salle de classe est plutôt destinée à la discussion, à l'interaction et à l'exploration, c'est pourquoi nous allons créer JMP. Nous pouvons le faire à la volée. Puis-je le faire à la volée avec d’autres programmes ? Oui, mais cela me prendra plus de temps, et même si j'y arrive, les étudiants ne sont pas prêts [à utiliser des logiciels avec une courbe d'apprentissage plus élevée] au début. »
– Goutam Chakraborty, professeur d'analyse marketing, Oklahoma State University
Histoire de réussite de l'Université d'État d'Oklahoma
« Nous utilisons SAS Enterprise Miner et JMP dans une variété de cours. Et lorsque les étudiants obtiennent leur diplôme, ils obtiennent de bons emplois dans de bonnes entreprises car ils connaissent les principaux progiciels pour l’exploration et la visualisation de données.
– Mark Johnson, professeur de statistiques, Université de Floride centrale
Histoire de réussite de l'Université de Floride centrale
« Les étudiants avaient du mal avec des choses comme les régressions et les arbres de décision parce qu’il n’existait pas d’outils vraiment efficaces et accessibles. Ils devaient avoir des connaissances assez sophistiquées en programmation – et c'est ce qui a rebuté les étudiants. JMP a radicalement changé la donne. Je pense que JMP est un outil vraiment adapté aux étudiants en commerce. – et je l’ai vu dès le départ.
– Ram Gopal, professeur de commerce, School of Business de l'Université du Connecticut
Histoire de réussite de l'Université du Connecticut
« Mon sentiment personnel est que JMP constitue un excellent point de départ pour permettre aux étudiants en commerce de se familiariser avec le monde de l'analyse commerciale. Le une intégration étroite entre JMP et SAS permettra aux étudiants d'approfondir leurs connaissances et explorez les opportunités en matière d'exploration de texte et d'autres aspects utiles de SAS. Un autre domaine prometteur avec JMP est la visualisation. Je pense que pour les étudiants en commerce, c'est un incontournable, et j'ai vraiment hâte d'intégrer davantage de visualisation commerciale avec JMP dans mes cours.
– Ram Gopal, professeur de commerce, School of Business de l'Université du Connecticut
Histoire de réussite de l'Université du Connecticut
«Je suis étonné du niveau de sophistication des différentes techniques pouvant être exécutées avec JMP . Je pense que c'est superbe.
– Ram Gopal, professeur de commerce, School of Business de l'Université du Connecticut
Histoire de réussite de l'Université du Connecticut
« Nous avons invité des entreprises à fournir des données ou à présenter les problèmes auxquels elles sont confrontées en matière de science des données et d'analyse commerciale – et nous jumelons des étudiants à ces entreprises pour travailler ensemble sur des projets de synthèse. Nous nous efforçons vraiment de rapprocher les étudiants de l'aspect commercial des données…. Il est particulièrement essentiel que les étudiants en analyse commerciale acquièrent une expérience pratique de première main en science des données. .»
– Christian Hildebrand, Professeur assistant d'analyse marketing, Université de Genève
Success story de l'Université de Genève
" La possibilité d'apprendre et d'observer des modèles dans les données pendant le processus de visualisation est une fonctionnalité propre à JMP. Les élèves peuvent produire un graphique et demander : « Y a-t-il certaines tendances dans les données auxquelles je n'avais pas pensé auparavant ? » Avoir la possibilité d’apprendre activement lors de la création d’un graphique ou d’une figure dans JMP est ce qui le rend si unique. C'est une fonctionnalité dont je ne saurais trop parler : la visualisation fait que tout clique. »
– Christian Hildebrand, Professeur assistant d'analyse marketing, Université de Genève
Success story de l'Université de Genève
«Je pouvais le constater dans les commentaires que nous recevions des étudiants dans leurs évaluations. Ils disaient : « L'un des principaux points à retenir est d'avoir appris un nouveau programme statistique qui a vraiment contribué à accélérer le flux de travail d'analyse. » Il y a eu de nombreux commentaires selon lesquels les étudiants étaient reconnaissants d'avoir eu la chance de développer des visualisations puissantes et efficaces en très peu de temps… et que JMP les ait vraiment aidés à mieux comprendre la partie statistique. .»
– Christian Hildebrand, Professeur assistant d'analyse marketing, Université de Genève
Success story de l'Université de Genève
« Sans visualisation, tout ce que nous, instructeurs, pouvons faire, c'est introduire des concepts et discuter du fonctionnement théorique d'un algorithme. Les étudiants devraient être très, très motivés pour vraiment suivre et dire « OK, maintenant je suis curieux de voir quelle est la candidature. » Mais si les étudiants peuvent visualiser le résultat final dès le début et revenir en arrière et approfondir la méthodologie, [ils] diront « oh, ça a l'air vraiment sympa – je veux produire la même analyse et un graphique statistique puissant. Et je suis curieux de comprendre comment fonctionne réellement cette méthodologie .'»
– Christian Hildebrand, Professeur assistant d'analyse marketing, Université de Genève
Success story de l'Université de Genève
« Je pense que ce qu'il y a de plus génial avec JMP, c'est qu'il convient aussi bien aux utilisateurs novices qu'aux utilisateurs avancés. Chaque fois que vous enseignez avec un logiciel statistique, vous prévoyez de passer beaucoup de temps en face-à-face avec les étudiants alors qu'ils tentent de résoudre des problèmes. Cela peut être un plaisir, mais cela demande aussi beaucoup d’heures supplémentaires. [Avec JMP], vous ne passez pas votre temps à enseigner les logiciels, vous le consacrez à l'enseignement des statistiques. .»
– Peter Lenk, professeur de sciences de gestion des opérations et de marketing, Université du Michigan
Histoire de réussite de l'Université du Michigan
" Les étudiants adorent JMP. J’entends cela de la part des étudiants du premier cycle et des cycles supérieurs. C'est si simple à utiliser – et si puissant.
– Robert Nydick, professeur de gestion et d'opérations, Université Villanova
Histoire de réussite de l'Université Villanova
" Pour la conception d'expériences, JMP est probablement le logiciel de pointe. En plus, c'est facile. C’est entièrement intégré à l’analyse.
– Phil Ramsey, maître de conférences, Université du New Hampshire
Histoire de réussite de l'Université du New Hampshire
" Ces étudiants ont tous entendu à quel point il est utile d'avoir un cours de conception d'expériences sur votre CV lorsque vous postulez à un emploi. , et ils se rendent compte – après avoir entendu les étudiants qui ont obtenu leur diplôme avant eux – à quel point il est important de connaître les statistiques.
– Phil Ramsey, maître de conférences, Université du New Hampshire
Histoire de réussite de l'Université du New Hampshire
" JMP m'aide à rassembler trois disciplines d'étudiants puis montrez à chaque groupe comment les autres expérimentent l'exploration de données. Et tout cela grâce aux outils de visualisation de JMP.
– Arif Ansari, professeur adjoint, Marshall School of Business de l'Université de Californie du Sud
Histoire de réussite de l'Université de Californie du Sud
" Pour ces étudiants, la visualisation proposée par JMP leur ouvre vraiment l’esprit. Souvent, les mesures peuvent être trompeuses. Deux modèles différents avec des mesures similaires peuvent avoir des ajustements totalement différents. Le profileur JMP m'a aidé à montrer aux étudiants comment se comportent les modèles non linéaires et comment sélectionner le meilleur modèle en visualisant les données.
– Arif Ansari, professeur adjoint, Marshall School of Business de l'Université de Californie du Sud
Histoire de réussite de l'Université de Californie du Sud
VISUALISATION DE DONNÉES
"Il était évident que je devais présenter JMP à des personnes non techniques via la plateforme de création de graphes"
-Kieran O'Mahony - Dairygold
JMP DS Americas 2021 - Producteurs d'enregistrement - Pleins feux sur les explorateurs de données gallery.mp4 - Tous les documents (sharepoint.com)
" Graph Builder et Profiler sont la pierre de Rosette pour les experts du domaine et les nerds de JMP. La capacité de visuels dynamiques permet essentiellement aux experts du domaine de voir ce que disent les données dans différents paramètres et dans différents environnements graphiques. C'est vraiment un moment « ah-ha », car ils voient ce qu'ils ont en tête – et JMP leur permet d'expliquer très clairement les liens entre les éléments du processus aux autres membres de l'équipe. »
-Steve Hampton, responsable du contrôle des processus, PCC Structurals
Steve Hampton de PCC Structurals explique la transition depuis Minitab et pourquoi il est si important de tirer parti des ressources JMP pour l'engagement et l'apprentissage, qu'il qualifie de « valeur ajoutée immense ».
« J'ai commencé à explorer JMP et à en discuter, notamment en ce qui concerne Graph Builder. Je pensais, wow, c'est nouveau. C'est différent et cela semble très flexible et interactif. »
– Vasco Cachaco, champion principal du processus Six Sigma
Histoire de réussite de Xaar
" Personne ne m'a encore convaincu qu'il existe quelque chose qui puisse me donner aussi facilement les visualisations que j'obtiens dans JMP.C'est probablement là que l'adhésion au point de décision est venue avec le logiciel : c'est un outil visuel, donc lorsque vous le montrez aux gens, ils sont très, très rapidement d'accord car ils peuvent voir les capacités.
– Brendan Malone , Ingénieur de procédés principal, Johnson & Johnson
Histoire de réussite de Johnson & Johnson (lien bientôt)
« Il est très important d'apprendre à lire des graphiques. L'éducation à la visualisation des données est essentielle pour transmettre un message précis – nous ne lui accordons souvent pas suffisamment de crédit.
– Branca Almeida Silva, coordinatrice du développement de formulations, Bluepharma
Statistiquement parlant : pourquoi la visualisation interactive des données est essentielle pour l'industrie
« De nos jours, la visualisation des données est plus concentrée dans certains groupes au sein de l'organisation. Même si la plupart des gens ont tendance à utiliser des données et à produire des graphiques, seules quelques personnes travaillent souvent avec les outils les plus puissants. Il est important que nous en discutions davantage, car vous pouvez voir à quel point il est facile de travailler avec des logiciels comme JMP. C'est très polyvalent. Nous devons motiver les gens à essayer l'analyse et la visualisation exploratoires des données sans craindre de ne pas posséder de compétences spécifiques. .»
– Branca Almeida Silva, coordinatrice du développement de formulations, Bluepharma
Statistiquement parlant : pourquoi la visualisation interactive des données est essentielle pour l'industrie
" Avec la visualisation des données, nous pouvons gagner du temps . [Chez Bluepharma,] nous utilisons la visualisation de données pour réaliser toutes sortes d'analyses et de modélisations plus approfondies. Si nous commençons par la visualisation, nous pouvons sélectionner des facteurs. De cette façon, nous gagnons du temps pour des études ultérieures. Et encore une fois, gagner du temps équivaut à économiser de l’argent, car nous pouvons faire les choses beaucoup plus rapidement. J'utilise la visualisation de données et JMP au quotidien .»
– Branca Almeida Silva, coordinatrice du développement de formulations, Bluepharma
Statistiquement parlant : pourquoi la visualisation interactive des données est essentielle pour l'industrie
« Les gens ont peur de faire de la visualisation de données car nous l'associons à des compétences très spécifiques liées aux statistiques. Mais ce n'est pas toujours le cas. Tout le monde peut réaliser de la visualisation de données sans être un expert .»
– Branca Almeida Silva, coordinatrice du développement de formulations, Bluepharma
Statistiquement parlant : pourquoi la visualisation interactive des données est essentielle pour l'industrie
" Parfois, lorsque je fais une visualisation de données, je commence avec un objectif, mais au cours du processus, je trouve quelque chose d'intéressant et j'oublie totalement mon objectif initial. Je pourrais également trouver un nouveau modèle très intéressant à explorer. Nous avons donc certainement besoin de temps pour passer par le processus de visualisation des données. Et les outils sont vraiment importants. Nous devons avoir confiance dans le soutien que nous pouvons obtenir lorsque nous sélectionnons un outil avec lequel travailler. Et JMP propose de nombreux webinaires que nous pouvons explorer lors de la formation.
– Branca Almeida Silva, coordinatrice du développement de formulations, Bluepharma
Statistiquement parlant : pourquoi la visualisation interactive des données est essentielle pour l'industrie
« Plus nous examinons les données de manière professionnelle, plus nous aurons d'intuition sur le contenu de nos données. Lorsque nous présentons les résultats de l'analyse, il est bon de transmettre le message de manière graphique. Les gens comprendront bien mieux que de simples détails statistiques .»
– György Trefán, développeur de procédés, Coloplast
Statistiquement parlant : pourquoi la visualisation interactive des données est essentielle pour l'industrie
« Je vais partager un exemple : nous avons rencontré un problème avec nos machines qui produisaient trop de déchets. Lorsque nous avons examiné les données pour comprendre pourquoi, nous avons commencé par examiner la machine, puis le matériau. Nous avons examiné les données des trois années précédentes pour déterminer la quantité de ferraille produite par chaque équipe. Ce que nous avons découvert, c’est que le simple fait de tracer les données au fil du temps n’a rien révélé d’intéressant. Mais en effectuant une analyse statistique, nous avons constaté que la deuxième équipe avait des déchets nettement plus élevés que les deux autres équipes. Une fois que nous avons découvert cela, j’ai dû le montrer à la direction. J'ai décidé de le visualiser [dans JMP]… la réaction de la direction a été « wow, c'est une différence choquante ». Et ils se sont penchés sur des causes plus profondes. Ce que nous avons découvert après l'analyse du système de mesure, c'est que les opérateurs utilisaient une manière différente de juger si quelque chose était de la ferraille ou non. Nous avons donc soumis le problème aux opérateurs pour entendre leur jugement.
– György Trefán, développeur de procédés, Coloplast
Statistiquement parlant : pourquoi la visualisation interactive des données est essentielle pour l'industrie
« Quand on analyse une situation, on peut la voir d’un point de vue différent. Chaque visualisation génère des perceptions différentes, des points de vue différents. Voir la même situation sous différents points de vue peut générer beaucoup de valeur ajoutée .»
– Simone Cianchini, Responsable Qualité Innovation et Améliorations WW, MARELLI
Statistiquement parlant : pourquoi la visualisation interactive des données est essentielle pour l'industrie
« Nous devons prendre des décisions de manière objective et non subjective. La visualisation des données peut contribuer à améliorer cette voie . Il est très important que les données soient lisibles et compréhensibles par la personne en face de vous… Si nous pouvons transformer le problème – et les données – grâce à la visualisation, ils comprendront mieux le problème. Ce sera dans leur zone de confort. Il est également très important de garder à l’esprit la cible de la visualisation des données. Vous devez comprendre comment visualiser au mieux les informations pour la R&D, pour votre directeur financier et pour les autres.
– Simone Cianchini, Responsable Qualité Innovation et Améliorations WW, MARELLI
Statistiquement parlant : pourquoi la visualisation interactive des données est essentielle pour l'industrie
« Certaines organisations n'ont pas une culture approfondie de visualisation des données. Ils ne comprennent pas les véritables éléments puissants. Mais JMP est un raccourci entre la visualisation de données et un point de vue statistique complexe. Certaines organisations estiment que pour pouvoir visualiser des données, les utilisateurs doivent posséder un très haut niveau d’expertise statistique de base. Mais c’est une grosse erreur car cela dépend de ce que vous voulez faire avec la visualisation des données. Pour les analyses de base quotidiennes, vous n'avez pas besoin d'avoir un niveau très élevé d'expertise statistique. Donc ce sont les deux principales erreurs que commettent les gens : le manque de compréhension du pouvoir de la visualisation et la perception que pour avoir une visualisation interactive des données, il faut avoir une formation en statistiques. .»
– Simone Cianchini, Responsable Qualité Innovation et Améliorations WW, MARELLI
Statistiquement parlant : pourquoi la visualisation interactive des données est essentielle pour l'industrie
«Nous avons également vu que JMP est utilisé comme format de présentation pour les réunions de chantier . Parce que comme nous le savons tous, vous assistez à des réunions de chantier et les gens lancent des idées. Eh bien, vous avez maintenant la possibilité de dire : « d'accord, voyons ce que disent les données en augmentant la température, patron. » Et vous augmentez la température sur l'écran et vous pouvez lui dire tout de suite : « mon garçon, c'est une bonne idée ». Ou plus probablement, cela ne fonctionne pas. Il existe de nombreuses possibilités de faire des choses avec les données lorsque vous les placez au cœur de votre réunion de production. .»
– Stan Higgins, ancien PDG du Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
Il est temps d’innover : capter la valeur de vos données pour accélérer l’innovation (lien à venir)
« La visualisation est absolument essentielle. Avec des données expérimentales, la première chose à faire est de les visualiser. Dans certains cas, c'est la seule chose que vous puissiez faire. Nous avons eu plusieurs cas où les premiers passages étaient plus bruyants que prévu. Vous ne pouviez construire aucun modèle. Mais avec la visualisation [dans JMP], vous pouvez voir des choses qui semblent intéressantes et concevoir votre prochaine expérience pour déterminer plus rigoureusement s'il s'agit d'effets réels. .»
– Michael Sadowski, responsable de la synthèse bioinformatique
Histoire de réussite de Synthace
« Au début de ma carrière, mon manager disait toujours que la première étape de l'analyse des données consiste à tracer les données. Dans les années qui ont suivi, j’ai vu de nombreuses personnes commettre cette erreur. Au lieu de cela, certains accèdent directement aux tableaux et passent à côté ou retardent les informations qui peuvent être rapidement identifiées à partir de [JMP] Graph Builder. . Chaque fois que je vois des feuilles de calcul de données brutes lors de réunions, Je demande le fichier et je suis capable de générer des analyses approfondies en quelques secondes .»
– Pete Cannon, directeur principal, ingénierie de la qualité des produits et systèmes de gestion de la qualité, NVIDIA
Histoire de réussite de NVIDIA
« [Avec JMP,] nous pouvons coder par couleur [nos sorties] pour signaler les valeurs aberrantes. Les utilisateurs préfèrent ces visualisations car elles accélèrent la prise de décision. Ils peuvent voir si les distributions correspondent à leurs hypothèses et obtenir un aperçu de leurs conceptions expérimentales et de la manière dont ils ont mené leurs expériences.
– Tom Walk, responsable de la base de données du pipeline de reproduction, Université d'État du Dakota du Nord
Histoire de réussite de l'Université d'État du Dakota du Nord
" Un graphique efficace conduit aux bonnes décisions. Une visualisation efficace informe le spectateur et l'aide à faire la bonne recommandation et la bonne décision pour l'organisation. Vous devez assembler les choses visuellement pour vraiment donner du sens à votre consommateur de données.
– Ted Ellefson, ingénieur principal directeur, R&D mécanique, Seagate
Histoire de réussite de Seagate
« Il existe de nombreux domaines dans lesquels les gens peuvent développer un petit modèle ou apprendre quelque chose qui peut leur apporter une valeur directe. Et vous pouvez partager cette valeur directe – regardez, j'ai créé ce modèle, j'ai obtenu ces résultats et je l'ai visualisé. La visualisation est un excellent moyen d’impliquer d’autres personnes. Lorsque vous visualisez les résultats, les autres disent : « oh, c'est cool ». Je veux faire ça aussi.
– Bernard Ennis, chercheur principal, Tata Steel
Statistiquement parlant : résoudre des problèmes scientifiques et techniques grâce à l'apprentissage automatique
«Quand j'ai débuté chez Gore, j'ai commencé comme chimiste des polymères. Et la toute première chose que j’ai faite a été de m’asseoir avec un statisticien et de concevoir une très grande expérience autour de la synthèse du polyuréthane. Dans cette expérience, nous avons fait varier de nombreux facteurs dans la formulation de nos polyuréthanes. J'ai mené de nombreuses expériences en laboratoire, collecté mes données et j'ai créé des visualisations où nous avions des surfaces de réponse et de nombreux graphiques montrant les différents compromis et propriétés que nous pourrait obtenir avec les différentes formulations. Ainsi, avec cela, nous avons pu convaincre notre équipe de fabrication que nous voulions passer du mode pilote et créer un lot un peu plus grand… J'avais une prédiction. Nous sommes partis et nous avons exécuté cette formulation. Et nous sommes revenus. Et voilà, les résultats ne correspondent pas aux prévisions. Et donc il y a eu beaucoup de déception…. Et donc je me suis assis avec le statisticien à ce moment-là. Bien sûr, je n'avais aucune expérience en matière de visualisation de données. Et j'ai dit, que s'est-il passé ici ? Pourquoi mon expérience n’a-t-elle pas fonctionné ? Et ce qu'il a fait, c'est afficher un graphique dans lequel nous mettons l'intervalle de prédiction sur le graphique lui-même. Et nous avons alors pu constater que mes prédictions étaient effectivement correctes. En fait, nous avions réalisé du matériel qui se situait dans l’intervalle de prédiction. Et rien que ce graphique, nous l’avons ramené à la chaîne d’approvisionnement. En leur montrant le graphique de prédiction et en leur montrant que nous comprenions réellement ce que nous faisions et que nous avions réalisé ce que nous avions prévu de faire, nous avons pu les convaincre que nous pouvions passer à un lot à l'échelle de production. Et lorsque nous avons fait cela, nous avons constaté une fois de plus que nos prédictions étaient valables et que nous nous situions dans notre intervalle de prédiction. Et c'est ce graphique qui les a vraiment aidés à changer d'avis et à savoir que, oui, nous savions de quoi nous parlions. .»
– Chris Chen, champion de l'analyse d'entreprise, WL Sang
Statistiquement parlant : les meilleures pratiques en matière de visualisation de données peuvent transformer le travail des scientifiques et des ingénieurs
« Chez Gore, nous avons équipé tous nos ingénieurs et scientifiques de JMP. Ils ont donc accès aux outils, mais nous ne nous contentons pas de les leur remettre et de les laisser partir et courir. Je pense qu'une grande partie de la communauté de l'ingénierie et des sciences leur apprend à utiliser l'outil, en leur enseignant certains de ces trucs et astuces de conception. Ce qui fait un bon graphique, ce qui fait un graphique utile, est très important .»
– Chris Chen, champion de l'analyse d'entreprise, WL Sang
Statistiquement parlant : les meilleures pratiques en matière de visualisation de données peuvent transformer le travail des scientifiques et des ingénieurs
« Participez collectivement à cet effort de création de graphiques et de visualisation de données. Et bien souvent, dans le monde scientifique, cela ressemble à un examen par les pairs. Alors rentre dans une pièce. Montrez à vos pairs le graphique que vous avez réalisé. Et puis discutons .»
– Chris Chen, champion de l'analyse d'entreprise, WL Sang
Statistiquement parlant : les meilleures pratiques en matière de visualisation de données peuvent transformer le travail des scientifiques et des ingénieurs
« Si vous créez 100 graphiques à partir des données dont vous disposez, environ 80 d'entre eux seront intéressants, mais ce seront des choses que vous connaissez. Et ils n’auront aucune connaissance approfondie d’eux. Mais ces 20 % restants vont vraiment vous montrer ce qui se passe. Ils vont fournir des informations vraiment intéressantes sur vos données .»
– Chris Chen, champion de l'analyse d'entreprise, WL Sang
Statistiquement parlant : les meilleures pratiques en matière de visualisation de données peuvent transformer le travail des scientifiques et des ingénieurs
" L'exploration des données est un outil important dans JMP, car très souvent, vous pouvez révéler des interactions que vous n'auriez pas réalisées sans l'évaluation exploratoire des données. Avec l’œil humain, il est très difficile de voir les différences ou les impacts [à partir d’un seul tableau de données]. »
– Andreas Trautmann, expert en processus pour le traitement en amont, la science et la technologie de fabrication, Lonza
Histoire de réussite de Lonza
« Je suis un fervent partisan de l'examen de vos données dès le début, car s'il y a quelque chose qui ne va pas, cela ressortira comme un pouce endolori. [JMP] est visuel et intuitif. La véritable puissance de JMP réside dans l'intégration des données et dans la capacité à tirer des enseignements de l'ensemble de données. .»
– Court Sandau, chimiste légiste et fondateur, Chemistry Matters
Histoire de réussite de Chemistry Matters
« Nous ferons une analyse en composantes principales ou une analyse de classification hiérarchique et commencerons à la coder par couleur… C'est ce que je préfère chez JMP : l'interactivité. Nous apprenons véritablement sur nos données grâce à JMP .»
– Court Sandau, chimiste légiste et fondateur, Chemistry Matters
Histoire de réussite de Chemistry Matters
« Les données peuvent être affichées comme bon vous semble, mais je dois prouver que je le fais de manière scientifique. Et je dois être transparent sur la façon dont je suis arrivé à mes conclusions en communiquant visuellement. C'est là que j'implique mes clients dans JMP : pour pouvoir charger mes données dans JMP, cliquer sur un endroit et leur montrer où elles se trouvent et comment [nous sommes arrivés à notre] interprétation. C'est là le pouvoir de la visualisation : communiquer les données, apprendre des données et permettre à nos clients de voir d'où viennent les données.
– Court Sandau, chimiste légiste et fondateur, Chemistry Matters
Histoire de réussite de Chemistry Matters
« Nous utilisons JMP comme outil pédagogique car il nous permet de montrer les empreintes chimiques d'une manière que [ceux sans formation en chimie] comprennent. JMP nous permet de communiquer aux profanes la connectivité des informations afin qu'ils comprennent nos conclusions…. Et comme je peux le faire en temps réel et interagir avec les données [sur des plateformes comme Graph Builder], c'est beaucoup plus convaincant. Ils commencent à penser : « Je ne comprends peut-être pas ce qu'il fait, mais je vois certainement comment il a relié tous ces points. » Maintenant, je raconte une histoire plutôt que d'essayer d'expliquer les statistiques multigrades.
– Court Sandau, chimiste légiste et fondateur, Chemistry Matters
Histoire de réussite de Chemistry Matters
" La visualisation nous donne de la clarté sur les informations contenues dans les données , ce qui conduit ensuite à un ensemble d'actions claires à entreprendre.
– Melisa Buie, directrice générale, Coherent
Une réussite cohérente
" Nous avons une compréhension beaucoup plus profonde et sommes capables de travailler beaucoup plus rapidement grâce à l'approche visuelle de JMP en matière d'analyse de données statistiquement étayée.
— Paul Deen, responsable du programme de méthodes statistiques, ASM International
Histoire de réussite d’ASM International
« Il y a un effet magique à 'toucher les données'. Parfois, la visualisation suffit, mais la narration avec des données est essentielle. JMP Graph Builder est roi ici . Nous effectuons beaucoup de modélisation et d'analyses multivariées et la nouvelle fonctionnalité Projet de JMP 14 facilite grandement la documentation de processus complexes…. La fonctionnalité Projet change vraiment la donne… Les gens sont excités. Nous pouvons désormais utiliser JMP comme un PowerPoint. »
– Alfredo López Navarro, responsable des connaissances, Digital Command Center, Telefónica
Histoire de réussite de Telefónica
« En tant que chimiste qui se lance dans le monde de l'agronomie, c'est moins basé sur des données et un peu plus anecdotique. C'est là qu'intervient JMP – pourquoi j'utilise JMP. La seule façon d’[illustrer les arguments en faveur d’une prise de décision basée sur les données] est de raconter une histoire avec les données, des graphiques et des images. C'est là que JMP est vraiment utile : transformer les données et les chiffres en graphiques [que les responsables de production] peuvent voir et mieux comprendre. .»
— Dirk de Bruyn Ouboter, responsable mondial de la science des mesures et de la performance des processus, Syngenta
Histoire de réussite de Syngenta
" JMP m'a donné tellement d'idées : de nouvelles façons de rendre mes données plus interactives et pas seulement en termes de visualisation, mais en montrant aux gens le processus de réflexion derrière la façon dont je l'ai analysé.
– Anderson Mayfield, scientifique adjoint, National Oceanic and Atmospheric Administration des États-Unis
Histoire de réussite de la Fondation Khaled bin Sultan Living Oceans
" La visualisation est l'une des grandes forces de JMP . L'accent est délibérément mis sur les graphiques, qui constituent un point de départ très simple pour proposer des hypothèses.
– Jean-Luc Blachon, responsable de la recherche statistique, bioinformatique, Ipsen
L'histoire d'une réussite Ipsen
" L'avantage de JMP est la visualisation . Il est facile à utiliser et vous pouvez jouer et voir les résultats sous différents angles. Vous pouvez utiliser des filtres, vous pouvez faire des superpositions, vous pouvez avoir des tracés parallèles. Il existe plusieurs manières de présenter des données, de les comparer et de se concentrer sur certains points. C’est vraiment utile.
– Petra Schreier, ingénieure, Atotech
Histoire de réussite d'Atotech
« JMP était nouveau pour moi lorsque j'ai rejoint USound, et le plus grand avantage que j'ai trouvé est qu'il propose une approche et une manière très intuitives de démarrer. Vous pouvez, par exemple, prenez simplement Graph Builder et jouez un peu et vous obtiendrez instantanément une représentation raisonnable des données. Vous pourrez alors déterminer comment utiliser au mieux les données pour commencer à résoudre les problèmes.
– Florian Iglisch, ingénieur produit, USound
Histoire de réussite d'USound
« Dans JMP, vous il suffit de cliquer et de déposer , et vous avez le graphique.
– Angela Manginelli, scientifique principale, analyse des données sur les biomarqueurs, Merck KGaA, Darmstadt, Allemagne
Histoire de réussite de Merck
" JMP dispose de tous les outils dont vous avez besoin. Graph Builder est l’un de mes outils préférés. Il crée des graphiques à barres, des graphiques linéaires, des cartes thermiques… Vous pouvez développer un graphique et le modifier très facilement, et le modifier à nouveau, pour l'obtenir précisément comme vous le souhaitez. Ensuite vous cliquez sur le petit triangle rouge, et voilà tout le code JSL. JMP a créé tout le programme pour moi.
– Peter Mroz, programmeur statistique principal, Janssen
Histoire de réussite de Janssen
« Je suis un grand fan de la plateforme Graph Builder, ce qui est quelque chose Je n'en ai jamais vu dans d'autres logiciels . Pour moi, cette plateforme est extrêmement innovante.
– Damien Perret, chercheur R&D, CEA Marcoule
Histoire de réussite du CEA Marcoule
« Nos clients sont fous de JMP car ils n'ont jamais vu de logiciel offrant une telle interactivité entre les données et les graphiques. Ils apprécient vraiment de ne plus avoir besoin d’un outil pour la manipulation des données, d’un autre pour les statistiques et encore d’un autre pour le reporting.JMP fait tout .»
– Peter Bewerunge, responsable des sciences de la vie, Accantec
Histoire de réussite d'Accantec
" La visualisation de données est un langage très puissant. Nous sommes des créatures visuelles, mais c'est vide à moins qu'il ne soit soutenu par [des analyses sophistiquées]. Vous devez étayer toute cette théorie d’une manière scientifique et reproductible. Et c’est, pour moi, l’une des beautés de JMP.
– Alfredo Lopez Navarro, responsable du laboratoire de données omnicanal, Telefónica Allemagne
Statistiquement parlant : votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie pour développer l'excellence analytique ?
" L'exploration de données et la visualisation de données sont deux des tâches pour lesquelles nous utilisons très largement JMP. . C'est un bon exemple de la puissance de la visualisation avec JMP : il y avait un faux signal et un vrai signal. Le faux signal était la rapidité avec laquelle le taux d’échec a augmenté. Il était de zéro, puis il est passé à 20 ou 30 pour cent en quelques jours seulement. Mais c’était une fausse piste.
– Ed Hutchins, responsable de l'ingénierie des produits, Cri
Histoire de réussite crie
« Voir l'interaction si clairement dans ce modèle, tel que visualisé dans JMP, était la première fois que nous envisagions qu'il puisse y avoir ce type d'interaction. L'avantage [de JMP] n'est pas de trouver la réponse au problème, mais de vous orienter dans la bonne direction afin que vous sachiez où chercher pour trouver le problème. J’ai pu comprendre des différences… que je n’avais peut-être pas appréciées auparavant. En sachant où chercher et en y regardant, nous avons pu ramener le taux d'échec de ce défaut à zéro. .»
– Ed Hutchins, responsable de l'ingénierie des produits, Cri
Histoire de réussite crie
" Je préfère JMP car il est très puissant pour visualiser les données . Il vous permet de générer les types de cartes de contrôle, de graphiques et d'affichages qui vous permettent ensuite de comprendre ces données. Le plus important est d’obtenir les bonnes données ; la deuxième chose la plus importante est de comprendre ce que ces données vous disent. Et pour le comprendre, il faut le considérer en fonction d'un certain nombre de paramètres, afin de comprendre l'espace dans lequel on évolue. Avec juste un tableau de données, vous ne pouvez pas faire cela.
– Ed Hutchins, responsable de l'ingénierie des produits, Cri
Histoire de réussite crie
" Je suis convaincu que notre succès est dû à notre capacité à continuer à innover et à nous améliorer, et que notre capacité à innover et à nous améliorer est grandement améliorée grâce à des outils comme JMP. »
– Ed Hutchins, responsable de l'ingénierie des produits, Cri
Histoire de réussite crie
" J'ai utilisé les capacités graphiques de JMP pour démontrer les résultats à de nombreuses personnes de l'entreprise qui n'avaient aucune notion des techniques statistiques. J’ai pu leur montrer qu’il y avait suffisamment de questions pour que nous devions faire procéder à une évaluation par un tiers.
– Dan Fortune, responsable de l'excellence commerciale mondiale, FMC Technologies
Histoire de réussite de FMC Technologies
" Nous bénéficions énormément de la visualisation des données fournie par JMP. Nous pouvons désormais représenter des clusters de données complexes sous forme de cartes colorées, par exemple. Nous plaçons simplement différentes cartes les unes à côté des autres afin d'interpréter les distinctions et les valeurs aberrantes. De cette façon, nous sommes immédiatement en mesure de déterminer si un modèle mathématiquement correct est réellement plausible.»
– Anya Simon, chef de projet du département de gestion de l'information, Lufthansa
Histoire de réussite de Lufthansa
« Avec JMP nous nous éloignons de la confiance aveugle dans les chiffres . Il existe toujours des situations où la génération de modèles aboutit à des solutions mathématiquement parfaites mais irréalistes. La visualisation signifie que nous pouvons désormais les identifier immédiatement . Les visualisations sont un instrument très précieux pour prendre les bonnes décisions .»
– Anya Simon, chef de projet du département de gestion de l'information, Lufthansa
Histoire de réussite de Lufthansa
« Plus le volume de données que nous collectons est élevé, plus grandes sont les chances que nous obtenions de leur part des signaux indiquant que ajouter de la valeur et développer des connaissances . Mais certaines données ne sont tout simplement pas très significatives et c'est un grand défi de les trier et de se concentrer uniquement sur ce qui maximisera la valeur…. Cela peut être compliqué à visualiser. J'aime beaucoup JMP pour cela, notamment Graph Builder, qui est très pratique et efficace. »
– Augustin Cathignol, ingénieur principal pour la fiabilité des produits et la science des données, Lynred
Histoire de réussite de Lynred
« JMP aide les gens à se concentrer. Vous pouvez facilement saisir des objets, simplement en pointant et en cliquant. Cela vous permet de garder les gens visuellement engagé .»
– Mike Cramer, directeur des opérations, recherche pour l'innovation mondiale des restaurants, McDonald's
L'histoire à succès de McDonald's
« Chaque fois que je dois présenter un projet ou si je conçois une expérience, j'utilise JMP car il offre une visualisation graphique pour montrer mes tâches, pour montrer mes besoins et J'obtiens une meilleure réponse de ma direction .»
— Paolo Nencioni, technicien en développement de formulation, Menarini
Histoire de réussite de Menarini
" JMP dispose d'une interface pratique très puissante qui vous permet de tracer des données de manière intuitive avec Graph Builder – tout le monde peut le faire. Tant que vos données sont structurées, Graph Builder vous aidera à comprendre ce qui s'y trouve réellement avant même de commencer à les analyser – c'est ce que j'adore.”
– Béatrice Blum, statisticienne, P&G
Histoire de réussite de P&G
" La visualisation est la clé de tout car c’est généralement ce que les gens comprennent – notamment en gestion. Ils ne veulent pas s'occuper des chiffres. Donnez-leur plutôt une image qui raconte l’histoire. Il n’est pas nécessaire que ce soit l’image la plus précise ; il lui suffit de raconter l'histoire qui contient la conclusion. C'est aussi là que je dois dire Je vois que JMP est capable de fournir ces graphiques et ces réflexions. Et l’interactivité.
– Béatrice Blum, statisticienne, P&G
Histoire de réussite de P&G
" Excel a des possibilités de visualisation très limitées, surtout quand on commence à aborder plusieurs dimensions, C'est là que JMP entre en jeu. »
– Kenneth Hess, président et fondateur, Science Buddies
Histoire de réussite des Copains Scientifiques
« Nous prenons nos 78 dimensions et les réduisons à trois à titre approximatif, et nous les introduisons dans JMP, où je peux créer un nuage de points 3D, le faire pivoter et modifier les couleurs. JMP est un outil précieux pour voir ce qui se passe réellement pendant que nous effectuons notre travail de développement. Lorsque je fais ce genre de travail de conception et de développement, pour prouver des choses pour un logiciel sophistiqué, je pense visuellement. JMP a toujours joué un rôle important dans cette visualisation. Les capacités graphiques de JMP nous permettent de prendre près de 1 To de données, de les faire tourner et de voir ce qui se passe. Et la performance est incroyablement bonne.
– Kenneth Hess, président et fondateur, Science Buddies
Histoire de réussite des Copains Scientifiques
« Avec JMP, une fois que vous avez synthétisé d'énormes quantités de données dans un seul graphique, il est très simple de transmettre le bon message à votre public. Vous pouvez préparer un graphique montrant uniquement les données que vous souhaitez afficher et comment vous souhaitez les afficher. J'ai vraiment apprécié la façon dont vous pouvez gérer les données pour les afficher sous différents angles de manière très convaincante.
– Matteo Patelmo, ingénieur, STMicroelectronics
Histoire de réussite de STMicroelectronics
"La narration avec des graphiques a un pouvoir énorme et je trouve que je peux raconter beaucoup d'histoires en utilisant les nombreuses fonctionnalités de Graph Builder. ".
- John Szarka, statisticien, WL Sang
John Szarka à propos de JMP Pro, de la reproductibilité et des raisons pour lesquelles le fait d'être actif dans la communauté JMP et le programme Early Adopter aide les utilisateurs de WL Gore à tirer le meilleur parti de leur investissement dans le logiciel.
STATISTIQUES ET MODÉLISATION PRÉDICTIVE
" L'objectif actuel de la découverte de médicaments est de trouver comment parcourir ce cycle le moins de fois possible pour atteindre notre destination et ainsi accélérer notre processus de découverte de médicaments et trouver plus rapidement des molécules de type médicament. Et à chaque étape de ce processus, nous pouvons faire quelque chose en termes d'analyse des données qui nous accélérera .»
– Graeme Robb, scientifique principal associé, AstraZeneca
Il est temps d’innover : Chimie du futur : explorer l’espace des possibilités (lien à venir)
"J'ai dû revenir en arrière, apprendre des statistiques et retourner voir le client pour pouvoir démontrer l'amélioration. Cela a changé la façon dont ma carrière s'est déroulée grâce à ma capacité à appliquer les statistiques. Et bien sûr, je suis ici aujourd'hui, JMP a été pour moi un outil déterminant pour y parvenir, un outil habilitant.
– Andre B. Argenton, vice-président de la recherche et du développement de base, Dow
Statistiquement parlant : développer une vision commune de l'excellence analytique
'' Pour pour moi, JMP n'est pas seulement un outil d'analyse de données ; c'est également une méthode de communication permettant de transférer une réflexion statistique difficile vers un simple graphique ou un profileur et de permettre à d'autres – en particulier aux non-statisticiens – de comprendre les données et les modèles. . "
– Zhiwu Liang, statisticien principal, Procter & Gamble
Zhiwu Liang de Procter & Gamble explique comment entretenir une relation dynamique avec JMP Development aide l'entreprise à tirer le meilleur parti de son investissement dans un logiciel en constante amélioration.
« Chez P&G, nous proposons de nombreux cours de statistiques qui obligent les participants à utiliser JMP. Vous pouvez constater l’enthousiasme et la satisfaction des gens lorsqu’ils obtiennent si facilement les bons résultats, même pour les modèles les plus complexes. En fait, mes collègues utilisent désormais JMP quotidiennement. Ils apprécient la fonction de visibilité de JMP car elle permet de montrer très facilement les résultats à leur responsable. ".
– Zhiwu Liang, statisticien principal, Procter & Gamble
Zhiwu Liang de Procter & Gamble explique comment entretenir une relation dynamique avec JMP Development aide l'entreprise à tirer le meilleur parti de son investissement dans un logiciel en constante amélioration.
« Je souhaitais développer une application que les analystes pourraient utiliser pour étudier leurs méthodes et visualiser les résultats sans avoir à se soucier des calculs. Et il est facile dans JMP de développer un scrape ou un complément pour automatiser certains calculs .»
– Christel Kronig, chercheuse analytique principale, Laboratoires du Dr Reddy
Il est temps d’innover : comment adapter les méthodes d’analyse à leurs objectifs (lien à venir)
« En comprenant les sources d'erreur, il est possible de déterminer où la réplication doit être utilisée pour réduire les erreurs aléatoires. En utilisant une analyse de diverses méthodologies, il est possible de séparer les effets de différentes injections, préparations d’échantillons ou séries. Et il est possible de les regrouper dans un script complémentaire et d'automatiser l'analyse dans JMP. Le complément nous aide à comprendre les composants de l'erreur et génère une comparaison visuelle de l'erreur pour différentes approches de réplication. Cela nous aide à identifier la plus grande contribution aux erreurs et à prendre une décision éclairée sur la stratégie de réplication.
– Christel Kronig, chercheuse analytique principale, Laboratoires du Dr Reddy
Il est temps d’innover : comment adapter les méthodes d’analyse à leurs objectifs (lien à venir)
« Notre complément JMP permet à l'analyste d'évaluer l'impact de l'augmentation ou de la réduction du nombre de préparations standards ou d'injections sur la précision intermédiaire de la méthode, et donc pour prendre une décision éclairée, comment optimiser le format d'étalonnage .»
– Christel Kronig, chercheuse analytique principale, Laboratoires du Dr Reddy
Il est temps d’innover : comment adapter les méthodes d’analyse à leurs objectifs (lien à venir)
« Les méthodes d'analyse font l'objet d'un examen minutieux croissant dans l'industrie pharmaceutique, où l'on s'efforce davantage de garantir que les méthodes utilisées sont adaptées à leur objectif. Il existe des outils et des calculs pour évaluer la précision et le biais des méthodes et cela a fait l'objet de nombreux articles ces dernières années. Et il est possible d'automatiser ces calculs et de visualiser le résultat, offrant ainsi à l'analyste des outils simples qu'il peut utiliser pour développer des méthodes. .»
– Christel Kronig, chercheuse analytique principale, Laboratoires du Dr Reddy
Il est temps d’innover : comment adapter les méthodes d’analyse à leurs objectifs (lien à venir)
« C’est un sujet très brûlant aujourd’hui : la science des données en général. Mais en fait, en génie chimique et en génie des procédés, nous utilisons depuis des années une méthode d’apprentissage automatique. Le seul problème, c'est que nous ne l'avons pas appelé ainsi. Chaque fois que nous examinons certaines corrélations critiques pour estimer, par exemple, le coefficient de transfert de chaleur du système, où nous devons utiliser une partie des connaissances physiques, puis l'autre partie, effectuer un ajustement, une régression appropriée de ces données, cela est une méthode d’apprentissage automatique supervisé.
– Francisco Navarro, ingénieur chimiste, Solvay
Il est temps d’innover : science des données industrielles pour la perfection des processus chimiques (lien à venir)
« Le principal problème auquel nous avons été confrontés au début était cette abstraction du Big Data et cette connexion à différentes bases de données. Il y avait toujours un retard. Mais JMP est capable de se connecter directement aux bases de données... et aux serveurs de notre usine. Je dois souligner que avoir cet accès direct depuis l'outil analytique à la base de données est une affaire énorme pour tout le monde, car cela signifie que vous n'avez pas besoin de faire de programmation ou de préparation de données juste pour créer un tableau. Ainsi, même les ingénieurs procédés, toute personne intéressée peut avoir accès à cet énorme ensemble de données de manière interactive .»
– Francisco Navarro, ingénieur chimiste, Solvay
Il est temps d’innover : science des données industrielles pour la perfection des processus chimiques (lien à venir)
"Trop d'entreprises ont des fantasmes sur l'IA. Il est regrettable que l’importance des fondements de l’IA dans l’analyse des données semble si souvent négligée… Nous devons comprendre exactement la signification de nos données afin de pouvoir sélectionner et appliquer les algorithmes appropriés. Je pense que les gens reviendront à l’essentiel lorsque le battage médiatique actuel autour de l’apprentissage automatique sera passé.
– Jong-Seok Lee, professeur, Université Sungkyunkwan
Histoire de réussite de l'Université Sungkyunkwan
«J'ai été très surpris lorsque j'ai vu pour la première fois le fonction de propriété de colonne d’une table de données dans JMP. C’était tellement innovant. L’interaction entre le graphique et la sélection des données est également un facteur de différenciation.
– Jong-Seok Lee, professeur, Université Sungkyunkwan
Histoire de réussite de l'Université Sungkyunkwan
« JMP est rapide et pratique lorsqu'il s'agit de vérifier les distributions, d'identifier la pertinence à l'aide de matrices de nuages de points et de rechercher les valeurs aberrantes. Sans oublier que nous pouvons faire tout cela sans avoir à faire de codage… Avec JMP, nous avons pu trouver et évaluer rapidement un modèle hautement prédictif. Nous avons utilisé la fonctionnalité Désirabilité du Profiler et nous avons également eu l'avantage de communiquer et de définir rapidement des orientations avec nos clients en fonction des résultats que nous avons obtenus de ces modèles.
– Jong-Seok Lee, professeur, Université Sungkyunkwan
Histoire de réussite de l'Université Sungkyunkwan
" JSL était utile pour intégrer certaines fonctions personnalisées qui n'étaient pas disponibles dans l'interface utilisateur JMP standard à cette époque. De plus, la fonction cartographique a facilité l'identification des tendances en fonction de l'environnement en visualisant les données de réparation sur des cartes coréennes et mondiales.
– Jong-Seok Lee, professeur, Université Sungkyunkwan
Histoire de réussite de l'Université Sungkyunkwan
" Le plus grand secret est que 80 % de la science des données consiste à prétraiter les données. . Vous devez donc vous entraîner à importer vos données dans un ordinateur et à les visualiser… Ces outils et cette façon de penser ont toujours fait partie de ce que je fais. Et cela me donne confiance. Je n'ai jamais peur de prendre une décision lorsqu'elle est basée sur des données.
– Teena Bonizzi, scientifique, SABIC
Statistiquement parlant : résoudre des problèmes scientifiques et techniques grâce à l'apprentissage automatique
« Il fut un temps où nous avions une équipe qui essayait de comprendre pourquoi notre produit ne fonctionnait pas aussi bien qu'il le devrait dans les installations d'un client. Ils étaient allés collecter des données pour tenter de comprendre comment différentes conditions de fonctionnement influençaient, dans ce cas, la flexibilité du produit. Lorsque les données sont revenues, l’équipe a été très surprise. Les résultats n'étaient pas du tout ce à quoi ils s'attendaient, et ces scores de flexibilité étaient inhabituellement inférieurs. Ils ont décidé de refaire les tests – sur les 150 échantillons. Ensuite, lorsque ces résultats sont revenus, ils se sont retrouvés avec deux ensembles de données et ont eu du mal à réconcilier les résultats tout en se retrouvant dans une situation où certaines de ces conditions de fonctionnement donnaient des résultats qu'ils ne pouvaient pas comprendre. Mais une fois les données entrées dans [JMP], il ne nous a fallu que quelques minutes pour adapter notre modèle et l'afficher à l'écran. Dès que nous avons pu visualiser ces relations, nous avons pu constater une interaction très importante. Nous avons donc pu revenir vers le client et nous avons découvert que sa ligne fonctionnait en réalité beaucoup plus lentement que ce à quoi nous nous attendons habituellement. Nous lui avons donc recommandé de changer de ligne afin d'obtenir des résultats optimaux. Sans ce modèle de régression, sans cette technique et sans cette interaction, nous n'aurions pas pu avoir la confiance ou la compréhension nécessaires pour faire la bonne recommandation. .»
– Teena Bonizzi, scientifique, SABIC
Statistiquement parlant : résoudre des problèmes scientifiques et techniques grâce à l'apprentissage automatique
« Si je n'avais pas découvert ces méthodes analytiques avancées, j'aurais évidemment été en retard. Je ne serais pas aussi agile ou flexible et je pense J'aurais vu les choses prendre beaucoup plus de temps à faire que je ne peux le faire aujourd'hui .»
– Steve King, chercheur associé en ingénierie à la retraite, méthodes analytiques avancées, Rolls-Royce
Statistiquement parlant : résoudre des problèmes scientifiques et techniques grâce à l'apprentissage automatique
" Lorsque vous discutez avec un expert en la matière, en particulier avec quelqu'un qui est une partie prenante, vous devez le convaincre. Et une façon d’y parvenir est de dire : écoutez, j’ai résolu le problème en utilisant la science des données. Ce n’est pas seulement la précision de ce que vous avez fait qui est importante. Nous obtenons tous d'excellents modèles utilisant la forêt aléatoire, la publication de gradients et les réseaux de neurones. C'est l'importance variable. Alors quand je classe les notes, et je dis, écoutez, je ne connais pas votre sujet. J'essaie d'apprendre ici. Mais parmi ces variables, ce sont celles-là qui, à mon avis, sont vraiment importantes. Et il hoche la tête et dit, je comprends. Vous ne m'apprenez rien de nouveau. Mais je suis heureux que vous soyez du même côté, que vous capturiez la physique du problème…. et JMP a la capacité de le faire .»
– Sameer Vittal, ingénieur conseil en chef pour l'analyse et la fiabilité, GE Gas Power
Statistiquement parlant : les éléments clés pour créer et promouvoir une culture axée sur les données
" Sans JMP, je ne pense pas que j'aurais pu maîtriser ce type d'analyse de survie complexe aussi rapidement et facilement. Ses fonctionnalités de visualisation et de représentation graphique nous permettent vraiment, en tant que biologistes, de répondre plus facilement à nos questions de recherche.
-JP Montagne, coordonnateur de recherche, Division d'écologie animale appliquée, zoo de San Diego
Histoire de réussite du zoo de San Diego
« Avant d'avoir JMP, nous ne disposions pas d'un bon moyen de faire des prédictions précises. JMP a changé notre perspective quant à la façon dont nous pouvons mieux anticiper les changements et les fluctuations de la qualité de l’eau à l’avenir.
– Lei Wang, ingénieur, Aquarium de Pékin
Histoire de réussite de l'Aquarium de Pékin
" La plateforme d'analyse de texte de JMP nous a été extrêmement précieuse car il est suffisamment flexible pour permettre la catégorisation des défauts dans des diagrammes de Pareto à partir de commentaires formulés par des personnes dont la langue maternelle n'est pas l'anglais. Il gère toutes les variantes presque comme par magie .»
– David Seniuk, ingénieur produit senior, Ciena
Histoire de réussite de Ciena
« La qualité des données est un enjeu majeur pour la santé publique. Et cette boîte noire… c'est là qu'intervient JMP . JMP a été absolument indispensable en matière de nettoyage des données, de contrôle qualité, de reporting et de visualisation. Peu importe la difficulté ou le temps, je trouve toujours un moyen d'utiliser JMP pour relier les enregistrements de différents systèmes de données, travailler avec des dates et calculer le temps écoulé pour obtenir les résultats de l'intervention.
– Elaine Daniloff, épidémiologiste, Département de la santé publique et de l'environnement du Colorado
Histoire de réussite du CDPHE
« Nous avons dédupliqué et fusionné les fichiers et les avons rassemblés. Nous avons commencé avec environ 2,2 millions d'enregistrements et, après nettoyage, nous sommes arrivés à environ 900 000 enregistrements, regroupés par consommateur individuel. Nous avons créé un tableau de bord afin que le client puisse voir ces enregistrements de manière visuellement agréable. JMP Pro est le véritable pilote ; ça ne sert à rien d'avoir un joli tableau de bord si les données sont corrompues .»
– Huw Davis, responsable des données et analyses pour l'Asie-Pacifique, J. Walter Thompson
L'histoire à succès de Walter Thompson
« Aucun processus ne peut être à 100 % exempt d’erreurs, mais plus nous pouvons détecter d’erreurs avant qu’elles ne disparaissent, plus nos clients en bénéficieront…. Nous avons des paramètres [dans JMP] qui indiquent que lorsque ces événements se produisent, le client nous attribue une mauvaise note NPS. Désormais, si nous constatons un problème similaire, avant même d'avoir reçu les commentaires des clients, nous savons qu'il faut le résoudre de manière proactive. Lorsque vous répondez de manière proactive aux besoins des clients, vous contribuez réellement à établir une relation client solide.
– Tyler Wise, analyste de projet dans les services commerciaux mondiaux, Diebold Nixdorf
Histoire à succès de Diebold Nixdorf
" Avec JMP, il s'agit de prendre le chaos et de l'ordonner. C'était un processus de découverte – et j'ai proposé l'écart type et l'intervalle interquartile comme étant d'excellents moyens de caractériser les mesures et d'en apprendre davantage sur les caractéristiques des données.
– Mike Paglione, ingénieur, Federal Aviation Administration
Histoire de réussite de la FAA
« Dans cette étude, je faisais de la découverte de données ; Je ne savais pas comment je voulais caractériser les données. Mais en utilisant JMP, j'ai pu découvrir comment d'autres l'avaient fait dans le passé et j'ai pu le caractériser de nombreuses manières différentes. »
– Mike Paglione, ingénieur, Federal Aviation Administration
Histoire de réussite de la FAA
« Nous disposons d’une énorme quantité de données sur le trafic, provenant de très nombreuses mesures. Honnêtement, je ne pense pas que j'aurais été capable de faire cette analyse – certainement pas à cette échelle, et peut-être pas du tout. Vous avez besoin d'un outil comme JMP pour traiter autant de données . JMP est devenu un composant essentiel de la boîte à outils d'analyse de la FAA .»
– Mike Paglione, ingénieur, Federal Aviation Administration
Histoire de réussite de la FAA
"Notre objectif est de réduire ou d'éliminer les variations et les données textuelles offrent un avantage . Cela nous permet de faire une analyse plus approfondie et d'aider les décideurs à prendre de meilleures décisions. .»
– Gokhan Sarpkaya, responsable du système de planification de la région occidentale des systèmes sous-marins, FMC Technologies
Histoire de réussite de FMC Technologies
« Trop de codes rendent difficile la saisie correcte des données par les personnes qui saisissent les données. Si j'ai cinq projets avec 15 000 activités, cela me donne 75 000 lignes d'activités. Pour qu’un être humain puisse y aller et les combiner là où différents textes expriment la même pensée et faire une analyse, cela n’est peut-être pas possible. Mais avec le text mining et une analyse de cluster dans JMP, cela prend du temps, mais très peu d'heures, ce qui est pratiquement impossible. .»
– Dan Fortune, responsable de l'excellence commerciale mondiale, FMC Technologies
Histoire de réussite de FMC Technologies
« Nous n'étions pas intéressés par la complexité du script dans chaque détail technique. Nous recherchions un outil simple et léger qui permettrait une analyse de données hautement interactive. C'est quelque chose que JMP fait très, très bien ".
– Laura Zambianchi, spécialiste principale des matériaux filtrants, Fresenius
Histoire de réussite de Fresenius
« La manière classique d'utiliser les statistiques est de confirmer une hypothèse existante, mais lorsque vous êtes dans le magasin, vous cherchez des réponses en temps réel aux questions qui se posent chaque jour. Ce que vous voulez, c'est quelque chose qui fonctionne le plus rapidement possible, quelque chose de hautement interactif et graphique. C'est JMP et Visual Six Sigma. Chaque utilisateur, après une formation très minimale, peut accéder aux données, les analyser et obtenir des réponses à ses questions. .»
– Laura Zambianchi, spécialiste principale des matériaux filtrants, Fresenius
Histoire de réussite de Fresenius
" JMP libère un énorme potentiel. Cela nous a permis d’aborder des projets de programmation complexes de manière modulaire. La faisabilité du résultat final n’est alors plus qu’une question de ressources et de temps.
– Laura Zambianchi, spécialiste principale des matériaux filtrants, Fresenius
Histoire de réussite de Fresenius
« En raison de la grande complexité de nos processus, nous avions besoin d'un meilleur outil pour évaluer l'impact des forces physiques telles que le débit de fluide et de gaz, en plus de prendre en compte des paramètres plus conventionnels, notamment le débit d'alimentation, la densité cellulaire, etc. Bien qu'il y ait beaucoup de calculs et de codage complexes en arrière-plan, la plate-forme très conviviale de JMP le rend assez facile à utiliser. .»
– Somaieh Mohammadi, scientifique, Fujifilm Diosynth Biotechnologies
Histoire de réussite de Fujifilm Diosynth Biotechnologies
« JMP est livré avec de nombreux éléments intégrés très agréables à utiliser, et s'il n'a pas ce dont j'ai besoin, je peux facilement écrire un programme pour cela. JSL rend JMP extrêmement extensible .»
– Peter Mroz, programmeur statistique principal, Janssen
Histoire de réussite de Janssen
" JMP a assuré la confiance dans les données , c'est ce que je recherchais vraiment. Vous pouvez avoir des corrélations, mais quelle est la qualité des ajustements aux données ? Je ne savais pas à quoi m'attendre là-bas.
– Rich Giannola, scientifique atmosphérique, laboratoire de physique appliquée de l'Université Johns Hopkins
Histoire de réussite du laboratoire de physique appliquée de l'Université Johns Hopkins
" J'utilise JMP pour tout. Il est très simple de construire des modèles. J'aime le fait que vous n'ayez pas besoin de saisir de code dans l'interface utilisateur graphique, comme avec certains logiciels. Vous cliquez simplement sur quelque chose et choisissez les colonnes de vos tableaux, et vous voyez immédiatement les résultats. C'est ce qui rend le logiciel si simple à utiliser, même pour les collègues qui ne sont pas familiers avec les analyses mathématiques et la programmation.
– Katharina Lankers, chercheuse scientifique, SCHOTT
Histoire de réussite SCHOTT
" J'aime avoir tous ces outils réunis dans un seul logiciel – les outils de préparation et de visualisation des données, le plan d’expériences, le SPC et diverses modélisations. C'est très simple à prendre en main, et tellement intuitif. Vous voyez ce que vous faites en cliquant simplement sur vos données. Nous aimons beaucoup le volet interactif.
– Katharina Lankers, chercheuse scientifique, SCHOTT
Histoire de réussite SCHOTT
« Le suivi quotidien du rendement sur la ligne est désormais géré par JMP. Nous avons automatisé la production de rapports qui nous permettent de suivre l'évolution des éléments ayant un impact négatif sur la qualité du rendement. . JMP nous permet non seulement de résoudre plus rapidement les causes des problèmes liés à la qualité sur la ligne, mais également d'identifier les causes d'éventuels écarts et de les décorréler rapidement. Nous pouvons désormais prédire plus efficacement et ajuster tous les facteurs qui ont un impact sur la fabrication des produits demandés par nos clients grâce au module de modélisation.
– Annick Vuillermoz, Responsable Systèmes de Contrôle de Rendement/Process, Soitec
Histoire de réussite de Soitec
" JMP encourage la curiosité. Lorsque vous examinez les résultats d'une analyse, vous pouvez voir certains termes avec lesquels vous n'êtes pas familier, et vous enquêtez donc et essayez de comprendre ce qu'ils signifient.
– Matteo Patelmo, ingénieur, STMicroelectronics
Histoire de réussite de STMicroelectronics
" JMP nous permet de rassembler nos données beaucoup plus rapidement , puis le présente dans un format qui le rend si facile à explorer… JMP est tellement accessible. Nos collaborateurs ont été très satisfaits de l'expérience utilisateur."
– Pius Dahinden, responsable des sciences analytiques, Tillotts Pharma
L'histoire à succès des Tillots
« [JMP] me permet de réellement explorer les données , et si je suis curieux de connaître un certain modèle ou une certaine question, je peux me poser cette question assez rapidement. Les choses deviennent tout simplement plus évidentes.
– Daniel Arneman, spécialiste de l'environnement, Université de Caroline du Nord à Chapel Hill
Histoire de réussite de l'Université de Caroline du Nord à Chapel Hill
« Dans de nombreux cas, nous pouvons utiliser JMP Pro pour répondre à nos besoins en matière de données et d'analyse, afin de fournir des informations et de nous aider à prendre des décisions. Notre investissement dans JMP Pro – par rapport à la version de base de JMP – a rendu ce type de modélisation beaucoup plus facile pour nos associés. "
- John Szarka, statisticien, WL Sang
John Szarka à propos de JMP Pro, de la reproductibilité et des raisons pour lesquelles le fait d'être actif dans la communauté JMP et le programme Early Adopter aide les utilisateurs de WL Gore à tirer le meilleur parti de leur investissement dans le logiciel.
COMPARAISON AVEC D'AUTRES LOGICIELS
JMP était le leader du marché. Il utilisait des outils multivariés puissants, dont nous avions besoin, et j'ai pu constater que chaque version est accompagnée de fonctionnalités nouvelles et améliorées. En plus de cela, la communauté de soutien était très forte. Il était donc logique de choisir JMP. Et cela a également été rapidement adopté.
- Kieran O'Mahony, responsable de la science des données et de l'analyse, Dairygold
Or laitier | JMP
« À l'époque où j'ai découvert JMP, j'étais un superutilisateur de Minitab et, pour être honnête, je n'en ai pas immédiatement compris l'intérêt. Néanmoins, une fois que j'ai fait le changement avec l'aide de @Jordan_Hiller 's de formation sur site et quelques excellents webinaires à la demande , je n'ai jamais regardé en arrière. Tous ceux qui ont fait la transition ressentent la même chose. »
-Steve Hampton, responsable du contrôle des processus, PCC Structurals
Steve Hampton de PCC Structurals explique la transition depuis Minitab et pourquoi il est si important de tirer parti des ressources JMP pour l'engagement et l'apprentissage, qu'il qualifie de « valeur ajoutée immense ».
« Comme le savent tous ceux qui ont utilisé Minitab, si vos colonnes n'ont pas exactement la même taille, vous vous retrouvez dans un monde de frustration. Et Lorsque les responsables de l'ingénierie entendent assez souvent « J'allais faire cette présentation mais je n'arrive pas à comprendre comment la sortir de Minitab », il y a un moment où vous allez ailleurs. .»
– Michael Anderson, ingénieur principal en développement de statistiques et de mesures, Corning
Histoire de réussite de Corning
" Nous avons essayé différentes plateformes, mais nous avons finalement choisi JMP. C'est beaucoup plus convivial que les autres. Et le développement est continu : de nouveaux outils sont constamment développés [dans JMP]. Et vous pouvez réellement faire part de vos commentaires à JMP sur les éléments que vous aimeriez voir [dans les versions futures]. Le support est très bon, donc chaque fois que nous avons besoin de quelque chose, nous savons qui contacter chez JMP pour nous aider.
– Pilar Gomez Jimenez, scientifique principale, Johnson Matthey
Il est temps d'innover : utiliser la mentalité du DOE pour une expérimentation réussie (lien à venir)
« La modélisation statistique est quelque chose que j'ai essayé de faire à plusieurs reprises avec divers logiciels, comme R et Minitab. Et vraiment, ce que j'ai ressenti avec JMP, c'est qu'il y avait tellement de rigueur sous le capot. Mais en premier lieu, c'est très facile à utiliser pour un scientifique. Il n’y a donc aucun moyen pour nous – pour moi personnellement – d’obtenir ce type de capacité de modélisation sans ce logiciel. Ainsi, le DOE et la modélisation interagissent de manière transparente dans le logiciel, et c'est probablement quelque chose avec lequel j'aurais eu beaucoup de mal. Maintenant, je pense que les avantages de cela sont que nous pouvons commencer à examiner tous ces différents facteurs et interactions en même temps. Et je ne pense pas que j'aurais pu le faire aussi rapidement sans ce logiciel.
– David McClymont, responsable de l'automatisation, London DNA Foundry
Il est temps d'innover : comment votre organisation peut instaurer une culture d'excellence analytique : un exemple tiré de la biologie synthétique (lien à venir)
" L'une des grandes différences entre JMP et les autres outils d'analyse avancée est que JMP est un outil destiné aux scientifiques et aux ingénieurs. JMP propose de très bonnes ressources sur son site Web pour commencer et de nombreux exemples qui peuvent être appliqués non seulement à l'analyse avancée, mais également à d'autres branches des statistiques et de l'analyse visuelle. Je pense que JMP est une bonne recommandation en général pour chaque ingénieur ou scientifique présent dans la salle.
– Francisco Navarro, ingénieur chimiste, Solvay
Il est temps d’innover : science des données industrielles pour la perfection des processus chimiques (lien à venir)
"Excel n'était pas en mesure de résoudre les problèmes auxquels je faisais face , et j'avais déjà entendu parler de JMP. J'ai pu résoudre un problème le premier soir après avoir suivi un cours d'exploration de données – nous avions passé en revue les outils de partitionnement de données JMP…. et j'ai réalisé très vite que je devais arrêter d'utiliser Excel pour l'analyse et passer à JMP. Depuis, j'utilise JMP quotidiennement.
– Pete Cannon, directeur principal, ingénierie de la qualité des produits et systèmes de gestion de la qualité, NVIDIA
Histoire de réussite de NVIDIA
« Si vous passez plus de cinq minutes par mois à utiliser Excel pour la visualisation de données, vous perdez votre temps en n'utilisant pas JMP .»
– Pete Cannon, directeur principal, ingénierie de la qualité des produits et systèmes de gestion de la qualité, NVIDIA
Histoire de réussite de NVIDIA
"JMP a considérablement réduit les heures de travail. Si j'avais utilisé R, il m'aurait fallu environ un mois pour terminer le travail, mais avec JMP, cela a été fait en une semaine. ".
– Jong-Seok Lee, professeur, Université Sungkyunkwan
Histoire de réussite de l'Université Sungkyunkwan
« JMP Graph Builder en particulier est tout simplement fantastique pour cela. Et tous ceux à qui je l'ai montré ont arrêté d'utiliser Excel et Prism et utilisent désormais Graph Builder. Ils gagnent tellement de temps .»
– Jon Armer, scientifique principal principal en formulation, F-star Therapeutics
Histoire de réussite de F-star Therapeutics
« Graph Builder est un outil extrêmement utile dans mon travail quotidien. Être capable d'importer rapidement des données et de créer des visualisations de données perspicaces avec des étiquettes pour les valeurs aberrantes accélère la prise de décision. Ce sont tous des outils très puissants qui offrent un avantage distinct par rapport aux outils concurrents – à la fois en termes de rapidité et de contenu. .»
– Pete Cannon, directeur principal, ingénierie de la qualité des produits et systèmes de gestion de la qualité, NVIDIA
Histoire de réussite de NVIDIA
« J'ai vu tellement d'ingénieurs utiliser des feuilles de calcul Excel passer numéro par numéro, passer 45 minutes, une heure et demie à essayer de rassembler leurs données alors qu'en réalité, et surtout lorsqu'il s'agit de quelque chose de reproductible, vous pouvez essentiellement mettre quelque chose dans un script. et faites-le en un clic. Par exemple, il y a quelques années, j'ai passé 10 minutes à créer un script [dans JMP] qui parcourait toute une base de données juste pour m'assurer que les valeurs des données étaient correctes. Cela m'a pris 10 minutes. Et il n'y avait aucun moyen au monde que l'ancienne méthode consistant à importer des parties des données dans Excel et à procéder numéro par numéro aurait pu le faire. Alors là, si vous cherchez comment tirer le meilleur parti de votre organisation, amenez-les à faire moins de manipulation des données en les scriptant. Faire les choses de manière documentaire et reproductible fait gagner beaucoup de temps à l’entreprise.
– Sarah Kalicin, scientifique des données, Intel
Statistiquement parlant : menez votre organisation vers l'excellence analytique
« Henry Ford a dit que si je demandais au client ce qu'il voulait, il demanderait un cheval, mais vous savez, je lui ai donné une voiture. Et j'utilise cette analogie lorsque des entreprises ou des organisations souhaitent utiliser Excel. Oui, c'est gratuit. Vous pouvez aller du point A au point B en ligne droite. Mais il y a une économie d'échelle quand on peut réellement utiliser une voiture sur la route... Cela peut vous prendre 10 miles de plus pour y arriver, mais vous pouvez y arriver plus rapidement, vous pouvez y arriver avec plus de choses ou plus de personnes, et c'est beaucoup plus fiable. C'est la même chose avec les données et votre infrastructure.
– Sarah Kalicin, scientifique des données, Intel
Statistiquement parlant : menez votre organisation vers l'excellence analytique
« J'étais nouveau dans ce département d'analyse à l'époque et mon outil de prédilection était Matlab . Je construisais un graphique de variabilité multicouche dans Matlab. Et comme vous le savez, Matlab est un outil assez puissant mais il faut un peu de travail pour y créer quoi que ce soit. Quelques semaines plus tard, nous avons embauché un consultant. Il est entré et il a affiché un graphique en 10 secondes environ. Et je suis en fait super content parce qu'il fait ce tableau sur lequel je travaillais… alors je lui dis. Et il dit… qu’avez-vous appris de ce tableau ? Ce fut l'un des moments les plus difficiles de ma carrière, car je n'avais rien appris, car j'avais passé les deux semaines uniquement sur les mécanismes de création du graphique, sans faire de déductions ni tirer de conclusions. JMP a raccourci ce cycle afin que je puisse créer le graphique en 10 secondes. C’est le moment qui m’a poussé à me lancer dans cette aventure.
– Vicky Svidenko, partenaire, Quantum Data Sciences, Microsoft
Statistiquement parlant : le pouvoir de l'expérimentation structurée en science et en ingénierie
"Les histogrammes de colonnes sont vraiment sympas, mais en tant qu'ingénieur qui a passé 20 ans à essayer de donner un sens aux données de simulation, franchement, Graph Builder est probablement le logiciel le plus utile que j'ai jamais vu . Nous utilisions Excel, puis gnuplot, ignorions MathCAD et Mathematica et sommes passés à Matlab, puis python/Matplotlib, puis avons envisagé R un peu, mais il y a 3 ans, après une démonstration de 5 minutes de Graph Builder, nous avons tout abandonné et sommes passés à JMP et nous n'avons pas regardé en arrière. Comment diable faites-vous pour tracer un demi-million de points de données *pendant que je fais glisser la souris* sur les zones de dépôt ?! C'est une sorte de magie noire folle que vous avez là-dedans, et c'est vraiment incroyable. Et cela fonctionne aussi bien sur Mac que sur Windows. Ouah.J'ai fait des démonstrations à un certain nombre de personnes au travail et j'ai probablement converti 20 personnes à JMP, et je ne fais que commencer. »
– bharris dans la communauté des utilisateurs JMP
Lire le fil de discussion dans la communauté
« Nous utilisions Minitab puis JMP, et la grande majorité des ingénieurs ont choisi JMP en matière d'analyse technique pour sa compatibilité et sa facilité d'utilisation. Aujourd'hui, je pense que nous n'abandonnerons jamais JMP.
– Corinne Bergès, Responsable, Évaluation des risques, Analyse statistique et de sécurité et Six Sigma, NXP
Histoire de réussite de NXP
" Avec Minitab, vous devez avoir une certaine connaissance des statistiques pour produire des analyses significatives. Mais comme JMP est très intuitif, tout le monde peut réaliser des analyses utiles. .»
– Corinne Bergès, Responsable, Évaluation des risques, Analyse statistique et de sécurité et Six Sigma, NXP
Histoire de réussite de NXP
« JMP combine une interface conviviale avec une technologie avancée . Les gens adorent créer des graphiques dans Excel. Mais une fois qu'ils ont touché à JMP et constaté à quel point c'est simple – comme avec Graph Builder ou le graphique à jauge de variabilité, par exemple – ils voient avec quelle facilité il est possible d'obtenir un graphique en une seconde seulement. JMP est tellement rapide et intuitif que les utilisateurs ne veulent plus revenir à Excel.
– Maria Lanzerath, responsable mondiale des statistiques, WL Sang
WL Histoire de réussite de Gore
« Ce qui est intéressant [à propos de JMP], c'est vraiment l'approche du flux de travail. Ce n'est pas une boîte à outils. Minitab est une boîte à outils statistiques ; JMP n'est pas…. cela amène les gens à réfléchir et à dire : « Hé, et si nous découpions ces données d'une manière différente ? » C'est cette charge de travail que nous trouvons incroyablement précieuse, par opposition à l'approche boîte à outils.
– Steve Czupryna, ingénieur des processus qualité, Samson Rope
Histoire de réussite de Samson Rope
" [Minitab] ne propose pas les nouvelles techniques d'analyse adoptées par JMP. Je pense qu'ils prennent du retard. J'apprécie vraiment que JMP adopte certaines des techniques de régression généralisée les plus récentes.
– David Lee, directeur de la qualité et de la fiabilité, ON Semiconductor
Histoire de réussite d’ON Semiconductor
« Nous passions beaucoup de temps avec Excel simplement pour essayer d'obtenir la bonne vue des données. Au lieu de cela, nous avons constaté que JMP peut beaucoup plus facilement connecter les données et passer d'une vue à une autre, en modifiant un paramètre et en découpant les données d'une certaine manière. Des gains de productivité ont pu être réalisés uniquement grâce à l'interface et à la vue centrée sur les données dont dispose JMP. »
– Greg Mattiussi, directeur principal de la fabrication, Siemens Healthineers
Histoire de réussite de Siemens Healthineers
« Pour réaliser une visualisation dans Excel, nous devrions acheter des macros pré-écrites ou écrire nous-mêmes beaucoup de macros ou de scripts. Avec JMP, nous pouvons trouver le moyen le plus efficace de découper les données ou d'afficher les résultats d'un modèle de machine sans passer beaucoup de temps à obliger le programme à faire quelque chose pour lequel il n'a pas été explicitement conçu. J'ai définitivement remarqué moins de réticences de la part de la direction lorsque nous utilisons les visualisations JMP.
– Greg Mattiussi, directeur principal de la fabrication, Siemens Healthineers
Histoire de réussite de Siemens Healthineers
« Tout le monde a commencé à utiliser JMP parce qu'il était possible de créer des scripts et d'extraire des données directement. Une fois que les gens l'ont vu, ils ont dit : « Waouh, je viens d'encercler ceci, puis ce graphique met en évidence – wow ! Créer des scripts, extraire des données, visualiser, faire cela encore et encore : vous ne pouvez pas vraiment faire cela dans Excel ou Minitab. .»
– Jim Gillard, maître des opérations ceinture noire, Polar Semiconductor
Histoire de réussite de Polar Semiconductor
« Lorsque j'ai commencé à utiliser JMP, j'ai trouvé qu'il était plus puissant que Minitab car il avait été conçu du point de vue d'un ingénieur. JMP appartient à une classe supérieure aux autres programmes car il est conçu pour résoudre toutes sortes de problèmes rencontrés par les ingénieurs. – c'est vraiment pratique à utiliser pour les ingénieurs.
– SungSoo Lee, responsable du groupe innovation, Daeduck Electronics
Histoire de réussite de Daeduck Electronics
« Ce que j'ai appris en utilisant JMP, c'est que la connectivité de l'analyse est complètement différente de celle de Minitab. Même si Minitab dispose de menus indépendants à utiliser lors du passage d'une analyse à l'autre, JMP lui-même peut facilement transformer une analyse de distribution en analyse de capacité de processus. JMP est un guichet unique.
– SungSoo Lee, responsable du groupe innovation, Daeduck Electronics
Histoire de réussite de Daeduck Electronics
«Je pourrais penser à écrire dans Excel, mais le temps que cela prendrait ne vaudrait probablement pas la peine de le faire en premier lieu .»
– Matt Brown, ingénieur de procédés, US Synthetic
Histoire de réussite des synthétiques aux États-Unis
« JMP est capable de présenter des données volumineuses qui ne sont pas visibles dans les outils couramment utilisés, et ce, dans une interface conviviale. . [Nous pouvons donc] présenter plus d'informations pour la prise de décision et l'analyse que par rapport à d'autres outils. .»
– Kyoung-Yun Kim, directeur du groupe de recherche NABOTA, Daewoong Pharmaceutical
Histoire de réussite de Daewoong Pharmaceutical
"Certains programmes peuvent bien faire de la conception expérimentale, mais c'est tout ce qu'ils font. JMP a la manipulation des tables, la modélisation, la visualisation. Il a toutes ces choses. Vous pouvez en fait utiliser un seul package pour tout faire et organiser la sortie …. Un problème endémique à la fois dans le monde universitaire et dans l'industrie est la dispersion de vos données un peu partout, mais avec JMP, vous pouvez tout rassembler très rapidement.
– Martin Owen, maître de conférences, Université De Montfort et ancien responsable du développement chimique, GSK
Histoire de réussite de l’Université De Montfort
« [Les langages de programmation comme R et Python] sont définitivement une direction vers laquelle de nombreuses entreprises s'orientent. Mais vous devez avoir la certitude que les éléments que vous utilisez… ont réellement été développés de la bonne manière et que vous pouvez les utiliser à des fins de validation. .»
– Kasper Munck, consultant principal, NNE
Histoire de réussite de Ferring Pharmaceuticals et NNE
" JMP est comme Excel sous stéroïdes statistiques. Vous pouvez faire tellement de choses avec sans avoir à écrire un programme – et vous pouvez ensuite en écrire un facilement si vous le souhaitez. Vous pouvez aller très loin avec JMP.
– Peter Mroz, programmeur statistique principal, Janssen
Histoire de réussite de Janssen
« D’autres outils d’analyse peuvent être très puissants, mais la visualisation des données est généralement statique… La visualisation interactive dans JMP vous aide à comprendre et à explorer les données à un niveau totalement différent .»
– Serguei Roupassov, chef de groupe science des données, Valard Construction
Histoire de réussite de Valard Construction
« Nous disposons d’ensembles de données de contrôle de processus très complets dans toute notre organisation. JMP nous donne la possibilité d'examiner ces données et d'y rechercher des corrélations. . Je ne connais aucun autre outil de processus qui nous permettrait d'obtenir le degré d'analyse statistique que nous pouvons obtenir avec JMP sur ces grands ensembles de données. D’un point de vue statistique, c’est vraiment l’outil de choix pour nous – et je pense que c’est le seul outil qui nous donne la flexibilité nécessaire pour faire ce que nous devons faire.
– Geoff Beatham, directeur qualité, Kodak
Histoire de réussite de Kodak
" Avant, il me fallait deux jours, une fois par mois, pour faire ces calculs, puis les représenter graphiquement dans Excel. Avec JMP, je peux le faire en moins d'une heure. Les données me parviennent sous forme de téléchargement dans Excel, et je les jette directement dans JMP, j'appuie sur quelques boutons, je vérifie si les données sont bien rangées, puis je lance mon analyse dans JMP.
– Peter Blum, responsable qualité et technique, Kodak
Histoire de réussite de Kodak
« SPSS peut également être très difficile à utiliser. Si vous ne savez pas comment effectuer une vérification de statistiques à un niveau professionnel, vous pourriez vous retrouver très rapidement dans une impasse car vous ne savez pas comment passer à l'étape suivante. …. Avec Graph Builder, vous pouvez modifier les axes X et Y à tout moment. Il existe de nombreuses fonctionnalités spéciales qu'Excel ou SPSS ne peuvent pas proposer.
– Kai Xu, professeur de physiologie de l'exercice, Nanjing Sports Institute
Histoire de réussite de l'Institut des sports de Nanjing
" Je pourrais faire ça en R, mais cela me prendrait une éternité ! Dans JMP, je peux obtenir un PCA en appuyant simplement sur un bouton. Il y a une telle courbe d'apprentissage avec R – les interfaces de ligne de commande sont tellement intimidantes si vous n'êtes pas un codeur. Une PCA ou une matrice de corrélation, par exemple, me prendrait au moins trois ou quatre lignes de code.
– Arielle Parsons, écologiste, Musée des sciences naturelles de Caroline du Nord
Histoire de réussite du Musée des sciences naturelles de Caroline du Nord
" Si vous vouliez utiliser Excel ou autre chose pour générer le rapport sous forme de graphiques multidimensionnels, ce serait trop difficile. Mais avec Graph Builder, vous pouvez simplement glisser-déposer, puis appuyer sur quelques boutons et les données apparaissent pour vous. Ce sont quelques-unes des meilleures fonctionnalités de JMP.
– Ron Zhang, ingénieur en chef principal, Oshkosh Corporation
Histoire de réussite d'Oshkosh Corporation
« R peut être très difficile à utiliser. Et puis vous avez SPSS, qui n'est peut-être pas aussi innovant et peut être un peu fastidieux avec tous vos résultats dans un seul domaine. JMP, en revanche, est en quelque sorte le juste milieu. Il possède des fonctionnalités vraiment uniques, mais il est également très facile à utiliser. Vous pouvez tout garder séparé et organisé.
– Jordan Gillespie, étudiant diplômé, Université d'Auburn
Histoire de réussite du Penn Vet Working Dog Center
« Tout le monde a commencé à utiliser JMP parce qu'il était possible de créer des scripts et d'extraire des données directement. Une fois que les gens l'ont vu, ils ont dit : « Waouh, je viens d'encercler ceci, puis ce graphique met en évidence – wow ! Créer des scripts, extraire les données, visualiser, faire cela encore et encore – vous ne pouvez pas vraiment faire ça dans Excel ou Minitab .»
– Jim Gillard, maître des opérations ceinture noire, Polar Semiconductor
Histoire de réussite de Polar Semiconductor
« Tout d'abord, il y a la quantité de données que JMP peut gérer. Excel était trop lent, tombait en panne ou son application dans un environnement de production était trop limitée. Ma productivité a considérablement augmenté avec JMP. Je l’ai remarqué tout de suite.
– Raghavendran Swaminathan, ingénieur principal en développement de procédés, Roche
Histoire de réussite de Roche
« Les étudiants sont convaincus [de l'utilité de JMP] une fois qu'ils ont produit un graphique multivarié plus complexe et disent » ça m'aurait pris je ne sais combien de minutes de plus avec R ! « Ces compromis constituent un gros problème lorsque vous travaillez sur un problème d'analyse en temps réel. Vous devez apprendre les données le plus rapidement possible – avant d’estimer un modèle. Et la visualisation dans JMP est très rapide, sans compter que vous pouvez charger un grand ensemble de données aussi rapidement. C'était tellement cool de voir des étudiants issus de domaines plus quantitatifs s'enthousiasmer à l'idée de faire cela avec JMP.
– Christian Hildebrand, Professeur assistant d'analyse marketing, Université de Genève
Success story de l'Université de Genève
« Si je n'avais pas eu JMP, j'aurais dû apprendre R. J'ai utilisé R dans le passé et c'est aussi un excellent outil, mais il y a une énorme courbe d'apprentissage - devoir maîtriser les scripts, par exemple. La plupart d’entre nous ici à l’institut ne sommes pas des statisticiens. Nous sommes écologistes, biologistes, physiologistes de la reproduction. Et nous utilisons les statistiques comme un outil pour nous aider à répondre aux questions posées par nos recherches.
-JP Montagne, coordonnateur de recherche, Division d'écologie animale appliquée, zoo de San Diego
Histoire de réussite du zoo de San Diego
« JMP est un outil statistique qui tire parti de l'informatique de manière puissante. Contrairement aux autres outils existants – qui sont fondamentalement les mêmes qu’il y a 20 ans, juste plus rapides – JMP fait des choses que d'autres logiciels ne font pas .»
– Robert Stine, professeur de statistiques, The Wharton School de l'Université de Pennsylvanie
Histoire de réussite de l'Université de Pennsylvanie
ANALYSE DE TEXTE
« Récemment, j'ai eu l'occasion de travailler avec le groupe qualité d'Avon pour analyser certaines critiques de produits. Certains consommateurs ont fait des commentaires volontaires sur une gamme de produits [cosmétiques] pour les lèvres et les sourcils. En regardant les notes, vous constaterez peut-être des notes médiocres. . Mais en approfondissant, vous pouvez voir qu’en réalité la distribution était bimodale. Il y avait des gens qui étaient amoureux du produit – il répondait aux attentes. Et puis il y avait des gens qui étaient extrêmement déçus. Nous avons donc réalisé un analyse des sentiments pour approfondir les commentaires textuels dans JMP. Il était clair qu'il y avait un problème de qualité. La couleur du produit ne correspondait pas aux attentes du consommateur – et c’est ce qui a été extrêmement décevant pour les gens. Nous avons pu créer un nuage de mots et, à l'aide de l'analyse des sentiments, afficher les mots en rouge pour les évaluations négatives et en vert pour les évaluations positives. Cette analyse a montré une grande différence entre les attitudes des consommateurs à l'égard de ce produit, mais elle a également été très utile pour la présentation aux décideurs d'Avon. [La visualisation] a clairement montré aux décideurs, lorsque le nom de l'entreprise apparaît en rouge dans ce nuage de mots, que le consommateur est vraiment frustré par l'entreprise. Et heureusement, grâce à cette analyse, nous avons pu reformuler plusieurs produits au sein de cette gamme de lèvres et de sourcils pour mieux répondre aux besoins des consommateurs. .»
– Elizabeth Knapp, chimiste principale, Avon Products
Statistiquement parlant : répondez aux questions cruciales des études de marché
" Garder les questions simples est vraiment crucial. Pour les études Avon, nous obtenons des données sur les consommateurs de différentes manières : par le biais d'enquêtes et de groupes de discussion. En tant que scientifique travaillant au développement et aux tests de nos produits, je travaillerai aux côtés d'experts en consommation et d'experts en marketing pour élaborer une série de questions qui sont non seulement simples, mais qui ont du sens pour le consommateur. Il s’agit bien souvent d’un questionnement séquentiel qui guide le processus de réflexion du consommateur dans le cadre d’enquêtes à choix multiples ou à réponses multiples. Nous commençons par des choses simples en réfléchissant à leur routine [de maquillage]. Et finalement, nous arrivons aux questions qui sont au cœur de notre analyse, en obtenant leurs véritables opinions dans des questions en texte ouvert.
– Elizabeth Knapp, chimiste principale, Avon Products
Statistiquement parlant : répondez aux questions cruciales des études de marché
« Il y a tellement d'émotion derrière le domaine de la science cosmétique et des soins personnels. Les gens ont des préférences claires et une attirance émotionnelle pour des types spécifiques de produits, de parfums et de couleurs. Nous travaillons vraiment pour fusionner les données sur les performances des produits que nous collectons en laboratoire avec ces émotions et préférences que nous collectons. Et JMP a été un outil très utile pour regrouper toutes ces données en un seul endroit. .»
– Elizabeth Knapp, chimiste principale, Avon Products
Statistiquement parlant : répondez aux questions cruciales des études de marché
« En tant que membre de l'équipe en amont, je pense que les visualisations peuvent aider à faire avancer les décisions et à mettre toutes nos parties prenantes sur la même longueur d'onde. J'ai partagé un exemple d'utilisation de l'analyse des sentiments [dans JMP] pour résoudre un problème de qualité, mais dans le monde en amont, je me suis concentré sur le travail avec l'ingrédient actif exclusif d'Avon, le Protinol. En envisageant d'exploiter cette technologie au cours des 10 prochaines années, nous essayons vraiment de savoir où nous pouvons la placer dans les priorités commerciales d'Avon – et aussi ce qui a du sens pour le consommateur. Ces réponses des consommateurs présentent donc un nuage de mots représentant ce qui est essentiel pour faire progresser cet ingrédient et maximiser réellement les avantages qu'il peut avoir dans notre portefeuille... Des données comme celles-ci que nous recevons des consommateurs mettent vraiment en évidence la direction que nous voulons prendre pour Avon et sont cruciales pour nous aider à prendre des décisions clés concernant le positionnement de nos produits. .»
– Elizabeth Knapp, chimiste principale, Avon Products
Statistiquement parlant : répondez aux questions cruciales des études de marché
« J'utilise JMP depuis environ quatre ans et mes compétences se sont développées au fil du temps grâce à l'interface avec ces différents outils d'enquête que nous utilisons – et à la conception d'expériences – même avec le simple Graph Builder. Il existe une énorme quantité de documentation disponible qui est vraiment utile. Je ne peux pas non plus en dire assez sur les représentants des clients, car chez Avon, nous travaillons de manière cohérente avec nos représentants. Nous sommes capables de faire des allers-retours et d'arriver vraiment au meilleur endroit avec nos données et de trouver les bons outils au sein de JMP. .»
– Elizabeth Knapp, chimiste principale, Avon Products
Statistiquement parlant : répondez aux questions cruciales des études de marché
« Les consommateurs sont obligés d'acheter nos produits en raison de la combinaison d'une science solide, d'une esthétique désirable et du langage convaincant qui les sous-tend. Et vraiment, pour nous, il s’agit d’un processus itératif. Nous examinons les données d'instrumentation de laboratoire, les données de perception des consommateurs et combinons tous ces éléments [avec des analyses] pour vraiment donner un aperçu des réponses émotionnelles de nos consommateurs. Et c'est ce qui crée le succès .»
– Elizabeth Knapp, chimiste principale, Avon Products
Statistiquement parlant : répondez aux questions cruciales des études de marché
JMP CLINIQUE
« Nous pensions que JMP Clinical fournirait à Almirall les possibilités de gestion des données [dont nous avions besoin] sans nécessiter de transformation supplémentaire des données de la part des CRO pour fournir efficacement un accès intégré aux données des patients aux équipes cliniques non seulement pendant l’étude mais aussi lors de l’exploration rétrospective des données.
– Diego Herrera, responsable de la gestion mondiale des données et des informations sur les projets, Almirall
Histoire de réussite d'Almirall
« JMP clinique permet d'économiser du temps et de l'argent dans le processus d'accès aux données et étendre la réutilisation des données des patients tout au long du cycle de vie du développement clinique.
– Diego Herrera, responsable de la gestion mondiale des données et des informations sur les projets, Almirall
Histoire de réussite d'Almirall
« Nous cherchions des options pour visualiser les données de manière efficace et intégrée, interactive et permettant aux utilisateurs d'explorer , visualisez et obtenez des données plus sensibles... Nous avons trouvé que JMP Clinical était le meilleur.
– Diego Herrera, responsable de la gestion mondiale des données et des informations sur les projets, Almirall
Histoire de réussite d'Almirall
« JMP Clinical nous permet d'analyser un grand volume de données. Dans une approche basée sur le risque, où se situe le risque ? Dans les valeurs aberrantes. [JMP Clinical nous permet de] voyez pourquoi ils sont aberrants et comment vous pouvez résoudre les problèmes et quelles actions nous devons accomplir.
– Merce de Frias, responsable des essais cliniques internationaux, Almirall
Histoire de réussite d'Almirall
« Même si tout le monde a accès aux mêmes données d'essai, JMP Clinical propose un concept de rôle utilisateur qui fournit à chaque rôle un ensemble spécifique de fonctions d'analyse. .»
– Peter Bewerunge, responsable des sciences de la vie, Accantec
Histoire de réussite d'Accantec
« Les utilisateurs de JMP Clinical qui ne sont pas des programmeurs aiment pouvoir obtenez toutes les informations pertinentes en quelques clics. L’interactivité leur permet de procéder à une exploration progressive des données cliniques – d’approfondir de plus en plus leurs données.
– Peter Bewerunge, responsable des sciences de la vie, Accantec
Histoire de réussite d'Accantec
« Le fait que JMP soit préféré par les agences de réglementation donne confiance à nos clients.
– Peter Bewerunge, responsable des sciences de la vie, Accantec
Histoire de réussite d'Accantec
« Nos clients nous disent que JMP Clinical les aide à améliorer leur efficacité et leur précision à leurs études. Ils disposent désormais d’une solution intégrée. Ils sont impressionnés par la simplicité et la rapidité de JMP Clinical. Il est si simple d'importer des données d'essais cliniques, et vous êtes alors prêt à effectuer une analyse significative.
– Peter Bewerunge, responsable des sciences de la vie, Accantec
Histoire de réussite d'Accantec
« [En instituant une approche basée sur les risques,] nous pouvons libérer beaucoup de temps, permettant ainsi aux gens d'effectuer réellement des tâches réelles au lieu de simplement consulter des données. C'est tellement bénéfique pour l'entreprise. Il s'agit d'optimiser le temps et, au final, les salariés peuvent se concentrer sur la partie amusante de leur travail plutôt que sur des tâches fastidieuses…. JMP Clinical est sans aucun doute l'outil le plus simple à enseigner et à apprendre. C'est pourquoi nous disons à nos clients que si vous n'avez pas encore d'autre préférence, vous devez utiliser JMP.
– Kasper Munck, consultant principal, NNE
Histoire de réussite de Ferring Pharmaceuticals et NNE
« Nous avons décidé conjointement de développer de manière interactive en écrivant et en modifiant les spécifications, en partant uniquement de deux exigences de base : premièrement, être capable d'effectuer des performances de site en utilisant l'inférence statistique et des mesures de paramètres cliniquement pertinentes (basées sur des tracés de volcan). Et deuxièmement, la qualité du recrutement par opposition à sa rapidité (cette dernière étant trop souvent une préoccupation limitée à court terme).Le tout bien sûr basé sur un Interface JMP Clinical dynamique click-and-play, slice-and-dice conçue pour la surveillance statistique centrale .»
– Egbert A. Van Der Meulen, directeur principal des biostatistiques, Ferring Pharmaceuticals
Histoire de réussite de Ferring Pharmaceuticals et NNE
« JMP Clinical s'appuie entièrement sur les données CDISC ADaM et SDTM, que Ferring dispose depuis plus d'une décennie. En tant que tel, il a le potentiel de, franchement, faire tout ce qui est nécessaire pour mener et rapporter des essais cliniques, qu'il s'agisse d'une surveillance statistique centrale, de la détection de signaux, de la création narrative, de la création d'entrepôts de données cliniques ou, bien sûr, de rapports d'essais cliniques complets avec une simple pression sur un bouton. Ce grand potentiel n’est pas encore pleinement exploité, mais il permettra aux programmeurs statistiques de passer au niveau suivant, probablement plus difficile, consistant à ajouter de la valeur aux rapports sur les essais cliniques et à l’exploration des données.
– Egbert A. Van Der Meulen, directeur principal des biostatistiques, Ferring Pharmaceuticals
Histoire de réussite de Ferring Pharmaceuticals et NNE
« Nous explorons actuellement avec NNE – en gardant l'unité commerciale JMP Clinical au courant – la possibilité de générer automatiquement des rapports statistiques et, plus tard, de créer des entrepôts de données cliniques à l'aide de JMP Clinical et de nos bases de données de référentiel basées sur AdaM. Nous prévoyons également d'explorer comment JMP Clinical peut être utilisé dans la conception d'applications expérimentales de modèles d'essais adaptatifs plus complexes et éventuellement bayésiens transparents de phase IIa/IIb ou II/III.JMP Clinical serait préféré à un progiciel autonome à usage spécifique, qui serait probablement un peu plus cher. Disposer d’un formidable outil de suivi statistique central ne marque pas la fin de notre collaboration avec NNE, loin de là.
– Egbert A. Van Der Meulen, directeur principal des biostatistiques, Ferring Pharmaceuticals
Histoire de réussite de Ferring Pharmaceuticals et NNE
" JMP Clinical est un produit qui se distingue par son orientation vers les essais cliniques . Une fois les données standardisées dès l’étape de collecte des données, JMP Clinical facilite leur analyse et leur interprétation.
– Joo Hwan Lee, responsable du développement clinique, Medytox
Histoire de réussite de Medytox
" JMP Clinical vous permet de transformer facilement le format des données que vous devez soumettre à l'organisme de réglementation. Si vous disposez d’un ensemble de données standardisées, vous pouvez facilement obtenir plusieurs rapports d’essais cliniques utiles sans aucune manipulation particulière.
– Joo Hwan Lee, responsable du développement clinique, Medytox
Histoire de réussite de Medytox
« Il est facile de générer des avis en reliant simplement l'ensemble de données – ce qui, avec d'autres outils d'analyse, ne peut être obtenu que par une série d'opérations. La fonctionnalité Rapport de sécurité de JMP Clinical est un bon exemple de fonctionnalité innovante. – il peut traiter plus de données que vous ne le pensez, et peut donc être très utile pour les enquêteurs cliniques. De plus, les rapports de sécurité clinique de JMP montrent le risque par pays et par institution à l'aide du modèle d'évaluation des risques des essais cliniques. Cela offre une grande commodité à ceux qui mènent des essais cliniques .»
– Joo Hwan Lee, responsable du développement clinique, Medytox
Histoire de réussite de Medytox
" JMP Clinical associe la valeur ajoutée des graphiques JMP à SAS . C'est un outil énorme et puissant – et j'ai encore beaucoup à apprendre.
– Chris Wells, chef d'équipe, Groupe de surveillance des statistiques centralisées, Roche
Histoire de réussite de Roche
CONSEILS
"J'ai trouvé que STIPS était le meilleur cours d'enseignement en ligne auquel j'ai jamais suivi, quel que soit le sujet. Je suis très reconnaissant d'avoir reçu le matériel pédagogique et j'espère l'utiliser pour les prochaines formations internes dans mon organisation.
– Steffen Bugge, scientifique, Bayer AS
« La rapidité avec laquelle JMP nous a permis d'obtenir des éléments exploitables et la flexibilité nécessaire pour analyser les problèmes complexes avec Graph Builder et Profiler ont permis à la haute direction de PCC de voir la valeur de JMP pour notre entreprise. Cette année seulement, nous formons maintenant tout notre personnel technique en rotation avec le Cours STIPS d'ancrer cette réflexion et la capacité d'utiliser JMP dès le début de leur carrière."
– Steve Hampton, responsable du contrôle des processus, PCC Structurals
Steve Hampton de PCC Structurals explique la transition depuis Minitab et pourquoi il est si important de tirer parti des ressources JMP pour l'engagement et l'apprentissage, qu'il qualifie de « valeur ajoutée immense ».
« [STIPS] est très bon. Il comporte une série de modules. J'ai commencé par faire simplement le module de conception d'expériences, puis je suis devenu accro et j'ai suivi tous les autres modules. Cela vous donnera donc une bonne compréhension depuis la réflexion de base sur la façon dont vous devriez résoudre un problème jusqu'à l'exécution de toutes les analyses, de l'apprentissage automatique, de tout ce genre de choses. Cela vous donne une belle saveur d’introduction.
– Ben Deadman, responsable des installations, Centre d'analyse rapide en ligne des réactions, Imperial College London
Il est temps d’innover : Enseigner la conception d’expériences aux chimistes : leçons de l’Imperial College
Londres (lien à venir)
« En 3 ou 4 heures, vous pourriez suivre le [module STIPS] et avoir suffisamment de connaissances pour réaliser la conception d'un
expérience simple. Ensuite, c'est à vous de décider si vous lancez cette expérience pour la tester. Il existe également de nombreux ensembles de données dans JMP. C'est ce qui est bien avec [STIPS] : il vous donne des données sur lesquelles vous entraîner.
– Ben Deadman, responsable des installations, Centre d'analyse rapide en ligne des réactions, Imperial College London
Il est temps d’innover : Enseigner la conception d’expériences aux chimistes : leçons de l’Imperial College
Londres (lien à venir)
"Je le savais STIPS a été une opportunité exceptionnelle de promouvoir davantage la réflexion statistique au sein de NVIDIA. STIPS parvient parfaitement à équilibrer la théorie statistique et l'utilisation pratique de JMP pour résoudre les problèmes courants auxquels de nombreuses organisations sont confrontées régulièrement. Il a été accueilli positivement par tous ceux avec qui j'ai parlé, et nous sommes en discussion pour le déployer à nouveau cette année.Le meilleur témoignage de la valeur de cette formation est lorsque je vais aux réunions et que je vois les méthodes mises en œuvre. .»
– Pete Cannon, directeur principal, ingénierie de la qualité des produits et systèmes de gestion de la qualité, NVIDIA
Histoire de réussite de NVIDIA
" Je recommande fortement STIPS à toute organisation qui souhaite améliorer et étendre son utilisation des outils statistiques pour résoudre des problèmes. ".
– Pete Cannon, directeur principal, ingénierie de la qualité des produits et systèmes de gestion de la qualité, NVIDIA
Histoire de réussite de NVIDIA
" STIPS est un très bon cours. J’étais heureux d’avoir un cours en ligne concentrant de nombreuses informations importantes dans un niveau simple et compréhensible.
– Andreas Trautmann, expert en processus pour le traitement en amont, la science et la technologie de fabrication, Lonza
Histoire de réussite de Lonza
" STIPS élargit la quantité d'apprentissage des étudiants et la manière dont ils l'apprennent . Il est rempli d'études de cas réalistes de l'industrie. Et c'est autonome, à votre rythme… La structure de STIPS est flexible, il est donc possible d'ordonner une grande partie du contenu en fonction du cours que l'on enseigne, qui peut ne pas s'aligner parfaitement avec un module STIPS en particulier. Tout est entièrement intégré : les étudiants peuvent simplement suivre le cours… STIPS rationalise cela et l’améliore.
– Phil Ramsey, maître de conférences, Université du New Hampshire
Histoire de réussite de l'Université du New Hampshire
« Mes étudiants me disent qu'ils aiment vraiment STIPS. C'est du multimédia. C'est vivant, les choses sont bien expliquées et ils peuvent le réaliser à leur rythme. Pas plus tard que la semaine dernière, un étudiant m'a dit : « Je pense que je comprends enfin les statistiques. » Elle a dit qu'elle aimait vraiment la conception d'expériences et qu'elle était enthousiasmée par le fait qu'elle obtenait une meilleure compréhension des statistiques en cours de route. .»
– Phil Ramsey, maître de conférences, Université du New Hampshire
Histoire de réussite de l'Université du New Hampshire
" Utiliser CONSEILS a été formidable pour nous car cela donne un contexte riche sur le type de problèmes que nos associés techniques tentent de résoudre . Le contenu est conçu en pensant à l'utilisateur : comment il peut répondre à ses questions à l'aide de techniques statistiques.
- John Szarka, statisticien, WL Sang
John Szarka à propos de JMP Pro, de la reproductibilité et des raisons pour lesquelles le fait d'être actif dans la communauté JMP et le programme Early Adopter aide les utilisateurs de WL Gore à tirer le meilleur parti de leur investissement dans le logiciel.
SAS ENSEIGNEMENT FORMATION JMP
"Apprendre JMP est facile, mais ce n'est pas gratuit. Vous devez investir du temps en lisant des manuels et en assistant aux webinaires JMP. Si vous apprenez jour après jour en faisant ces choses et en apprenant sur le terrain, vous constaterez très rapidement un retour sur investissement du temps."
Fabrizio Ruo Redda, Vishay
JMP DS Americas 2021 - Producteurs d'enregistrement - Pleins feux sur les explorateurs de données gallery.mp4 - Tous les documents (sharepoint.com)
« Nous – avec notre direction – avons considéré les choses comme ceci : si nous voulons investir dans JMP, alors nous devons investir [dans la formation]. Nous avons réalisé que nous n’avions pas les compétences en interne et que nous n’allions pas les développer à partir de rien… L'équipe éducative a vraiment adapté la formation à ce dont nous avions besoin . De nombreux membres de l'équipe qui ont participé m'ont dit qu'il s'agissait d'une de ces formations qu'ils trouvaient réellement utiles. Nous avons pu réellement tirer parti des connaissances et de l'expérience de SAS en interaction avec différents clients pour nous aider à identifier ce dont nous avions besoin et la meilleure façon de l'aborder…. Cela a été un bon partenariat .»
– Tim Holtz, responsable de l'ingénierie des procédés, Parker LORD
Histoire de réussite de Parker LORD
« JMP est aussi puissant que la personne qui le pilote... J'ai réalisé que pour obtenir la valeur réelle de [JMP], des investissements supplémentaires étaient nécessaires. C'est alors que nous avons décidé de faire appel à SAS Education…. SAS nous a aidés à combler les lacunes : nous leur avons expliqué ce que nous essayions de réaliser et ils nous ont indiqué les outils dont nous avions besoin pour y parvenir. .»
– Bernard Goguelet, Responsable Qualité, Parker LORD
Histoire de réussite de Parker LORD
" L'organisation de JMP est excellente, même dans les années 1990, lorsque j'ai commencé à utiliser le logiciel et suivi une formation au siège de SAS à Cary. Et L'expansion de JMP dans d'autres sociétés pour lesquelles j'ai travaillé s'est toujours faite avec le soutien des équipes commerciales et techniques. »
- Craig DePorter, responsable du développement minéral avancé, Omya
Craig DePorter, d'Omya, « évangéliste de l'analyse » autoproclamé, explique pourquoi l'activation de l'analyse signifie apprendre plus avec moins (jmp.com)
SOMMET DÉCOUVERTE
"Pour ceux qui n'ont jamais assisté à un Sommet Découverte, je ne saurais trop le recommander ! L'équipe JMP se sent en fait comme une famille et elle vous fait entrer dans cette famille, ce qui est une expérience assez incroyable. Tout cela est pleinement visible à Discovery. Chaque fois que j'ai assisté au Sommet, j'en ai ramené non pas une chose mais beaucoup de choses, et je considère qu'il s'agit d'une conférence clé. L'accès aux tutoriels, formations et présentations est incroyable."
- Don Kent, responsable de l'équipe de science des données full-stack, Intel
Don Kent d'Intel explique ce qui constitue une organisation d'analyse mature, l'importance du mentorat et l'adhésion à la « famille JMP » au Discovery Summit.
« J'utilise JMP depuis environ six ans (et JMP Pro depuis deux ans), mais ce n'est qu'il y a quelques années que je me suis vraiment impliqué dans la communauté JMP. J'ai été assez actif sur les forums de discussion de la communauté JMP (demandant principalement de l'aide pour la création de scripts), j'ai assisté au Discovery Summit 2019 (qui était génial !) et j'ai eu la chance d'être sélectionné pour présenter au moins un an au Sommet de la Découverte ".
"Cette conférence m'a permis de tirer plus d'idées d'amélioration pratique que n'importe laquelle de mes nombreuses années de conférences techniques d'entreprise."
-Steve Hampton, responsable du contrôle des processus, PCC Structurals
Steve Hampton de PCC Structurals explique la transition depuis Minitab et pourquoi il est si important de tirer parti des ressources JMP pour l'engagement et l'apprentissage, qu'il qualifie de « valeur ajoutée immense ».
"Fais-le. Ça vaut vraiment notre temps."
-Ted Ellefson, Seagate
" Aux Discovery Summits, vous pouvez toujours apprendre de nouvelles choses – qu'il s'agisse d'une nouvelle méthode, d'un nouvel outil, d'une nouvelle application. En outre, vous pouvez facilement vous connecter à d'autres utilisateurs et aux développeurs de logiciels JMP. En discutant avec les architectes du logiciel, vous pouvez développer une compréhension encore meilleure des méthodes auxquelles vous avez accès dans JMP. Et vous pouvez leur suggérer d'ajouter de nouvelles fonctionnalités pour un modèle spécifique dans les prochaines versions. ".
– Zhiwu Liang, statisticien principal, Procter & Gamble
Zhiwu Liang de Procter & Gamble explique comment entretenir une relation dynamique avec JMP Development aide l'entreprise à tirer le meilleur parti de son investissement dans un logiciel en constante amélioration.
"Allez apprendre, rencontrer des gens et vous amuser !"
– AJ Kaur, Perrigo
"Les Sommets Découverte sont les meilleures conférences auxquelles j'ai jamais assisté ! J'ai appris comment lier mes modèles d'apprentissage automatique R/MATLAB/Python à JMP.J'ai obtenu une bien meilleure idée de l'Explorateur de Données Fonctionnelles et j'ai découvert de nouvelles astuces pour la création graphique."
- Anonyme
« Discovery Summit est la meilleure conférence au monde pour la résolution de problèmes liés aux données, à l'analyse et aux statistiques. »
– Jed Campbell, synthétique américain
« Excellente opportunité d'apprendre des aspects de JMP provenant de différents secteurs et des cas d'utilisation qui ne font pas partie de votre ensemble d'outils actuel, mais qui peuvent fournir de nouvelles informations sur vos données. »
– Mark Dayton, MACOM Solutions technologiques
"Le Discovery Summit est une formidable conférence. Vous pouvez récupérer de bonnes informations. "
– Peter Mroz, Janssen Pharmaceutical
"Le Discovery Summit a présenté un très large éventail de sujets. Beaucoup de bonnes idées."
– Craig Minor, Lexmark International
"Si vous souhaitez déployer tout le potentiel de JMP, il est indispensable d'assister au Discovery Summit."
– Fabio D'Ottaviano, Dow Chemical
"Que vous pensiez ou non qu'un sujet de séance plénière, d'article ou d'affiche s'applique directement à vous et/ou à votre travail, vous apprendrez TOUJOURS quelque chose d'utile, d'intéressant ou les deux... Il y a toujours de nouvelles choses à apprendre sur JMP, quelle que soit la durée de votre expérience."
–Leslie Fuquay, Syngenta
« Le Discovery Summit offre une excellente occasion d'élargir votre stock de talents. »
– Dave Sandell, ExxonMobil
"Le Discovery Summit a été une expérience formidable : des opportunités d'apprentissage, une grande variété de sujets, des informations détaillées, une opportunité fantastique de rencontrer les développeurs et de poser des questions spécifiques."
– Monique Lander, Ecolab
"Le Discovery Summit est un lieu pour découvrir la puissance de JMP, découvrir des fonctionnalités dont vous ignoriez l'existence, rencontrer de nouvelles personnes qui sont des utilisateurs de JMP et passer un moment vraiment amusant. Les séances plénières sont d'excellents exemples de la puissance des données et comportent toujours des histoires motivantes qui encouragent à s'améliorer continuellement et à ne jamais cesser d'apprendre.
– Lori Montano-Martinez, Laboratoires nationaux Sandia
"Arrête d'y penser et fais-le!"
– Kevin Vedvik, Sciences exactes
« Ces sommets fournissent des exemples utiles de la façon dont JMP peut améliorer l'examen et la présentation des données. »
– Bruce Nielson, Xcel Énergie
"Faites une liste de questions JMP avant d'assister à la conférence. Recherchez des développeurs et des experts sur ces sujets. Vous pouvez obtenir des réponses à de nombreuses questions et obtenir une perspective nouvelle et fraîche sur des sujets que vous pensiez connaître.
- Anonyme
"Peu importe ce que vous pensez savoir, vous apprendrez quelque chose de nouveau au JMP Discovery Summit."
– Annie Dodson, Ascend Performance Materials
"Le Discovery Summit est une excellente réunion pour découvrir les tendances et les sujets actuels en matière d'analyse de données lors des discussions plénières, rencontrer et discuter avec d'autres utilisateurs de JMP et discuter des fonctions de JMP avec les développeurs."
– Ed Tom, Prime Genomics
"Sommet Découverte : Excellentes présentations. Sujets et discussions pertinents. Des opportunités inestimables d'interactions individuelles avec les développeurs.
–Russell Hudson, Lumileds
"Discovery Summit est très utile en ce qui concerne les méthodes statistiques, les exemples, les compléments et les scripts JMP. Lisez autant de téléchargements de présentations que possible avant la réunion et posez des questions aux présentateurs d'affiches, lors des sessions non-sessions, à tout moment. Ensuite, consultez la communauté JMP et regardez toute partie que vous avez manquée."
– Richard Hertzberg, Université Emory
"Le Discovery Summit est la meilleure conférence à laquelle vous aurez jamais assisté en termes de traitement et d'opportunités de croissance professionnelle, y compris un réseautage précieux."
– Philip Ramsey, Université du New Hampshire
"Sommet Découverte : Le meilleur des conférences. Beaucoup de choses à voir et à apprendre. De superbes papiers. Hospitalité incroyable. Facile à naviguer, facile à connecter avec les développeurs et à poser des questions. »
– Leighton Spadone, DAAS Inc. Conseil
"Assistez certainement au Discovery Summit si vous en avez l'occasion. Je rencontre toujours de nouvelles personnes et j'apprends de nouvelles choses. Il s'agit véritablement d'un sommet globalement agréable et éducatif. »
– Michelle St. Peter, Grifols Therapeutics
"Venez avec des questions générales qui pourraient être posées aux développeurs. Gardez l'esprit ouvert et assistez à des conférences/événements qui pourraient sortir de votre zone de confort.
– Anderson Mayfield, National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) et Université de Miami
" Voir comment certains défis sont gérés ailleurs peut être très utile lorsque je cherche à trouver un moyen de maîtriser mon o Nous sommes confrontés à des défis similaires. Les Discovery Summits étendent cette démarche à la scène internationale, mais surtout, ces conférences sont l'occasion de rencontrer les développeurs JMP. Ils constituent une excellente source pour expliquer ce qui se passe dans les coulisses des plates-formes JMP et sont toujours intéressés par les idées des utilisateurs concernant les nouvelles fonctionnalités de JMP. . "
– Gerd Kopp, statisticien en gestion de la qualité et fiabilité, Biotronik
Gerd Kopp plaide pour que l'analyse surmonte les obstacles internes et établisse une relation avec l'organisation JMP.
" Sommets Découverte sont excellents pour développer la communauté de personnes soucieuses des statistiques. Pas de vente difficile de JMP. Cela ne fait certainement pas de mal JMP est le meilleur outil global que j'ai trouvé pour le genre de choses que je fais , mais le but du Sommet est d'adopter le concept de l'utilisation des statistiques dans votre travail quotidien"
- Craig DePorter, responsable du développement minéral avancé, Omya
Craig DePorter, d'Omya, « évangéliste de l'analyse » autoproclamé, explique pourquoi l'activation de l'analyse signifie apprendre plus avec moins (jmp.com)
JMP16
« Ayant utilisé le criblage de modèles sur JMP Pro 16 bêta ces derniers mois, il est déjà devenu un élément indispensable de mes recherches sur la modélisation prédictive des récifs coralliens. Même si les modèles pouvaient être comparés assez facilement dans les versions antérieures de JMP Pro (par exemple, la plateforme de « comparaison de modèles » de JMP Pro 15), ce nouvel outil permet aux utilisateurs de tester encore plus facilement simultanément de nombreux modèles différents (par exemple, gen-reg, PLS, discriminant, réseaux de neurones, etc.) avec le même ensemble de données. Quelque chose qui me prenait autrefois des heures, voire des jours, peut désormais être réalisé en quelques minutes (voire quelques secondes).Wow, quelle fonctionnalité géniale ! Cela doit sûrement être la plus grande amélioration de la version 15 à la version 16 , et je suis sûr que beaucoup d'autres ressentiront la même chose.
- Anderson Mayfield, Administration nationale océanique et atmosphérique (NOAA) et le Université de Miami
"Je suis heureux de voir l'ajout de l'analyse de limite de détection dans JMP Pro ; cela répond à un réel besoin. J'ai eu de nombreux cas dans le passé avec une limite de détection, mais je ne savais pas comment le traiter lors de l'analyse. Nous disposons désormais d'options simples pour intégrer les limites de détection dans les analyses afin nous obtenons des modèles plus précis et pouvons détecter des effets importants que nous aurions pu autrement manquer. "
- Stan Siranovich, Crucial Connection LLC
« JMP 16 vous amène désormais à la première ligne nouvellement ajoutée. C'est une de ces petites choses qui ont eu un impact immédiat lorsque vous ajoutez environ 1 725 lignes à une table existante de 375 000 lignes ! »
- Michael Anderson, ingénieur principal en développement de statistiques et de mesures, Corning
" JMP 16 apporte deux ajouts très intéressants à la plateforme Time Series : l'inclusion de modèles de State Space Smoothing et l'option « Forecast on Holdback ». Les modèles d’espace d’état et les critères de performance utilisés pour la sélection du modèle sur la base de l’échantillon de retenue sont largement utilisés dans les applications de la chaîne d’approvisionnement.
- Les modèles State Space Smoothing sont les modèles popularisés sous le nom de modèles ETS (erreur, tendance, saisonnalité) par Rob Hyndman. Cette classe de modèles est flexible et interprétable. Le rapport State Space Smoothing fournit un rapport sur les états des composants pour vous aider à comprendre les composants de niveau, de tendance et de saisonnalité.
- L'option « Prévision sur retenue » dans la boîte de dialogue Série temporelle vous permet d'ajuster les modèles State Space Smoothing et ARIMA qui optimisent un critère de performance sur un ensemble de retenues. Les critères de performance incluent RMSE, MSE, MAPE et MAE.
Un ajout à la plateforme Time Series Forecast permet également à l'utilisateur d'ajuster des modèles à l'aide de l'une des trois mesures de performance largement utilisées (RMSE, MSE et MAE)."
- Marie Gaudard, Consultante Statistique
"J'aime beaucoup des nouvelles fonctionnalités de JMP 16. L'apprentissage automatique, l'analyse des sentiments, la sélection de modèles et le SEM sont toutes des techniques très populaires parmi les amateurs de technique ou les accros à l'analyse. Comprendre les sentiments et les perceptions est essentiel de nos jours, où le diagramme de cheminement SEM peut immédiatement imaginer les associations tangibles et moins tangibles entre eux. Soyez surpris de la quantité d'informations et d'interactivité que vous obtiendrez ! "
- Roselinde Kessels, professeure adjointe, Université de Maastricht
"J'adore la plateforme de modélisation d'équations structurelles de JMP et la les nouvelles fonctionnalités de la version 16 le rendent encore plus puissant. "
- Vic Strecher, PDG, Kumanu
