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トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

• 分析文化 / JMP ワークフロー
• 洞察の発見
• 使いやすさ / 統計の学習
• コストの節約
• 時間の節約
• 生産性と品質の向上
• 実験の計画
• 学術的な教育と学習
• データの視覚化
• 統計と予測モデリング
• 他のソフトウェアパッケージとの比較
• テキスト分析
• JMPクリニカル
• スティック
• SAS教育 JMPトレーニング
• ディスカバリーサミット
• JMP16

 

以下は、成功事例や統計的に語るイベントからの顧客への影響をテーマ別にまとめたものです。これらの引用は一般公開が承認されています。アップデートや新しいコンテンツを忘れずにチェックしてください。

 

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分析文化 / JMP ワークフロー

「一部の従業員は分析を受け入れることに消極的です。 彼らは、私たちがデータの旅の途中にあることを認識しており、取り残されたくないので、それに参加するかもしれません。 しかし、本当の価値は、それをただ得た人たちにあり、発見されるのを待っているすぐに洞察を体験した後、考え方全体が変わります。」

-キーラン・オマホニー - デイリーゴールド

JMP DS Americas 2021- レコーディング プロデューサー - データ エクスプローラー スポットライト gallery.mp4 - すべてのドキュメント (sharepoint.com)

 

「データ分析を始めて理解しようとして、JMP のような新しいプログラムを使用するには、マネージャーが、分析上の問題について短期的にはペースを落としても問題ないと言う必要があります。そうすれば、人々は古いやり方に頼るのではなく、実際に学ぶ力があると感じることができます。」 。 家が燃えているとき、人々は最初は速度を落とすためのツールを自然に手に入れることはできません。そのため、全体的により速く、より遠くまで進むために、最初はゆっくりしていても大丈夫であることを知らせるのが転職エージェントの仕事です。 。」

-Steve Hampton 氏、PCC Structurals プロセス制御マネージャー

PCC Structurals の Steve Hampton 氏が、Minitab からの移行と、彼が「計り知れない付加価値」と呼ぶエンゲージメントと学習のために JMP リソースを活用することが非常に重要である理由について語ります。

「私たちは消防活動をやめたかったのですそこで私たちは、統計、データ分析、そしてなぜデータが意思決定に不可欠なのかについて人々を教育し始めました。以前は、「この数字を計算してもらえませんか?」とよく尋ねられました。しかし今は彼らが自分たちでやっています。 そうすることで時間を節約できます。 しかしそれは同時に、データへのアクセスに費やす時間が減り、本当に重要なこと、つまり意思決定に費やす時間が増えることを意味します。 」

– Vasco Cachaco 氏、Xaar 社主席シックス シグマ プロセス チャンピオン

ザールの成功事例

 

」そこでの重要な特徴は、成長して適応しようとする意欲、仕事をより良く行う方法を学びたいという好奇心、そして JMP ソフトウェアなどの教育的および技術的両方の投資とリソースでした。 、リーダーシップによって人々のスキルアップをサポートしており、これはまさに継続的な成長活動です。」

– ローレン・ペレルマン、科学担当副社長、Riffyn

統計的に語る: 優れた分析に対する共通のビジョンの開発

 

「まず、今日ここで講演するために私を招待してくれたJMPのチームに感謝したいと思います。 そしてまた私の世界の見方を本当に変える世界クラスの製品を開発したことに対して。」

– ティム・ガードナー氏、Riffyn CEO

統計的に語る: 21 世紀の科学のための「実験」を再構築する (リンクは近日公開予定)

 

「[クエリ ビルダーを使用して、さまざまなデータ ソースからのデータを直接操作する] はデータへのアクセスを IT に依存する必要がなくなるため、私たちにとって本当に本当に大きな一歩です。 。 デジタル化の旅が始まります。」

– Vasco Cachaco 氏、Xaar 社主席シックス シグマ プロセス チャンピオン

ザールの成功事例

 

「データによるイノベーションは、大手組織の重要な特徴です。 データを分析し、結果を視覚的に伝達する機能は、誤差を最小限に抑えて意思決定を迅速化するために重要です。 ビシェイ・セミコンダクター・イタリアーナでは、分析文化は当社の DNA の一部です– そしてそれは日に日に改善されます。 私はそれを信じています分析スキルと技術的能力が融合すると最高の結果が得られます、リーン シックス シグマ文化の展開を促進します。」

– Fabrizio Ruo Redda 氏、Vishay Semiconductor Italiana、R&D シニアマネージャー

ビシェイの成功事例

 

「分析プラットフォームとスクリプト言語の統合により、JMP は非常に強力なツールになります。 。 基本的なスクリプトを非常に簡単に学び、都合の良いときに使用できます。 新しいシステムを使用すると、最小限の労力と低いエラーのリスクで詳細なデータ分析を実行できるようになりました。 以前は、さまざまなシステムのデータを統合するのに数日の作業が必要だった分析が、今では数分で完了し、データによるイノベーションを促進します。 」

– Fabrizio Ruo Redda 氏、Vishay Semiconductor Italiana、R&D シニアマネージャー

ビシェイの成功事例

 

「 [JMP がなければ] 段階的な改善を続けていたと思いますが、同レベルのビジネスへの影響は実現できなかったと思います」

– Fabrizio Ruo Redda 氏、Vishay Semiconductor Italiana、R&D シニアマネージャー

ビシェイの成功事例

 

」 JMP は非常に魅力的で使いやすいソフトウェアで、DOE やその他必要な統計分析などの興味深い機能も備えています。 。 このツールがあること、そしてこのツールでコーディングできることは素晴らしいことです。JMP には、データを分析したり、スクリプトを使用して独自のアプリケーションを構築したりできるソフトウェアがあります。 。 JSL を使用すると、多くのことをすぐに学ぶことができます。」

– Torsten Weber 氏、Heliatek プロセス統合エンジニア

ヘリアテックの成功事例

 

「 JMP はすべてを 1 つの統合プラットフォームに統合できます… JMP 関数を使用すると、データベースや複数のファイルからデータをインポートし、さまざまな JMP テーブル関数を使用して効率的なクリーニングや準備を行うことができます。 JMP は、統計分析とモデリングのための強力なプラットフォームとツールを多数提供します。 プラットフォーム設計はユーザーフレンドリーで、分析プロセスフローの詳細を保持し、さまざまな分析を実行するための高レベルの機能を JMP のスクリプト言語で提供します。 」

– 東京エレクトロン株式会社、データサイエンティスト、ミアオ・チェン氏

統計的に言えば、機械学習を適切な問題に適用する

 

「既存の JMP テンプレートまたは AI ツールを使用して、ダッシュボード上で JMP アプリケーションを構築するという選択肢があります。 JSL を使用して UI を最初から作成することもできます。 自動化という点では、JSL には安定した実行環境があります。 複雑な分析を実行したり、外部システムとやり取りしたりするために、堅牢で再利用可能なコードを作成すると便利です。 」

– 東京エレクトロン株式会社、データサイエンティスト、ミアオ・チェン氏

統計的に言えば、機械学習を適切な問題に適用する

 

「この結果と観察結果をエンドユーザーと共有するときが来ました。 そしてJMP には、グラフを作成したり、すべてをインタラクティブな JMP レポートにまとめたりするのに役立つ非常に豊富な機能があります。 。 ボタンをクリックするだけで、根本原因分析レポートが自動的に生成されます。 これはカスタマイズされたレポートです。ここでは JSL の助けを借りて、予測スクリーニングによって与えられた貢献度の順にグラフが並べ替えられています。 このレポートの最も優れた点は、インタラクティブであることです。 ユーザーが良いグルーヴと悪いグルーヴの違いを解釈できるように、いくつかの Fit-Y-By-X チャートを追加できます。 右側には、ユーザーがセンサーのトレンドに興味がある場合に備えて、別の SPC パネルを追加しました。」

– 東京エレクトロン株式会社、データサイエンティスト、ミアオ・チェン氏

統計的に言えば、機械学習を適切な問題に適用する

 

「JMP ファイルをインポートするために 1 行を使用しますが、実際のケースでは、JMP を何らかの SQL クエリに接続したい場合があります。 2 番目のステップでは、将来の関数で使用するこれらの変数のリストを定義するだけです。 そして、ここに他の多くのデータ クリーニング関数を追加したり作成したりすることもできます。 JMP には、JMP インターフェイスからスクリプトを保存するのに役立つ非常に便利な機能があるため、最初からコードを作成するのではなく、既存のコードを変更できます。 」

– 東京エレクトロン株式会社、データサイエンティスト、ミアオ・チェン氏

統計的に言えば、機械学習を適切な問題に適用する

 

「アナリストとドメインの専門家が同じインターフェイスを使用して緊密に連携し、既存の JMP プラットフォームやアプリケーション ビルダーを使用してアイデアのプロトタイプを作成するアプローチを共有できます。 また、JMP スクリプト言語を使用してプロセスのあらゆる部分を接続し、複雑な分析アプリケーションを開発できます。 これらのアプリケーションをさらに拡張すると、外部データベースに応答したり、レポートを Web システムに公開したりして、より多くのユーザーに利益をもたらすなど、外部システムと対話できるようになります。 その反復的なアプローチは、データ価値抽出プロセスを確実に強化します」

– 東京エレクトロン株式会社、データサイエンティスト、ミアオ・チェン氏

統計的に言えば、機械学習を適切な問題に適用する

 

「現在、ますます多くの組織が、競争上の優位性を開発または維持するために、高度なデータ分析または機械学習テクノロジーを活用しようとしています。 トップダウン戦略は、分析プロセスを加速するためのデータ インフラストラクチャとリソースの割り当てを進化させることで、いくつかの主要領域を特定するのに役立ちます。アイデアの実装を効率化するテクノロジ（JMP など）を利用して、ボトムアップのアプローチを積極的に講じることができます。 より自動化された分析プロジェクトが当社の分析機能を強化し、最前線のユーザーにも利益をもたらします」

– 東京エレクトロン株式会社、データサイエンティスト、ミアオ・チェン氏

統計的に言えば、機械学習を適切な問題に適用する

 

「NXP では、「ダッシュボード」という言葉については多少の曖昧さを許容しています。私たちはむしろ、ダッシュボードを、あらゆるタイプの視聴者が使いやすくするためにデータを整理および視覚化する任意のタイプのグラフィカル インターフェイスとして定義したいと考えています。 これにより、目標と指標、または KPI との比較が可能になり、生データ自体からは得られない追加の洞察が得られるはずです。 NXP には、「JMP ガイド」と呼ばれるもの、つまりダッシュボードやミニ アプリケーションがあります。 各 JMP ガイドは、JMP データ テーブルの分析を実行して概要統計を生成する JSL スクリプトを実行します。これには仕様制限などのしきい値が含まれる場合があります。 そして明らかに、統計に伴う視覚化も含まれます。 」

統計的に言えば、ダッシュボードを科学および工学のワークフローの重要な部分にします

– Alex Pamatat 氏、IT ソリューション マネージャー、Advance Analytics、NXP

 

「 NXP では、JMP はエンタープライズ アプリケーションです。これは、何百ものチームにわたるグローバルなすべてのドメインにわたってアプリケーションをサポートするプロセスがあることを意味します。 JMP [展開] をサポートするために私のチームのリソースを一元化したことで、JMP ダッシュボードの開発を統合することができました。 これらは、JMP ユーザーなら誰でもアクセスできる内部 Web サイトでホストされています。」

統計的に言えば、ダッシュボードを科学および工学のワークフローの重要な部分にします

– Alex Pamatat 氏、IT ソリューション マネージャー、Advance Analytics、NXP

 

「ユーザーのデータは [JMP ダッシュボード] ごとに異なる場合がありますが、分析は常に同じです。 どこにいても、あるユーザーから次のユーザーへ…マシンからマシンへと標準化されています。 [NXP のすべての JMP ユーザー] は、同じバージョンの JMP [ダッシュボード] にアクセスできます。 本質的に、これは全社にわたる標準化された分析のための真実の単一バージョンです。 」

統計的に言えば、ダッシュボードを科学および工学のワークフローの重要な部分にします

– Alex Pamatat 氏、IT ソリューション マネージャー、Advance Analytics、NXP

 

「分析の共通文化を築くことの主な利点の 1 つは、私たち全員が同じ言語を話すことです。 JMP を使用して、データ分析の課題を解決するための標準化された用語と言語の用語集を開発することができました。 。 たとえば、テキサス州オースティンには製造業に従事する従業員がおり、中国の天津にいる当社の高品質エンジニアに連絡を取ることができます。 データ分析を使用して問題解決に取り組むことに関しては、両者とも同じ言語を話します。」

統計的に言えば、ダッシュボードを科学および工学のワークフローの重要な部分にします

– Alex Pamatat 氏、IT ソリューション マネージャー、Advance Analytics、NXP

 

「（分析の共通文化の）もう 1 つの利点は、標準化された分析手法。これは変更管理プロセスの重要な部分であると考えられます。 。 このプロセスでは、変更の種類と分析対象のデータの種類に基づいて評価する必要がある特定の分析を規定します。 分析は JMP のコード化されたダッシュボードを通じてすでに標準化されているため、分析を省略する言い訳は誰にもありません。 」

統計的に言えば、ダッシュボードを科学および工学のワークフローの重要な部分にします

– Alex Pamatat 氏、IT ソリューション マネージャー、Advance Analytics、NXP

 

「ツールと方法を標準化することで、トレーニングを標準化することができます…。 当社には、JMP から購入したコースを使用した、応用統計に関する非常に充実した社内トレーニング プログラムがあります。 しかし、分析を実行する方法を標準化できなければ、これは不可能でしょう。」

統計的に言えば、ダッシュボードを科学および工学のワークフローの重要な部分にします

– Alex Pamatat 氏、IT ソリューション マネージャー、Advance Analytics、NXP

 

「 NXP では、実際にダッシュボードを操作しています。 当社には、すべての JMP ダッシュボードの使用状況を測定および評価するためのダッシュボードがあります… それに取り組む 1 つの方法は、マシン上でバックグラウンド スクリプトを実行することです。 誰かが JMP を起動し、[ダッシュボード] も使用すると、その使用状況が測定されます。 それで私たちはそれを監視し、JMP ダッシュボード自体に運用の観点を取り入れることができます。 」

統計的に言えば、ダッシュボードを科学および工学のワークフローの重要な部分にします

– Alex Pamatat 氏、IT ソリューション マネージャー、Advance Analytics、NXP

 

「[Parker LORD の初期採用者は] [分析] の力を示すためにケースを作成し、分析がより親しみやすいものに見え始めました。 彼らは他の人が学ぶのを喜んで手助けし、専門家になりました。 そのため、全員で突破口を開く必要はなく、数人だけでリードアダプターとして使用する必要がありました。 」

– Parker LORD、プロセス エンジニアリング マネージャー、Tim Holtz 氏

パーカーロードのサクセスストーリー

 

」私たちは自動化インフラストラクチャー、つまり DNA と液体を移動させ、その DNA を細胞に入れて細胞を成長させるロボット工学の開発に多くの時間と資金を費やしてきました。 しかし、同様に重要な、計測学、質量分析法、液体クロマトグラフィーなどにも多額の資金が費やされています。 そして、これらのものを自動的に設計、構築、作成します。 しかし出力を測定し、興味のあるものが生成されたかどうかを確認する必要があります。 そして私たちが決めたのは、JMP がそのプロセスに不可欠な部分になるということでした。 また、それを実現するために、カスタム ソフトウェアを構築し、そのプログラム機能を社内に持つことが、そのプロセスを加速するのに非常に役立ちました。」

– London DNA Foundry、オートメーション責任者、David McClymont 氏

革新の時: 組織が優れた分析文化を実現する方法: 合成生物学の例(リンクは近日公開予定)

 

「ロボット工学により、ますます多くのものを測定できるようになりますが、それらすべてを追跡し、その情報を意味のあるものにする能力が失われる可能性があります。 Nature でこれを表す素晴らしい用語「データゲドン」を読みました。 私たちはこれらすべてのデータを収集する能力を持っていますが、物事を測定する理由と方法について明確に考えていないと、データの解釈に問題が発生する可能性があります。 」

– London DNA Foundry、オートメーション責任者、David McClymont 氏

革新の時: 組織が優れた分析文化を実現する方法: 合成生物学の例(リンクは近日公開予定)

 

「優れた分析の文化をどのように構築しますか? [薬理学と創薬の]分野には本当に強力な統計が不足していると感じました。 モデリングとDOEが利用できることは知っていました。 そしてこのように進めることで、生物学研究の再現性を高める余地は非常に大きいと感じました。 しかし、私が感じたのは、特に新しいやり方、新しい機器、新しいソフトウェアを導入したときに、それを推進できる社内の擁護者も必要だということでした。 なぜなら、内部にドアをノックして「これについて手伝ってくれませんか？」と言える人がいない限り、物事は簡単に道に逸れてしまうからです。 私もそのチャンピオンになりたいと感じました。 また、私たちには使命がありました。 これを行うことが決まったとき、CEO は可能な限り実験計画法と統計モデリングを行うよう命じました。 」

– London DNA Foundry、オートメーション責任者、David McClymont 氏

革新の時: 組織が優れた分析文化を実現する方法: 合成生物学の例(リンクは近日公開予定)

 

「私たちがやろうとしてきたのは、組織的な知識を構築することです。 より多くの人が継続的な教育を通じてこの点で上達し、新しいことを発見すればするほど、より多くの人がそこから学ぶことができます。 したがって、組織的な知識を飛躍的に増やすことができます。私は永遠にチャンピオンでありたいわけではないからです。 私は複数のチャンピオンがいて、誰もがお互いから学び、そのようにして能力を構築できるようにしたいと考えています。 」

– London DNA Foundry、オートメーション責任者、David McClymont 氏

革新の時: 組織が優れた分析文化を実現する方法: 合成生物学の例(リンクは近日公開予定)

 

「一部の企業は、モノのインターネットとインダストリー 4.0 。 私の知る限り、これらの多くは実際には本社の取り組みであり、実際には多くのデータは保守管理者や生産部門が保持しています。マネージャー、研究開発マネージャー。 そして、これらの人々こそが JMP にアクセスすべきであり、工場で生成されたデータを最大限に活用できるのだと私は感じています。 」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時間: 隠れた工場を削減するために必要な重要なデータを明らかにします(リンクは近日公開予定)

 

「多くの企業がこのデータ革命の始まりにいます。 過去数か月の間に、私はデータの活用方法を模索しているいくつかの企業を訪問しました。 中には保管方法を工夫している人もいます。 それを正規化して分析可能な状態にする方法については、多くの懸念があります。 そして私は、JMP ならそれができると信じています。データを複数の異なるソースから抽出して正規化できるようにすることです。 JMP内」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時間: 隠れた工場を削減するために必要な重要なデータを明らかにします(リンクは近日公開予定)

 

「当社のエンジニアがデータドリブンの結果について経営陣と適切に会話できるようにすることが重要です。 やり方を見てきました一部の大企業（現在では非常に大きな化学会社）は、マネージャー会議に JMP を利用しています。 なぜなら、「X の場合はどうなるか?」という経営陣からの質問に答えるためのデータがすでに用意されているからです。データを取得し、プロセスにさらに修飾子を追加すると何が起こるかを示します。 データが目の前にある場合は、それが重要なパラメーターの一部をどのように無効にするかを図で示すことができます。 それで生産管理や研究開発管理会議を開催するためのツールとして、経営層が「JMP」を活用している人もいます。 」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時間: 隠れた工場を削減するために必要な重要なデータを明らかにします(リンクは近日公開予定)

 

「最近の課題は、さまざまなシステムにサイロ化され、統合するには手作業が必要なデータを利用できるようにすることでした… データベースのクエリや複数のファイルのインポート、複数のソースからのデータの結合など、データ アクセシビリティの問題を克服するために、JMP を使用すると、プログラムを必要とせずにそれらすべてを実行できるようになりました。 それよりも重要なことは、エンジニアや対象分野の専門家にそれらのスキルを与え、現在では彼らが自らそれを実行し、そのアクセスをアクティブなデータに変換し、結果としてより迅速かつ優れたプロアクティブな分析と改善を行っていることだと思います。 」

– Vasco Cachaco 氏、Xaar 社主席シックス シグマ プロセス チャンピオン

統計的に語る: ビッグデータ時代に品質向上が不可欠な理由

 

「私たちの視聴者はすでにデータの価値を理解しており、より良い意思決定を行うために次のレベルに進むことを強く望んでいます。 私がお勧めするのは、データと統計手法に関してビジネスの成熟度を評価し、次のレベルに進むための計画を見つけることです。 」

– Vasco Cachaco 氏、Xaar 社主席シックス シグマ プロセス チャンピオン

統計的に語る: ビッグデータ時代に品質向上が不可欠な理由

 

「私たちは経営者から頻繁に呼び出されることがあります。 そして、[私たちが修正するために呼び出された] 問題を解決しようとしているエンジニアは、私たちが来て、彼らが解決すべき問題を解決する場合、自分たちのキャリアを心配することがよくあります。 したがって、統計的手法で成功するには自分の知識が鍵であることを理解させることが重要です。 実際、違いを生むのは統計とエンジニアリングの組み合わせです。 統計だけでも、エンジニアリングだけでも十分ではありません。 統計工学が必要です。 そして、これを確実に実現する最善の方法は、JMP などのソフトウェアを使用してエンジニアに統計のトレーニングを施すことです。 私たちと一緒に問題を解決する[方法を学んだ]後、彼らは次回[課題]を解決するための準備がはるかに良くなります。 彼らは会社にとっての価値を高め、もちろん一般的に自分自身の価値も高めており、それが人々の大きなモチベーションとなっています。」

– Per Vase、マネージング コンサルタント、NNE

統計的に語る: ビッグデータ時代に品質向上が不可欠な理由

 

「そこでの私のアドバイスは、新しい機会や、現在社内で実践されていない、または簡単に実践できない方法を受け入れ続けることです。 たとえば、生産ラインでしか実験データを収集できない企業にとって、実験計画法の実施は破壊的であり、そもそもコストがかかる可能性があります。 実際、私たちは数か月間懸念していた品質問題に関する改善プロジェクトの一環として、具体的には数年前にこの問題を経験しました。 しかし、綿密に計画された DOE とプロセス エンジニアの知識の利点により、適切な措置を講じ、歩留まりを向上させ、投資収益率を高めるために必要な理解をもたらしました。 私ならそう言いたいすでに統計的な考え方を持っているチームのメンバーに、適切なスキルを身につけてもらい、これらの手法の価値を実証し、自分の仕事やビジネスへの影響を伝えるよう奨励します。 これにより勢いが生まれ、マネージャー自身を含む他の人々がコアスキルとしてのデータ分析をより受け入れやすくなり、日々の意思決定の一部として喜んで組み込むようになるのではないかと思います。 」

– Vasco Cachaco 氏、Xaar 社主席シックス シグマ プロセス チャンピオン

統計的に語る: ビッグデータ時代に品質向上が不可欠な理由

 

「大きく考え、小さく始めて、素早く拡張する。 長い旅の勢いを維持するには、早期に成功事例を作り、会社の問題の 1 つに焦点を当て、改善の可能性を特定することから始めて、経営陣の注意を引くことができるようにテーブルに残る資金を見積もることが重要です。 次に、迅速に開始するために、問題をすぐに解決できるサブ問題にスケールダウンしてから、選ばれたエンジニアに応用統計のトレーニングを行い、経験豊富な社内または社外のコンサルタントからサポートを受けられるようにします。 経験不足による失敗をしている暇はありません。 そして、その後トレーニングを受ける人が、これらの方法に取り組む時間の 3 番目の (最小限の) 時間を確実に使えるようにしてください。そうしないと、継続的な成功事例を生み出すスキルを身につけることはできません。 これは企業文化の転換に不可欠です。」

– Per Vase、マネージング コンサルタント、NNE

統計的に語る: ビッグデータ時代に品質向上が不可欠な理由

 

「企業が現在、測定システム分析、能力調査、統計的プロセス管理など、ばらつきを定量化および制御するために最も一般的な統計手法を使用しているが、必要な最適化がまだ見つかっていない場合は、より高度な手法を検討する時期が来たのかもしれません。予測モデリングのような、以前に検討した貴重品間の考えられる関係を見つけるため。 あるいは、対照実験を行うかもしれません。 DOE を実施して、通常の動作範囲外にある関係を見つけてください。」

– Vasco Cachaco 氏、Xaar 社主席シックス シグマ プロセス チャンピオン

統計的に語る: ビッグデータ時代に品質向上が不可欠な理由

 

「機械は実際には、与えられたデータ以外のことはあまり学習しません。 それでどこで

必要とされている人材は専門分野の知識です。 最も重要なことは、調べたい問題を定義し、良いデータまたは良くないデータを受け入れるパラメータを定義し、成功のレベルを定義することです。 そこに人間の創造性が活かされるのです。 そもそもどの問題を検討するのでしょうか? 機械はそれを教えてくれません。 それが人間の使命なのです。」

– バーナード・エニス、タタ・スチール主任研究員

統計的に語る: 機械学習を使用して科学と工学の問題を解決する

 

「長年にわたり、私の仕事の内容は多面的なものになり、そのすべてがBIOTRONIKが重視する分析とJMPの使用法に密接に結びついていると言っても過言ではないと思います」 。」

– Gerd Kopp 氏、品質管理および信頼性統計学者、Biotronik

Gerd Kopp 氏が、社内のハードルを克服し、JMP 組織との関係を構築する分析の提唱について語る

洞察の発見

「JMP は、迅速かつ効率的な方法でデータを探索して理解できるよう支援することで、その探索において重要な役割を果たします… 私自分が何をしたいのか分からなくなる能力を与えてくれる。 JMP は優れたツールです。データを調査して、何が機能し、何が機能しないのかを実際に理解できます。」

– Ted Ellefson 氏、Seagate、機械研究開発部門マネージングプリンシパルエンジニア

シーゲイトの成功事例

 

「 JMP はすべてのタスクで使用するのが速いだけでなく、コンポーネントの測定などの迷惑要因を共変量として DOE に簡単に含めることができる方法を示したとき、プロセスをさらに堅牢にするための既存の取り組みが強化されました。つまり、JMP は効率が向上しただけでなく、分析に新たな可能性を追加しました。 。 」

– Gerd Kopp 氏、品質管理および信頼性統計学者、Biotronik

Gerd Kopp 氏が、社内のハードルを克服し、JMP 組織との関係を構築する分析の提唱について語る

 

「JMP は重要なツールです。 分かりました社内顧客からの非常に肯定的なフィードバック私の分析結果を彼らに見せるとき。 訪問や線量レベルなどの潜在的な重要な要素を明確に区別しながら、データを 1 か所で簡単に確認できることは、彼らにとって非常に印象的です。 [対象分野の専門家] の中には、自分たちでも JMP を使用したいと考えている人もいます。」

– Angela Manginelli 氏、バイオマーカー データ分析担当上級研究員、Merck KGaA、ダルムシュタット、ドイツ

メルクの成功事例

 

「最も重要な測定点は、変化をもたらす能力。 データの分析によって得られる知識は、臨床試験に大きな影響を与えます。 したがって、私の仕事の目的を大いにサポートしてくれる JMP のようなツールを利用できるようにすることが非常に重要です。」

– Angela Manginelli 氏、バイオマーカー データ分析担当上級研究員、Merck KGaA、ダルムシュタット、ドイツ

メルクの成功事例

 

「メドトロニックにとっての JMP の価値は、すべてのデータを理解し、利用できることにあります。 。 [効果的な分析方法] が増えるということは、デバイスのパフォーマンスを長期にわたってより深く理解し、安全で効果的なデバイスを確実に設計できることを意味します。 それが私たちの主な目標です。 そして JMP は、データからできる限りのことを引き出すことを可能にすることで、その目標を達成するのに役立ちます。 それは以前はできなかったことです。」

– スーザン・ロウトン氏、メドトロニック社リサーチマネージャー

メドトロニックの成功事例

 

「データを扱うための適切なツールがなければデータは価値がありませんしたがって、このデータを管理するには最新かつ最も革新的な手段を使用する必要があります。 JMP Pro は最も革新的で効果的な方法を使用しますそれはとても重要です。」

– Corinne Bergès 氏、NXP、リスク評価、統計および安全性分析、シックス シグマ担当マネージャー

NXP の成功事例

 

「私たちは問題を解決しただけでなく、お客様が私たちに来て「皆さんはこれでよくやってくれたので、仕様を強化したいと思います」と言うところまで問題を解決しました。 古い仕様は今日できることを反映していません。」

– Jim Lamar 氏、Saint-Gobain NorPro 品質マネージャー

サンゴバン NorPro の成功事例

 

「データ内で何が起こっているかを確認したい場合、JMP は非常に貴重です。 すでに利用可能なデータから学び、理論と実践の両方で機能する結果を視覚化できます。」

– Egon Gross 氏、マスターテクノロジスト、Symrise

Symrise の成功事例

 

「毎週月曜日の朝、私たちはさまざまなトピックについてエンジニア全員が参加する会議を開き、その部屋には通常 2 人か 3 人の幹部がいて、彼らは私たちが JMP で何ができるかを知ることができます。それは間違いなく認識されています。 研究開発担当副社長は JMP ユーザーです。 それは組織全体で使用されています。」

– Jed Campbell 氏、US Synthetic 品質マネージャー

米国合成の成功事例

 

「人々にデータの管理方法を変えてもらうのは文化的に非常に難しいですが、もしそれが本当に可能であれば、データから洞察を抽出し、それらの洞察に基づいて重要なビジネス上の意思決定を行うと、その決定が正しいことを確信できるはずです。 それを行うのに役立つ非常に簡単なことがいくつかあります。 そして私にとって、 JMP はそれらのツールの 1 つです」

– オーウェン・ロズマン氏、Merck KGaA の戦略資本部門、M Ventures 副社長

M Ventures の成功事例

 

「 JMP はビジネス全体にわたる知識の発見を可能にしますまた、Whirlpool は、他の方法では不可能だったデータを分析できるようになります。 応用は無限にあります。」

– Whirlpool オペレーション エクセレンス プログラム展開リード、Aaron Youngstedt 氏

ワールプールの成功事例

 

「ホールの向こうにいても、海の向こうにいても、一緒にJMPファイルを見ていれば、いくつかのスクリプトをドロップして、分析を拡張する方法を見つけることができます」

– PPG Industries、シニア データ サイエンティスト、Dave Sartori 氏

PPG インダストリーズの成功事例

 

「 JMP は、探しているものに対する最良の答えを提供してくれるため、メソッド開発段階では非常に便利なツールです。 」

– Camilla Liscio、アプリケーション化学者、Anatune

アナチューンの成功事例

使いやすさ / 統計の学習

「[JMP] は、シンプルなドラッグ アンド ドロップ環境を介してデータから洞察を抽出するために分析に関することを理解する必要がないため、新規ユーザーにとって非常に直感的です。 これは新規ユーザーにとって非常に有益であり、人々に非常に喜ばれています。」

- Dairygold、データ サイエンスおよび分析マネージャー、Kieran O'Mahony 氏

デイリーゴールド | JMP

 

「 JMP の Web サイトには、ソフトウェアを素早くセットアップする方法に関するビデオなど、多くの情報が掲載されていたので助かりました。 そこで、簡単な試用を実行して、JMP の実装がどれほど簡単か、そしてそれがどれほどうまく機能するかを確認できました。 使用できるさまざまなモデルやオプションを検討するだけでした…。 JMP は使いやすく、非常に強力であることがわかりました」

– Alin Ionas 氏、分析化学者、デンマーク工科大学

DTU の成功事例

 

「新しいユーザーは、ドラッグ アンド ドロップで簡単にグラフを作成したり並べ替えたりできることに驚かれることがよくあります。 これは時間を節約するだけでなく、統計が障害ではなく資産であると認識するのにも役立ちます。 」

– Gerd Kopp 氏、品質管理および信頼性統計学者、Biotronik

ゲルト・コップ氏が分析の擁護について語る社内のハードルを乗り越え、JMP組織との関係を構築する

 

「最新の統計手法の威力や、科学者や技術者を助けることができる現在利用可能なツールについての理解が一般的に不足している可能性があります。 統計の使用に慣れていない人にとって、これらのツールは少し難しく感じるかもしれませんが、 JMP が提供するソフトウェアに関する私の理解では、これらの統計がどのように機能するかを実際に知る必要はありません。 JMP の使用方法を理解し、それを手持ちのデータに適用する方法を知る必要があります。 また、JMP を使用すると、業界内ではすでによく知られていると思われる視覚化ソフトウェアを超えて、潜在的な結果を視覚化できます。」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時間: 隠れた工場を削減するために必要な重要なデータを明らかにします(リンクは近日公開予定)

 

「プロセス分野のいくつかの企業を訪問したときにはっきりとわかったことの 1 つは、そこにいる人々がこのソフトウェアを使用する能力を持っているということです… JMP を使用する能力は、短期間で習得されます。数日。 ここでは数か月のトレーニングは必要ありません特に、これは Microsoft のクリック アンド ポイントに少し似ているためです。 すぐに使い始めることができます。」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時間: 隠れた工場を削減するために必要な重要なデータを明らかにします(リンクは近日公開予定)

 

「JMP はオンラインでチュートリアルを提供するほか、営業アドバイザーに初めて連絡したり面会したりする際に、少しの個人的なサポートも提供します。 私が [訪問した] 知り合いのほとんどは JMP を使用していませんでした。これらの企業はすべて、その後ソフトウェアを購入したと言えます。これは、私たちが彼らに示したケーススタディの影響を何らかの形で示していると思います。」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時間: 隠れた工場を削減するために必要な重要なデータを明らかにします(リンクは近日公開予定)

 

「私たちのエンジニアや科学者は統計を行うことで報酬を得ているわけではありません。 私たちは提案や決定を行うことで報酬を得ています。 したがって、そこに到達するためにデータを使用する方法を彼らに教える能力は、実際にその基盤を確立するために社内で行っていることです。」

– Ted Ellefson 氏、Seagate、機械研究開発部門マネージングプリンシパルエンジニア

シーゲイトの成功事例

 

「JMP には、これを手伝う素晴らしいチュートリアルが用意されています。 クリックするだけで新しいレベルの学習に進むことができます」

– Timothy Gardner、Riffyn 創設者兼 CEO

統計的に語る: 科学と工学における構造化された実験の力

 

」正直に言うと、私なら JMP のようなプラットフォームから始めると思います。 驚くほど大量のオンボード学習の機会と、そのプロセスを前進させるための実際に役立つ情報が付属しています。 それは本当に役に立ちます。 JMP や同様のプラットフォームを中心に、コンサルタントが来てトレーニングを提供できるような業界が存在します。 したがって、専門家に連絡を取り、特定の問題について専門家に相談し、反復を通じて学習することで、ネットワークを実際に拡張することができます。同じように。"

– ローレン・ペレルマン氏、リフィン社科学担当副社長

統計的に語る: 優れた分析に対する共通のビジョンの開発

 

"なぜならJMP は非常に直感的です誰でも有益な分析を実現できます。」

– Corinne Bergès 氏、NXP、リスク評価、統計および安全性分析、シックス シグマ担当マネージャー

NXP の成功事例

 

「JMP について私が気に入っている点は、これはシンプルで一目瞭然のツールです。使用するには統計学者である必要はありません。 」

– オーウェン・ロズマン氏、Merck KGaA の戦略資本部門、M Ventures 副社長

M Ventures の成功事例

 

「私にとって最も魅力的だったのは、JMP の使いやすさです。 このプラットフォームは、統計の経験があまりない人にとっても非常に簡単にナビゲートできます。 自分のスキルを伸ばすのに本当に役立ちました」

– Tyler Dunaway 氏、プロセス エンジニア、US Synthetic

米国合成の成功事例

 

「分析を問題解決文化の一部として定着させると、実際に問題は沈静化し始めました。 」

– Julia O'Neill 氏、Direxa の創設者兼主席コンサルタント、Merck の元エンジニアリング担当ディレクター

統計的に言えば、あなたの組織には優れた分析を構築するための戦略がありますか?

 

「 JMP は、それ自体の利益のために賢すぎる場合がありますしかし、それはあなたを次のような分析に導きます。データに適合します。」

– Julia O'Neill 氏、Direxa の創設者兼主席コンサルタント、Merck の元エンジニアリング担当ディレクター

統計的に言えば、あなたの組織には優れた分析を構築するための戦略がありますか?

 

「私たちにとってそれは、これらの JMP ライセンスを購入すると、データを使用できるまでのハードルが下がると [経営者] が理解したとき。 統計学者やデータの専門家である必要はありません。 すぐにお使いいただけますので、それが実際のターニングポイントでした。」

– Søren Pehrson 氏、Haldor Topsoe A/S、触媒製造科学者

統計的に言えば、あなたの組織には優れた分析を構築するための戦略がありますか?

 

「 JMP のインタラクティブなグラフィックは非常に理解しやすいです。 全体の表現は非常に直感的で明確です。 私の同僚全員が同意します。」

– ATL、プリンシパル信頼性エンジニア、Guifu Wang 氏

ATL の成功事例

 

」私は統計学者ではなく化学者ですが、JMP がどのように物事を迅速かつ簡単に実現してくれるのかを本当に理解するようになりました。 」

– BASF グローバル テクニカル キー アカウント マネージャー、Jim Daily 氏

BASF の成功事例

 

「私たちのチームには、統計にまったく精通していない人もいますし、統計に精通している人もいます。価値観の一つJMP では、設計サイクル中に明らかになった単純または複雑なインタラクションをチームの全員に伝達するために JMP を使用できることがわかります。 」

– ジョン・アレン氏、WL Gore Elixir Strings エンジニア

WL ゴア エリクサー ストリングスの成功事例

 

「 JMP はグラフィカルで、設計サイクルの短縮に役立つコミュニケーションに最適なツールです。 使いやすさも非常に強力な特性だと思います。 私は新入社員を指導していますが、彼らがすぐに JMP に慣れ、それによってほぼ最初からチームに貢献するのを見てきました。」

– ジョン・アレン氏、WL Gore Elixir Strings エンジニア

WL ゴア エリクサー ストリングスの成功事例

 

「それを見つけましたJMP は統計を専門としない人にとって非常に適しています。 このソフトウェアの明確で直観的なビジュアル表示は非常に理解しやすいため、統計学者や臨床専門家にとっても理想的です。 また、これにより、ソフトウェア オペレーターは、統計手法を個別に見るのではなく、統計手法の相関関係と構造をより深く理解できるようになります。」

– 北京小児病院ビッグデータおよびエンジニアリング研究センター所長、Feng Guo Shuang 氏

北京小児病院の成功事例

 

「同じソフトウェアを使用して、社内データベースに接続し、フィルターを使用して選択したデータを抽出し、データ テーブルを結合し、データをクリーンアップして視覚化し、強力な統計手法を適用して分析することができます。 現在 CEA では、科学者はデータの視覚化、実験の計画、データの準備と統計分析の実行にいくつかの異なるツールを使用しています。 しかし、私は常に彼らに次のように説得しようと非常に熱心に取り組んでいます。これらすべてを 1 つのソフトウェアで実行できます」

– ダミアン・ペレ氏、研究開発科学者、CEA Marcoule

CEA マルクールの成功事例

 

「私はもともと化学者で統計学の教育はほとんど受けていませんが、 JMP を使用するだけで統計に関する正直な予備知識が身につきました。 明らかに、知識を獲得するプロセスは無限です…しかし、私たちにはユーザーと開発者の JMP コミュニティがあり、進歩する上で大きな助けとなります。」

– Damien Perret 氏、研究開発科学者、CEA Marcoule

CEA マルクールの成功事例

 

「エンジニアリングの観点から見ると、 JMP は、速度、接続性、分析を迅速に提供するため、優れています。 。 また、大量のデータを処理できるので、JMP が威圧的ではないという事実が気に入っています。」

– David Seniuk 氏、シニア プロダクト エンジニア、Ciena

シエナの成功事例

 

「 JMP は非常にインタラクティブであるため、私は JMP を使用するのが好きです。 非常にユーザーフレンドリーで、利用可能なツールがたくさんあります。他の分野の研究者は皆、異なるレベルのプログラミング スキルと統計知識を持っています。 現在進行中の研究プロジェクトの多くは本質的に学際的なものであり、各分野の専門知識と統計コンピューティングの両方からの効果的なコラボレーションが必要です。」

– Jiangeng Huang、博士、バージニア工科大学

バージニア工科大学の成功事例

 

「 JMP を使用すると、研究者は自分のデータを非常に簡単に分析できます。 それがJMPの本当に素晴らしいところだと思います。 研究を進めますが、その過程で学習も行っています。純粋な統計以外のことに取り組むときに応用できるスキルを学んでいます。」

– Jiangeng Huang、博士、バージニア工科大学

バージニア工科大学の成功事例

 

「 JMP を使用すると、データに詳しくない人でも参加できます。 」

– ミシェル・ウールフォーク氏、水資源エンジニア、ノースカロライナ州ダーラム市

ダラム市の成功事例

 

「統計の理論的要素について貴重な知識を得ることができました。 JMP のおかげで私は確かに自信がつきました。それが何よりの利点だと思います。」

– SungSoo Lee 氏、Daeduck Electronics、イノベーション グループ マネージャー

大ダックエレクトロニクスの成功事例

 

「分析、モデル、プロジェクト管理、プロセスがどのように行われるかに興味をそそられました。これらはすべて同じような性質を共有しています。 分析は単なる数値計算ではありません。 分析を日常的に使用して、プロジェクトとチームの管理とパフォーマンスを向上させることができます。 そしてJMP を使用すると、ツールの使い方を学び、すぐに意思決定を行うことができます」

– Tyler Wise 氏、グローバル ビジネス サービス、プロジェクト アナリスト、ディーボルド ニクスドルフ

ディーボルド・ニクスドルフの成功事例

 

「 JMP を使用すると、統計の概念をわかりやすく、親しみやすく、関連性のある楽しい方法で提示できます。これにより、獣医師は「統計上の混乱」を気にすることなく、関連情報を顧客に提供できるようになります。 JMP を使用すれば、[私のクライアント] は統計的な背景を必要とせずに、パターン、傾向、顧客にとって価値のあるものを確認できるようになるとわかっていました。」

– アンディ・リドル氏、Process Insight Consulting ディレクター

エランコの成功事例

 

「 JMP は非常に簡単に学び、使い始めることができます。 多くの場合、学生は 1 年程度しか在籍しないため、短期間で学生を活躍させることが重要です。」

– マウロ・テッタマンティ、疫学者、マリオ・ネグリ研究所

マリオ・ネグリ研究所の成功事例

 

「私は、統計学の分野が、統計科学と統計ツールの使用の基礎の両方が人々にしっかりと身に付けられるような方向に本当に進んでほしいと思っていますが、それと同時に、エンジニアリングの部分がより強調される。 」

– クリスティーン・アンダーソン・クック氏、ロスアラモス国立研究所、統計学者

統計的に言えば、最新の品質エンジニアリングで関連性と競争力を維持する

 

「 JMP は非常に強力です。 インターフェースはすっきりしていて、非常に直感的です。トレーニングを受けていなくても、JMP は特にエンジニアにとって使いやすいです。」

– Vinson Wei 氏、Run Plant Engineer、DuPont 台湾

デュポン | JMP

 

「J MP 出力は理解しやすく、簡潔で、プロジェクトを明確かつ簡単に視覚的に説明します。 」

– 台湾デュポン社、分析ラボ シニア エンジニア、Jerry Huang 氏

デュポン | JMP

 

「JMP では間違いが起こりにくいです。 インターフェイスはテストの設定と実行に役立ち、データの視覚化により結果をすぐに確認することが簡単になります。」

-ジェニファー・ヴェルドリン博士、アリゾナ大学

アリゾナ大学 | JMP

コストの節約

「その恩恵はとてもやりがいのあるものでした。 投資収益率は確実に見られました。 また、現実の問題に統計的手法を適用することが長期的に会社に利益をもたらすという自信も得られました。」

– Vasco Cachaco 氏、Xaar 社主席シックス シグマ プロセス チャンピオン

ザールの成功事例

 

「私たちは JMP の混合設計モジュールを使用し、以前の方法よりも劇的に少ないバッチでより良い洞察を引き出しました。 もしJMPがなかったら、私たちはその[指示]を工場に送り、過去10世代と同じようにさらに[成分を]追加し続けていたでしょう。 販売商品のコストに直接影響します。 許容範囲内に収めようとすると、余分なサイクル時間が費やされることになります。 最悪の場合、廃棄されるか、顧客への配送が遅れていた可能性があります…。 その時初めて『すごい』と思いました。」

– Parker LORD社、品質リーダー、Bernard Goguelet氏

パーカーロードのサクセスストーリー

 

「私たちが同じ分野の他の企業に会いに行ったとき、明らかに実証できたことは次のとおりです。 JMP は、工場だけでなく、研究開発や顧客サービスにおいても、より優れた低コストのソリューションをより迅速に見つけるのに役立ちます。 これは、継続的な改善を促進し、簡素化された分析方法を使用して、保存されたデータのどこに重要な要素があるかを理解するのに役立ちます。 これにより、管理プロセス資金の核心への洞察が得られ、部門やチームの議論が逸話や経験からデータ主導の意思決定に移行するのに確実に役立ちます。」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時間: 隠れた工場を削減するために必要な重要なデータを明らかにします(リンクは近日公開予定)

 

「JMP は、より優れた、より低コストのソリューションをより迅速に見つけるのに役立ちます。 JMP は、データを現場管理や部門チームのディスカッションにもたらす知識の背後に置き、逸話的な [ノイズ] を除去し、継続的な改善を導き出して OEE を向上させるのに役立ちます。 これは、JMP などのソフトウェアを使用した簡素化されたデータ分析手法と標準を使用することで実現できます。」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時: データから価値を引き出してイノベーションを加速する(リンクは近日公開予定)

 

「私たちは射出成形を行う会社で働いており、6 ステップのモデルをほぼすべて進めていました。 彼らは、寸法、バリ、不完全な成形品などの最終製品のテストに多くのリソースを費やし、何かが間違っていたときの発見が遅すぎたため、熱の問題を抱えていました。 [JMP での] 実験計画法を使用することで、プロセス指標 (プロセスの実行中にリアルタイムで測定できるもの) と製品品質との関係を作成しました。 そのため、実際にリアルタイムのリリース テストを実装し、最終製品のテストを省略することができます。 実際、QC コストの削減により、年間 200 万ユーロを節約できました。 さらに、これらの早期警告はメンテナンスの予測にも使用できます。 スクラップを 70% 削減しました」

– Per Vase、マネージング コンサルタント、NNE

統計的に語る: ビッグデータ時代に品質向上が不可欠な理由

 

「これらのメソッドを [JMP で] 日常的に使用する前には、多くの繰り返し実験が行われていました。 最後まで行って「次は何をすればいいの？」という状況がたくさんありました。そのため、作業をやり直すことになることがよくありました… そして、それらの実験を繰り返すコストは驚異的でした。」

– ティーナ・ボニッツィ氏、SABIC スタッフサイエンティスト

統計的に語る: 機械学習を使用して科学と工学の問題を解決する

 

「[JMP では] 大量のデータセットに対して高度な分析を使用して、通常はラボでは生成できないようなことを行うことができます。 ディープラーニング ニューラル ネットワーク技術を使用して、特定のオーブンのメンテナンスがいつ必要になるかを予測する例を紹介します。 製品は非常に長い時間（約48時間）オーブンに入れられます。 そして、加工が終わると、オーブンの一方の側からもう一方の側に押し出されます。 オーブンのライニングの状態があまり良くない場合、プランジャーが壁に張り付き、製品がすべて失われる可能性があります。 つまり、オーブンを取り外して再取り付けする必要があり、多大な時間と費用がかかります。 おそらく 2 ～ 3 週間に 1 回の頻度で発生するとしても、それがいつ起こるかを正確に言う方法がなかったため、これまでは特定できませんでした。 しかし、機械学習アルゴリズムを使用することで、このプランジャーの力のパターンがわかり、プランジャーが固着し始める時期を予測し、事前に対応できるようになりました。 それでステッカーの量を減らし、その過程でかなりのお金と時間を節約しました。 」

– バーナード・エニス、タタ・スチール主任研究員

統計的に語る: 機械学習を使用して科学と工学の問題を解決する

 

「私たちは、サービス中のエンジンの問題の発生を特定するために、[JMP で] 統計的手法を使用する方法を検討していました。 これらの分析手法を使用する場合、モデルを確立するためにトレーニング データが必要です。 また、障害を検出しようとしている場合は、モデルをトレーニングするための適切な例が必要です。 しかし、私たちは整合性の高い資産を扱っていました。 つまり、単純にデータ量が足りなかったのです。 私たちが行ったことの 1 つは、新しい検出アプローチを検討し、法線 [関数] のモデルを構築し、それを使用して法線が表す範囲を理解することでした。 次に、正常からの逸脱を固定しました。 そうすることで、潜在的に新たな問題の兆候を早期に特定できます。 そのアプローチは現在、空を飛ぶエンジン資産のいわゆるトータルケアを提供する健全性監視の側面において十分に確立されています。 そしてもちろん、それが意味するのは、オペレーターの混乱を避けます。 したがって、メンテナンスはスケジュールされたものではなく、必要な場合にのみ実行されます。 」

– スティーブ・キング氏、ロールス・ロイス、高度分析手法担当エンジニアリング アソシエート フェローを退職

統計的に語る: 機械学習を使用して科学と工学の問題を解決する

 

「『ほら、私たちは x、y、z の作業に非常に多くの時間を費やしています。そうしないと、得られるものの品質がそれほど良くありません。 あなたが知っている、この投資を行うことで得られる機会費用と何が得られるのかを見てみましょう。」そして、結局はお金の問題になります…それを運営費または収益に結び付けること…そしてそれをサポートできる指標を用意することです。」

– サラ・カリシン氏、データサイエンティスト、インテル

統計的に言えば: 組織を優れた分析に導きます

 

「家を建てるつもりなら、大工さんにハンマーと釘を渡したくなるでしょう。 テクノロジー企業を経営する場合は、技術スタッフにソフトウェア、トレーニング、統計、分析能力が必要になります。 したがって、[JMP による分析文化の構築] は本当に元が取れることを実証できると思います。 」

– Seagate Technology、マネージングプリンシパルエンジニア、Ted Ellefson 氏

統計的に言えば: 組織を優れた分析に導きます

 

「今日のハードドライブは安価なので、データを捨てる理由はありません。 今は使い方が分からないかもしれないが、なんとなく高いから捨てようという考えはおかしい。 そして 2 番目のことは、あなたが支払うことです、何ですか？ この分野の専門家に 15 万ドル、20 万ドルかかるのに、そのラップトップがどれほど大きいかについて私と議論するつもりですか? 32ギガのRAMがあるかどうかなど？ 彼らに良いコンピュータを与えてください。 良いソフトウェアを購入してください。 JMP Pro が必要な場合は、JMP Pro を入手してください。 アナリストが結果を 10 倍返した場合、そのような金額は少額です。 」

– Tom Lange 氏、P&G 企業 R&D 担当ディレクターまたはモデリング & シミュレーションを退任

統計的に言えば: 組織を優れた分析に導きます

 

「[コーニングの分析文化は]確かに、イノベーションと実験を[開発の]初期段階に押し戻すことに貢献したと思います。 結果として、プロセスの早い段階で選択肢や選択をトリミングできればできるほど、将来的にはより多くのお金を節約できるようになります」

– Michael Anderson 氏、上級統計学者兼測定開発エンジニア、コーニング社

統計的に語る: 科学と工学における構造化された実験の力

 

「メドトロニックは、新製品開発に必要なすべてのテストを含め、データを生成するための研究開発に多額の資金を投資しています。 私たちはこれらのリソースを有効に活用したいと考えています。 そのデータのいかなる部分も無駄にしたくありません。 そしてJMP を使用すると、他の方法よりも多くの情報を抽出できます。 」

– スーザン・ロウトン氏、メドトロニック社リサーチマネージャー

メドトロニックの成功事例

 

「私は JMP を使用して、配合ロボット用に生成する実験を設計および分析します。 通常は 1 日に 2 ～ 3 個のサンプルを作成できるのですが、私たちはこのシステムを使用して 2 ～ 300 個のサンプルを作成します。 これらすべてのデータを処理することは非常に重要であり、私たちはそれを行うために JMP を使用しています。」

— David Barnett 氏、シニア配合化学者、データ サイエンティスト、ロボット化学者、シンジェンタ

シンジェンタの成功事例

 

「JSL [JMP スクリプト言語] アプリケーションの大きな利点は、ユーザーが最も複雑な問題を解決するために追加のソフトウェアを必要としないことです。 また、1 つのソフトウェア パッケージ内に留まりながら新しい開発に投資できるため、お金と時間を大幅に節約できます。 それは大きな利点です。」

– Maria Lanzerath 氏、WL、統計グローバル責任者 ゴア

WL ゴアの成功事例

 

「私はこう言います。『ああ、この分散成分分析を行って、これらの分析変動グラフを使用したのです。』 とてもかっこよかったです。 私たちはそのばらつきがどこから来るのかを解明しました。」しかし、[経営陣は]こう言うでしょう、「でも、何を知っていますか？」 それをしたとき、ビジネス上の成果は、分析方法のばらつきがどこから来たのかを理解した結果、テスト数を半分に減らすことができました。 。」これらは実施するには非常に高価な検査であり、生物学的検査です。」

– Julia O'Neill 氏、Direxa の創設者兼主席コンサルタント、Merck の元エンジニアリング担当ディレクター

統計的に言えば、あなたの組織には優れた分析を構築するための戦略がありますか?

 

「潜在的な資金提供者とのセッション中に、 [一部の同僚] は、アッセイ分析のばらつきをどのように把握し、より良いデータを提供するより効率的な試験スキームを考案したかを示すこれらの JMP グラフの 1 つを提示しました。 それが投資家にとってのセールスポイントだったとても素晴らしい洞察だと思った人はいません。 彼らは最終的に素晴らしい資金を得ることができました。」

– Julia O'Neill 氏、Direxa の創設者兼主席コンサルタント、Merck の元エンジニアリング担当ディレクター

統計的に言えば、あなたの組織には優れた分析を構築するための戦略がありますか?

 

「私たちのプロセスにおけるあらゆるパーセントポイントの改善は、文字通り私たちにとって数十万ドルの価値があります。 JMP のモデリングおよびデータ分析機能により、プロセスの歩留まりが向上し、コストが削減されます。それは最終的に、世界にとってより手頃な価格のクリーンなエネルギーにつながります。」

– David Trindade、ブルーム・エナジー社フェロー

ブルーム・エナジーの成功事例

 

「JMP を使用するときは…ビジネスケースを計算します。 そしてこれらの分析は良い投資であることが証明されました。 経営陣もそれを認識しているそうでないと、それらの分析に時間とリソースを投資することは許可されないでしょう。」

– Lise Isachsen 氏、コロプラスト、シニア プロセス スペシャリスト

コロプラストの成功事例

 

「製造業では、通常、1 台のマシンから始めて、それが完全に機能することを確認します。 最初のマシンの機能が完璧で、プロセスが目標どおりに進んでいることを確認できれば、次の 10 台のマシンのコストが削減されます。 そしてそれによって得られるコストの削減は膨大です」

– Lise Isachsen 氏、コロプラスト、シニア プロセス スペシャリスト

コロプラストの成功事例

 

「新製品を開発するとき、私たちは時間やお金を節約することに重点を置くのではなく、患者のために高品質の製品を作ることに重点を置いています。 DOE を実行し、時間と費用を事前に投資することで、後から問題が発生するのを回避し、時間と費用を節約しています。 その結果、製品の品質は最初から最適化されます。 問題があればすぐに特定でき、いつ目標を達成できるかがわかります。 すっげー。"

– Lise Isachsen 氏、コロプラスト、シニア プロセス スペシャリスト

コロプラストの成功事例

 

「JMP には、製品に含まれるソフトウェアを簡素化し、最終製品の歩留まりを向上させる可能性があります。販売商品の原価に影響を与える最も重要なパラメータの 1 つです。 」

– Siemens Healthineers、製造担当シニア ディレクター、Greg Mattiussi 氏

シーメンス ヘルスニアーズの成功事例

 

「私たちは、JMP が分析値の精度と精度の継続的な向上に役立つことを期待しています。 それは私たちにとっても利益になりますが、最終的には顧客にとっても利益になります。」

– Siemens Healthineers、製造担当シニア ディレクター、Greg Mattiussi 氏

シーメンス ヘルスニアーズの成功事例

 

「当社のトップレベルの経営陣は、[DOE に JMP を使用すること] を理解しており、同意しています。 あなたは彼らにこう言います、実験の実行コストと時間を節約しながら、学習速度を向上させ、位置と精度を向上させます。 、彼らは、私は完全に夢中になっているようなものです。”

– アプライド マテリアルズ社、データ サイエンスおよび分析担当ディレクター、Sidharth Bhatia 氏

統計的に語る: 大手企業は統計的に設計された実験でイノベーションを起こしています

 

「プロジェクトのスピード、発見能力、ドキュメントの堅牢性において、年間ライセンス費用が毎年数十倍も戻ってきます。 JMP がないなんて考えられません。」

– David Herridge 氏、Incisive Surgical 規制、品質、エンジニアリング担当副社長

切開手術の成功事例

 

"こちらです信じられないほどの時間を節約できているので、当然お金も節約できます。 そして私たちは舞台裏で統計を教えています。 大成功でした。」

– Mike Cramer 氏、マクドナルド、ワールドワイド レストラン イノベーション調査オペレーション ディレクター

マクドナルドの成功物語

 

「サンプリング率を非常に高くすることは、経済的に現実的ではありません。サンプリングが多ければ多いほど無駄が増えるからです。 サンプリングには直接材料費がかかります… JMP を使用して、非常に洗練されたモデルを作成することができました。 比較的小規模なサンプルセットをひとまとめにして、それらを適切に解釈することで、作成したものの大部分を破壊することなく、製品の品質について効果的により高い信頼を[得る]ことができます。 」

– Samson Rope、研究開発マネージャー、Greg Mozsgai 氏

サムソン・ロープの成功事例

 

「外れ値効果はその代表的な例です。 さらに、現場のエンジニアとのコミュニケーションをより効率的に行うためには、可視化ツールの必要性が非常に高くなります。 JMP はこの目的にとって直感的で高速なツールであると私は信じています。 」

– SK Hynix データ イノベーション責任者、Yonghan Ju 氏

SKハイニックスの成功事例

 

「人件費は実際の製品のコストの半分になる可能性があります。 だからこそ、労働生産性などを最適化するとすぐに利益が得られるのです… JMP データの視覚化と対話性は、管理者がビジネスをより効率的にするための未活用の可能性を認識するのに役立ちました。 そして、[以前の考え方]を変えるのは簡単ではありません… しかし、JMP は優れています。さまざまなデータ ソースに簡単に接続し、データを統合してクリーンアップできることは大きなメリットです。

– Serguei Roupassov 氏、Valard Construction、データ サイエンス グループ リーダー

ヴァラード建設の成功事例

時間の節約

「私たちにとって、JMP は統計分析を迅速化し、視覚的な情報を通じて結果を共有するのに最適なツールでした。」

ファブリツィオ・ルオ・レッダ、ヴィシェイ

JMP DS Americas 2021- レコーディング プロデューサー - データ エクスプローラー スポットライト gallery.mp4 - すべてのドキュメント (sharepoint.com)

 

「これほど短時間で JMP から抽出できる情報量、特にその多変量要素は驚くべきものです。 複数の要因が出力に与える変動量を定量化できます。 新しいユーザーの観点からすると、それは貴重なことです。」

- Dairygold、データ サイエンスおよび分析マネージャー、Kieran O'Mahony 氏

デイリーゴールド | JMP

 

」一日の終わりに、[エンジニアが]いくつかの部品の測定を終えたら、私は行って、 15 秒かかるスクリプトを実行します。 これを（以前のように）手作業で行うと、少なくとも 30 分かかります」

– Michael Anderson 氏、上級統計および測定開発エンジニア、コーニング社

コーニングの成功事例

 

「本当のキックは、『わかった、一度やったから、来週もまったく同じことをする必要があることがわかっている…』と言ったときだ。 したがって、JMP の小さな緑色のスクリプト ボタンをクリックするだけで、分析が再度実行されます。 ..そして、彼らは、あなたがその日の仕事から 3 ～ 4 時間をあっという間に費やしたことに気づき、「長期的なメリットが得られるので、JMP に切り替える価値がある」と言います。 「」

–ブレンダン・マローン、ジョンソン・エンド・ジョンソン社シニアプロセスエンジニア

ジョンソン・エンド・ジョンソンの成功事例 (近日リンク)

 

「何年にもわたってデータを編集するような作業は、過去には事実上不可能でした。 [JMPの場合]時間を数日または数週間から数分または数時間に短縮しました。 これにより、これまで不可能だった分析が可能になります」

– Tom Walk 氏、ノースダコタ州立大学、育種パイプライン データベース マネージャー

ノースダコタ州立大学の成功事例

 

「最終的なスクリーニングとその上でのグラフ構築オプションを使用して標準サイズのグリッドを実行している場合、 [データを] 1 時間で分析でき、次に何をするかがわかります。 JMP と実験計画法がなければ、約 1 日かかるでしょう。 …「これを変更したらどうなるの？」という疑問が常にあるので、私は常に窓を開けています。文字通り 3 ～ 4 回クリックするだけで完了です。 私は、[JMP] が大きな利益をもたらすものであることをリーダーたちに効果的に示すことができました。」

– Jon Armer 氏、F-star Therapeutics 製剤主任上級科学者

F-star Therapeutics の成功事例

 

「コンピューティング プラットフォームでは、時間はお金と同じです。 それで、Bionano に引っ越したとき、私が最初にやりたかったことの 1 つは、JMP ライセンスを確実に取得することでした。 今[JMP がなければ] どのようにしてこれほど多くの変数を取り込んで、そのデータを取得して予測計算時間に変えるような式を考え出すことができるのか思いつきません。 。 おそらく DNA の量と（望ましい）カバレッジを考慮して線形回帰を行う必要があったでしょう。」

– Pat Lynch 氏、Bionano Genomics システム エンジニアリング ディレクター

ビオナノ ゲノミクスの成功事例

 

"と組織全体での定量化可能な時間の節約、明確な戦略と上級管理チームからのサポートにより、私たちはさらに多くのことを推進しています。市場投入までの時間と、お客様に新しいテクノロジーを提供するという点でメリットがあります。 実験からプロセス、ハードウェア開発に至るまで、あらゆるものについて費用対効果の評価を行う必要があります。十分な成果を上げていることを確認したいのですが、それ以上の成果は出していないことを確認したいと考えています。 効果的かつ効率的になる、JMP を使用すると、スイート スポットを見つけることができます。 」

— Paul Deen 氏、統計手法プログラム マネージャー、ASM International

ASMインターナショナルの成功事例

 

「 JMP を使用する私たちの目的は、研究者の時間を節約し、その時間を統計分析の意味を考えることに費やすことができるようにすることです。 これらのアプリケーションにより、より付加価値の高いタスクを実行できる時間が確保され、品質の面でも向上します。 研究者は今では、以前なら考えもしなかった道を探索できるようになりました。」

– Jean-Luc Blachon 氏、イプセン、バイオインフォマティクス部門統計研究責任者

イプセンの成功事例

 

「 JMP は数秒であなたの質問に答えます。 お客様が質問をしに来たときに、「お答えします」と言う必要がなくなりました。 「見てみよう」って言うんです。そしてそれをスクリーンに映すことができます。」

– Jim Lamar 氏、Saint-Gobain NorPro 品質マネージャー

サンゴバン NorPro の成功事例

 

「今、JMP を使用するとき、今ではほんの数秒で済むことが、いかに何日もかかっていたかを思い出します。 」

– G3 Enterprises、R&D マネージャー、John Cunningham 氏

G3 エンタープライズの成功事例

 

「 JMP は最適化活動に不可欠なツールとなっています。 統計結果によりソリューションの選択が容易になり、ソリューションが生成される速度が速くなることで、イノベーションや想像力豊かな思考のためにより多くの時間が確保されます。 。 JMP を使用すると、より迅速に作業し、より効率的にパフォーマンスを向上させることができ、顧客満足度を向上させることができ、顧客からのフィードバックの場合には、より適切な回答を提供し、継続的な改善のプロセスを受け入れることができます。 」

– Soitec、収量/プロセス管理システム シニアマネージャー、Annick Vuillermoz 氏

ソイテックの成功事例

 

「他の人が、多かれ少なかれ同じ最適化戦略を使用して、他の関心分野の問題であっても、問題にどのようにアプローチしているかを見るのは本当に素晴らしいことです。市場投入までの時間を短縮したり、実験の速度を高めたりする。 そしてそれを見るのは本当に感動的ですJMP はいつでもさらに深く掘り下げることができます」

– Egon Gross 氏、マスターテクノロジスト、Symrise

Symrise の成功事例

 

」 JMPは本当に、本当に速いです。 他のソフトウェアでも作業を行うことはできますが、すべてが 1 か所にあるわけではありません。 JMP を使用すると、以前は 3 つまたは 4 つの異なるソフトウェアを使用していましたが、1 つのソフトウェアだけですべてを行うことができます。」

– Paula Kitts 氏、計算化学者、アストラゼネカ

アストラゼネカの成功事例

 

「問題は2年間続いていた。 しかし、データが収集され、それを集中的に調査し始めると、3 週間でデータが得られました。 」

– Julia O'Neill 氏、Direxa の創設者兼主席コンサルタント、Merck の元エンジニアリング担当ディレクター

統計的に言えば、あなたの組織には優れた分析を構築するための戦略がありますか?

 

「それは考え方を変えるものです。 人々はそれを見ます数週間の作業全体を数秒で完了できますそうすれば、彼らに考えさせ、別の観点から質問を組み立てる余地が十分に残されます。」

– Alfredo Lopez Navarro 氏、Telefonica Germany、オムニチャネル データ ラボ マネージャー

統計的に言えば、あなたの組織には優れた分析を構築するための戦略がありますか?

 

「 JMP が提供するインタラクティブなグラフィックスは、学際的な議論を進めるための優れた方法です。 。 私は、この問題について議論するさまざまな視点の全体を表す、適切に構築された優れたグラフを聴衆の前に提示するのが好きです。 とても貴重なものですよ。」

– Julia O'Neill 氏、Direxa の創設者兼主席コンサルタント、Merck の元エンジニアリング担当ディレクター

統計的に言えば、あなたの組織には優れた分析を構築するための戦略がありますか?

 

「昔はExcelを使っていたんです。 退屈で間違いが起こりやすいプロセスだったので、私たちは多くの時間とエネルギーを費やしました。 今JMP を使用すると、データを一晩実行し、翌日出力を確認できます。 これにより、Excel では 2 ～ 3 日かかっていた時間が大幅に節約されます。それを解読するために。」

– ATL、プリンシパル信頼性エンジニア、Guifu Wang 氏

ATL の成功事例

 

「大きなメリットは時間の節約です。 非常にペースが速く、競争が激しいエレクトロニクスおよび半導体業界では、即応性が求められます。 JMP ならそれが可能です。」

– Petra Schreier 氏、Atotech エンジニア

アトテックの成功事例

 

「分析タスクを 90% 短縮して実行できるようになりましたつまり、同じ勤務時間内でより多くのことができるということです。 言い換えると、 JMP の費用対効果は非常に高い」

– SungSoo Lee 氏、Daeduck Electronics、イノベーション グループ マネージャー

大ダックエレクトロニクスの成功事例

 

「簡単そうに聞こえますが、それは JMP によってシンプルになったからです。JMP は文字通り数秒で答えを与えてくれました… そのため、その理由や原因を探ることにすべての時間を費やす代わりに、何が[問題を引き起こしている]のか、そしてそれを解決するために何ができるのかを徹底的に検討しました。」

– Tyler Wise 氏、グローバル ビジネス サービス、プロジェクト アナリスト、ディーボルド ニクスドルフ

ディーボルド・ニクスドルフの成功事例

 

「JMP は私たちのグループの主力企業です。 生産性が大幅に向上します–そして私たちはそれを使用する新しい方法を常に学んでいます。」

– Eastman Chemical、AI および機械学習テクノロジー マネージャー、Kevin White 氏

イーストマン ケミカルの成功事例

 

「製造上の欠陥領域をすべて調べたい場合は、そのタスクを正しく実行するには、おそらく 2 人で丸 1 週間かかるでしょう。 JMPなら15分でできるそして、それを何度も繰り返し、遊んで、さまざまな方法で見てください。」

– Dan Fortune 氏、FMC Technologies グローバル ビジネス エクセレンス マネージャー

FMC テクノロジーの成功事例

 

「 6 週間で、スクラップからインターフェースまで完成しました。 JMP は理想的なツールでした。 これは、リアルタイムかつインタラクティブな唯一のシックス シグマ ツールです。」

– Laura Zambianchi 氏、フレゼニウス社シニア フィルター材スペシャリスト

フレゼニウスの成功事例

 

「スタックコマンドを使用しましたが、 10分以内に、「さあ、どうぞ」と言うことができました。 すべて完了。'彼は感銘を受けました。 そして私もそうでした。 JMP は本当に強力です。」

– Peter Mroz 氏、ヤンセン社シニア統計プログラマー

ヤンセンの成功事例

 

「以前はフルタイムで3人でやっていました。 今はパートタイムで2人がやっていますこれにより、彼らは追加のテストを行うことができるようになります。」

– Jason Lott、米国合成社リサーチエンジニア

米国合成の成功事例

 

「最も重要な 3 つの要素を特定することができ、そこからプロセスを本格的に進めました。 その結果をもとにマシンを作成し、現在現場で使用しています。 プロセスの開始からマシンの実装までに約 6 か月かかりました。この種のプロジェクトとしては非常に速いです。 」

– Matt Brown 氏、プロセス エンジニア、US Synthetic

米国合成の成功事例

 

「 JMP では、すべてのグラフィカル ルーチンにわたって転送されるプロダクトにプロパティを割り当てることができるため、時間を大幅に節約できるようになりました。 」

– Jeff Stagg 氏、Kraft Foods UK、主席研究員

クラフトの成功事例

 

「悪いデータをダッシュボードに使用しても意味がないので、スクラップ データの収集方法を微調整しました。 現在、データ収集は所有権指向になるように設定されており、施設全体でスクラップを追跡し、すべてのグループで同じ方法でデータを表示できるようになりました。 [JMP があった] 以前は、グループは SQL データベースから手動でデータを取得し、独自のグラフを作成していました。これを毎週実行する必要がある場合、どれほど時間がかかるかがわかります。 」

– Evan Ngo 氏、Polar Semiconductor 社シニア電気テストエンジニア

ポーラーセミコンダクターの成功事例

 

「当社のエンジニアは朝出勤すると、スクリプトを開始してレポートを受け取り、分析に多くの時間を費やすことなく、何をすべきかを即座に決定できます。 彼らには、より重要なことを行うためのより多くの時間があります。 JMP は、生産プロセスの最適化に役立ちます。 だからこそ私は言います、 「JMP にお任せください。」スクリプトを書いて、JMP に何をするかを指示するだけです。 そうすれば、必ずしも同じ分析を何度も繰り返す必要はなく、より興味深いことから始めることができます。」

– Katharina Lankers、SCHOTT 研究科学者

ショットの成功事例

 

「X 線断層撮影法を使用すると、実際に JMP の統計関数を使用して、高性能爆発物の空隙の分布を取得できます。以前であれば、[同僚] が処理するのに 3 ～ 4 日かかっていたでしょう。 しかし、JMPでは30分ほどかかりました。 LANL 経営陣はその結果に本当に満足していました。」

– Trevor Shear、元ロスアラモス国立研究所、現在はオレゴン大学の博士課程候補者

オレゴン大学の成功事例

 

「JMP でそれを実行しただけで、彼らは本当に売れました。 これは分析だけでなく、データのグラフィック表現も含みます。 他のソフトウェアでもこれができるかもしれませんが、JMP では文字通りボタン 1 回クリックするだけで同じことができるのに、3 ～ 4 時間かかります。 それがグループを興奮させました。」

– Trevor Shear、元ロスアラモス国立研究所、現在はオレゴン大学の博士課程候補者

オレゴン大学の成功事例

 

"私は行った少なくとも 1 週間の作業から、おそらく 10 分程度の作業です。 それはかなり重要なものでした。」

– Dirk Jordan 氏、国立再生可能エネルギー研究所、シニア信頼性エンジニア

米国エネルギー省の成功事例

 

「JMP を使用すると、まったく同じ方法で、または別の方法でデータを非常に迅速に再分析して、他に何を伝えようとしているのかを確認できます。」

- ジェニファー・ヴェルドリン博士、アリゾナ大学

アリゾナ大学 | JMP

生産性と品質の向上

「何か新しいことに挑戦するよう求められると、いつも躊躇してしまいますが、それは人間の性質です。 JMP Live を Microsoft Team と統合できることを知ったとき、この統合ツールをプロジェクトのコラボレーションに使用できることに非常に興奮しました。 JMP Live が Microsoft Teams の一部になったため、科学者はより安心して使えるようになりました。彼らは新しいプロジェクトを始めることにそれほどためらいを持っていません。」

-AJ カウル、ペリゴ

JMP DS Americas 2021- レコーディング プロデューサー - データ エクスプローラー スポットライト gallery.mp4 - すべてのドキュメント (sharepoint.com)

 

「当初、反応が起こるには大きなエネルギー障壁がありますが、適切な触媒を加えることにより、そのエネルギーは大幅に減少します。 JMP、およびソフトウェアに付随するサポート体制が、当社の触媒となると考えています。」

-Steve Hampton 氏、PCC Structurals プロセス制御マネージャー

PCC Structurals の Steve Hampton 氏が、Minitab からの移行と、彼が「計り知れない付加価値」と呼ぶエンゲージメントと学習のために JMP リソースを活用することが非常に重要である理由について語ります。

 

当社のアラーム ボードを使用すると、パラメータが制御不能になったときをすぐに確認できます。 複数のパラメーターがある場合でも、アラーム ボードだけでなく、グラフ ビルダーのことを考えると、非常に簡単です。 アラーム ボードにより、パイロット生産での歩留まりがおそらく 1 ～ 5% 向上しました。 。 タスクによって異なりますが、一連の実験と実行に基づくと、1 ～ 5% は大きな改善だと思います。」

– Torsten Weber 氏、Heliatek プロセス統合エンジニア

ヘリアテックの成功事例

 

「プロクター・アンド・ギャンブルで [JMP の機械学習アプリケーション] を使用する方法の 1 つは、製造ラインでの欠陥の検出です。 製造ラインには、多くの場合、機械学習モデルを開発するために必要なデータを生成するセンサーが設置されており、機械学習モデルは、梱包ラインを流れる個々のユニットを欠陥か欠陥ではないかに分類します。 2 番目の例は、いわゆる予知保全です。生産ラインの混乱を実際に発生する前に予測できるようになります。 そして最後の領域は消費者調査です。 これは、人口統計に基づいて消費者を定義されたセグメントに分類するもので、これにより企業はマーケティングと広告に集中できるようになります。 」

– ビル・マイヤーズ氏、プロクター・アンド・ギャンブル社主席統計学者

統計的に言えば、機械学習を適切な問題に適用する

 

「欠損値を処理できる統計手法、つまり次元削減と呼ばれるものがあります。 カテゴリが多数あるカテゴリ変数がある場合は、カテゴリの数を減らすことができます。 そして次元削減の利点は、多くの場合、より効率的なモデル構築が可能になることです。 モデルを理解して説明するのが簡単になる可能性があります。 また、イメージしやすいかもしれません。 データ視覚化ツール (JMP など) は、この探索を行うための優れた方法です。 」

– ビル・マイヤーズ氏、プロクター・アンド・ギャンブル社主席統計学者

統計的に言えば、機械学習を適切な問題に適用する

 

「 JMP は、本当に重要な問題を特定できるため、機器全体の効率を向上させるのに役立つと私は信じています。 現在、品質管理やその他の方法論は管理手段となり、潜在的な改善点の測定と特定に役立ちます。 しかし、技術的な決定は、

これらは今でも直感、逸話、そしてもちろんプロセスを管理している人々の経験に頼って作られています。 ここで、JMP と工場の背後にあるデータの統計分析が、プロセスを制御してより良い生産物を提供し、たとえばメンテナンスをより適切に管理するのに役立つ重要なパラメータを特定するのに役立つと思います。」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時間: 隠れた工場を削減するために必要な重要なデータを明らかにします(リンクは近日公開予定)

 

「これは、工場で生産されている大量のデータから知識と洞察を抽出する機会です。 最近のほとんどのユニット操作では、1 秒あたり数千ではないにしても数百のデータ ポイントが生成され、そのすべてのデータを使用して、JMP 内でプロセスをより適切に制御する方法を特定します。 これにより、より迅速に正しい決定を下せるようになり、何が重要かどうかについてグループで議論する必要がなくなります。」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時間: 隠れた工場を削減するために必要な重要なデータを明らかにします(リンクは近日公開予定)

 

「最近の調査で、PWC は、最も革新的な特殊化学会社の成長率が、最も革新的でない特殊化学会社よりも 16% 高いと指摘しました。 上位のイノベーターは、赤色のグループの生産性が最も低い競合他社の 3 倍になると予測しています。 これらのツールをオペレーターの手に届けることが前進する道であることを付け加えておきたいと思います。 彼らをIT部門や本社から生産、研究開発、事業開発に移さなければなりません。 そこが私たちが最も恩恵を受けるところです。 そして私はそれを信じていますJMP は非常に早く学習でき、思っているよりもずっと早く結果を出し始めることができます。 」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時間: 隠れた工場を削減するために必要な重要なデータを明らかにします(リンクは近日公開予定)

 

「英国政府はすでに英国経済はあまり効率的ではないと述べている。 そして、その取り組みの多くは効率の向上に関するものになるでしょう。 私は思うJMP は製品をより迅速に市場に投入するのに役立ちます。 これは、製造上の失敗を減らし、生産品質の安定性を高めるという、私たちがもたらすことができる大きな価値です。」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時間: 隠れた工場を削減するために必要な重要なデータを明らかにします(リンクは近日公開予定)

 

「9 つの要因があり、いくつかの相互作用しか推定できませんでした。 そして、実験を実行できるのは 21 回だけでした。 [そのとき、JMP の最終的スクリーニング設計について学びました]: 主要なプロセスのノブを識別するための設計。 推進要因は何ですか? この例では、従来のアプローチでは 28 回の実行が必要だったのに対し、DSD を 21 回の実行で実行した場合の具体的な節約効果は、さらに最適化フェーズでさらに 20 回の実行が必要になる可能性があります。 」

– Maria Lanzerath 氏、WL、統計グローバル責任者 ゴア

革新の時: 実験計画法による生産プロセスの最適化(リンクは近日公開予定)

 

「特殊化学会社の場合、多くの場合、顧客からプロセスを受け取ることになります。 この種のデータを顧客に返して、何が起こっているのかをあなたが彼らよりも深く理解していることを顧客に示すことで、ビジネスを強固なものにすることができるかもしれません。 」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時: データから価値を引き出してイノベーションを加速する(リンクは近日公開予定)

 

「研究開発マネージャーとして、実験計画法を使用すると、この研究開発作業にかかる時間を非常に予測できるようになります。 そして、経営者と顧客との関係にさらに自信が持てるようになります。」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時: データから価値を引き出してイノベーションを加速する(リンクは近日公開予定)

 

「もしあなたが建設会社で家を建てているとしたら、労働者はハンマーを受け取るでしょうか？ はい。 当社のエンジニアは、データを分析する場合、通常は JMP を使用します。 」

– Ted Ellefson 氏、Seagate、機械研究開発部門マネージングプリンシパルエンジニア

シーゲイトの成功事例

 

「 JMP が果たす役割は、最初にデータを探索して、どのパラメータと相互作用が最も重要であるかを判断するのに役立ちます。 そして、どのタイプの SPC 監視ツールが本当に効果的かを検討します。 … それが決まれば、自動情報システムまたは MES システムを使用して特定の技術を導入し、それを常にリアルタイムで実行できるようになります。」

– Ted Ellefson 氏、Seagate、機械研究開発部門マネージングプリンシパルエンジニア

シーゲイトの成功事例

 

「低い知識から高い知識へ– それが設計工学とプロセス工学のすべてです。 あなたは継続的に会社に知識を提供しています。 それが JMP のデータ分析でできることです。」

– Ted Ellefson 氏、Seagate、機械研究開発部門マネージングプリンシパルエンジニア

シーゲイトの成功事例

 

「JMP の小さなボタン 1 つで、数百万行のコード、40 ～ 50 ファイルのデータに基づいてグラフを作成できます。これはまさに驚くべきことです。 W JMP スクリプトをクリックするだけで、意思決定に役立つ結果とグラフを生成できます。 … 20年前ならそんなことは絶対に起こらなかったでしょう。」

– Ted Ellefson 氏、Seagate、機械研究開発部門マネージングプリンシパルエンジニア

シーゲイトの成功事例

 

「最終的に空間の計画を立てる一連の単一パラメーターの実験を想像するのは比較的簡単です。 しかし、DOE を使用すると、より迅速にその場所に到達できます。 効率は確実に向上しました。 JMP は、入力データの不確実性に基づいてモデルの係数がどの程度信頼できるかを示す非常に優れた尺度を提供します。 JMP には、信頼性の高い方法でデータを使用して何ができるかを理解するのに役立つツールが多数あります。 」

– Siemens Healthineers、製造担当シニア ディレクター、Greg Mattiussi 氏

統計的に言えば、最新の品質エンジニアリングで関連性と競争力を維持する

 

「インタラクション効果はますます重要になる。 品質エンジニアが対処しなければならない単一パラメータの問題は迅速に対処されるようになり、より多変量のアプローチがますます重要になってきています。」

– Siemens Healthineers、製造担当シニア ディレクター、Greg Mattiussi 氏

統計的に言えば、最新の品質エンジニアリングで関連性と競争力を維持する

 

「定期的な校正や継続的な改善活動などでは、確かに多くのデータを使用しますが、それでもアクセス時間とデータのクリーンアップにかかる時間は重要です。 それで私たちは、よりアクティブで前向きな方法での使用を推進しようとしています。たとえば、そもそもの問題を回避するために、よりスマートで自動化された管理図を使用します。 」

– Siemens Healthineers、製造担当シニア ディレクター、Greg Mattiussi 氏

統計的に言えば、最新の品質エンジニアリングで関連性と競争力を維持する

 

「過去数年間で最も素晴らしい発展の 1 つは、これまでよりもはるかに詳細に製品の特性を評価できる、より自動化された検査ツールの普及です。 彼らは膨大な量のデータを記録しており、私たちが生成している製品の品質を理解するための非常に強力なツールとなっています。 しかし、これらすべてのギガバイトやテラバイトのデータをどうするかという問題が生じます。 製品の品質を確立するためにそれを使用した後、それをどのようにアーカイブしますか? オンサイトまたはオフサイトのどちらから始めますか? オフサイトに保存するのに十分な帯域幅がありますか? 再度分析する必要があるときにそれを取得するのに十分な帯域幅がありますか? この種の実際的な問題は、新しいツールや新しいプロセスを設計するときに事前に考慮する必要があります。問題を予期していないと、工場にとって実際の制限になる可能性があるからです。 」

– Ed Hutchins 氏、Wolfspeed、プロダクト エンジニアリング マネージャー

統計的に言えば、最新の品質エンジニアリングで関連性と競争力を維持する

 

「今後 10 年間で、私たちがビッグデータ重視から、ビッグデータをリトルデータに結び付けるいくつかの戦略を開発するまでに進化するのを見たいと思っています。 ビッグデータは、私たちが活用できる可能性を示す傾向を特定するための探索ツールとして使用しますが、その場合は、因果関係を確立することにはるかに重点を置いた計画された実験と小さなデータのコレクションを使用します。ビッグデータで何が見えているかを確認するためです。 もし私たちがその橋を架けることができれば、私たちは、私たちが持っているビッグデータを最大限に活用し、今後の意思決定にさらに自信を持てるようになると思います。 」

– クリスティーン・アンダーソン・クック氏、ロスアラモス国立研究所、統計学者

統計的に言えば、最新の品質エンジニアリングで関連性と競争力を維持する

 

」 JMP と DOE を使用すると、今では誰もがデータの価値と、データがどのようにプロセスと製品の品質を向上させるかを認識しています。 。 JMP を使用しているので、複数のインタラクションをテストできるようになりました。 その後、技術者のところに戻ってデータを見せることができます。」

– Lise Isachsen 氏、コロプラスト、シニア プロセス スペシャリスト

コロプラストの成功事例

 

「 JMP は、グループ全体で一貫した [方法論] を確保し、一貫した結果を報告するのに非常に役立ちました。 これにより、証拠生成能力が大幅に強化されました。 」

– スーザン・ロウトン氏、メドトロニック社リサーチマネージャー

メドトロニックの成功事例

 

「分析により合意形成が可能になりましたそして、自分たちが見たものをずっと話していたプロセス技術者の話を聞き始めました。 データのおかげで私たち全員が彼らが伝えようとしていたことに集中することができ、プロジェクトは非常に成功しました。」

– Julia O'Neill 氏、Direxa の創設者兼主席コンサルタント、Merck の元エンジニアリング担当ディレクター

統計的に言えば、あなたの組織には優れた分析を構築するための戦略がありますか?

 

「この問題を解決するために、私たちはさまざまなアプローチを適用しました。そして何が起こったのかというと、その時のことを覚えています…。 JMP と同様にブートストラップ フォレストの形式を使用して、可変重要度プロットを作成しました。 そして、そのプロットが皆が見ているスクリーンに現れたとき、一瞬の沈黙と、大きな「ああ！」という声がありました。 その時点で捜査全体が方向転換した。 」

– Julia O'Neill 氏、Direxa の創設者兼主席コンサルタント、Merck の元エンジニアリング担当ディレクター

統計的に言えば、あなたの組織には優れた分析を構築するための戦略がありますか?

 

「プロセスを理解していれば、コスト構造を検討し、品質とコストの両方の面で最適化を行うことができます。 」

– Søren Pehrson 氏、Haldor Topsoe A/S、触媒製造科学者

統計的に言えば、あなたの組織には優れた分析を構築するための戦略がありますか?

 

「私が長年にわたって学んだ教訓の 1 つは、解決すべき大きな問題を見つけることです。 危機を無駄にしないでください！ 私は総合品質とシックス シグマの実装にかなり関与し、統計的思考を仕事に根付かせることに努めました。 私たちが実際に牽引力を得始めたのは、分析アプローチを使用して最も困難な問題のいくつかに取り組み始めたときでした。 リスクは高く、露出も多かったですが、答えが見つかれば良いことになるかもしれません。」

– Julia O'Neill 氏、Direxa の創設者兼主席コンサルタント、Merck の元エンジニアリング担当ディレクター

統計的に言えば、あなたの組織には優れた分析を構築するための戦略がありますか?

 

「[当社の最大の顧客の 1 社は]、当社のプロセスの差異が大きすぎると苦情を申し立てました。 そこで私たちはシックスシグマを使用して問題を解決するチームを結成しました。 JMP は、大量のデータを処理できる能力と対話性により、この問題の解決に非常に役立ちました。 現在、差異は約 50% 減少しています。 私たちの上司と顧客はその結果に非常に満足していました。」

– ATL、シックス シグマ導入マネージャー、Henry Qiao 氏

ATL の成功事例

 

「Celltrion は製品開発に QbD を広範囲に使用しています…。 それは製品開発に統計を最大限に活用することです。 これが私たちの仕事への取り組み方です…。 私たちが最も信頼しているツールは JMP です。 私たちはこれをメソッド開発とプロセスの最適化に使用します。 JMP は使いやすく、データ分析に不可欠です」

– Celltrion、化学、製造および管理統計部門責任者、Minjoo Choo 氏

セルトリオンの成功事例

 

「製品の 30% が、組み立てに 1,500 ドルから 2,000 ドルのコストをかけて廃棄されることを考えると、当社のスクラップ代が法外なものであることが想像できるでしょう。 [最終的に、ソースとして 2 つのサプライヤー間で歩留まりが異なることが特定され、1 つのサプライヤーは 100% の収率を達成し、もう 1 つのサプライヤーは 70% の収率を達成しました]。そして、毎日の生産で各サプライヤーの割合が 50/50 ではないことがわかりました。 あるサプライヤーの素材を使用していましたが、その後、別のサプライヤーの素材に移行しました。 [収量] は、どのサプライヤーを使用したかに応じて変動します。 このことから、サプライヤーに基づいてデータを解析する必要があるという教訓が得られました。 」

– コヒレント社ゼネラルマネージャー、メリサ・ブイエ氏

一貫した成功事例

 

「私は上司に次のように説明しました。 JMP を使用すると、より多くのデータを取得でき、プロジェクトのあらゆる側面に QbD をより簡単に組み込むことができます。 」

– Kyung-Yun Kim 氏、NABOTA 研究グループマネージャー、Daewoong Pharmaceutical

大雄製薬の成功事例

 

「 JMP は、シックス シグマ プログラムで行うことの基礎となります。 それはトレーニングプログラムの構造に組み込まれています…。 これは、ビジネス全体にわたってまったく新しい分野の機会を提供してくれるため、私たちにとって構築するのに最適なプラットフォームです。」

– Kevin McCarron 氏、シックス シグマ サービス リーダー、ダウ社

ダウの成功事例

 

「私たちは JMP で全体的に非常に多くの成功を見てきているので、個別の例を取り上げることは困難です。 それはまさに私たちにとって不可欠なツールです」

– Howard Rauch 氏、イーストマン ケミカル社、統計学者

イーストマン ケミカルの成功事例

 

「これらの体重変化が、（私たちが）測定していると思っていたものを測定していないことがすぐに明らかになりました。 JMP がなければそんなことは決して分からなかっただろう。」

– David Payne 氏、ジョンソン・マッセイ・ファイン・ケミカルズ、サイト・ディレクター

ジョンソン・マッセイの成功事例

 

「私たちが現場で目にしているのは、あらゆる種類の問題を解決するために JMP の使用がますます拡大していることです。 JMP は私たちが選んだ統計分析ツールです。 」

– David Payne 氏、ジョンソン・マッセイ・ファイン・ケミカルズ、サイト・ディレクター

ジョンソン・マッセイの成功事例

 

「 JMP は、複雑な製造プロセスにおけるあらゆるノイズから重要な事実を解明できるようにする上で重要です。 」

– コダック、品質ディレクター、ジェフ・ビーサム氏

コダックの成功事例

 

「 JMP を使用すると、ボトルネックを非常に簡単に特定できます。 主要な問題がどこにあるのか、つまりどこに注意を集中すべきなのかを特定できることは、明らかに非常に役立ちます。 私たちが行っているプロセスは多種多様でかなり複雑ですが、役立つことの 1 つは、リーン ツールをどこに適用すればよいかを知ることです。 。 JMP は私の努力をターゲットにしています」

– Kodak 品質および技術マネージャー、Peter Blum 氏

コダックの成功事例

 

「この方法論の開発により、飛行機のパラメーターと飛行条件を迅速に変更し、その結果として地域社会の騒音に与える影響を調べることができました… このプロセスは、JMP を使用するとはるかに速く簡単になります。 手入力ミスを減らすだけでなく、以前は数時間または数日かかっていた作業を数秒で実行できるようになりました。 」

– ジャネット・エリオット氏、ロッキード・マーチン社システムエンジニア

ロッキード・マーティンの成功事例

 

「私たちのリソースは限られており、化学者は十数人しかおらず、複数の製品開発を進めようとしています。」 JMP は、非常に論理的な方法でさまざまな反応条件をスクリーニングし、最適化の開始点を提供するのに役立ちました。 それを行うための非常に意図的で構造化された方法がなければ、これらの新しいアプリケーション開発の取り組みは大きな損害を受けることになるでしょう。」

– Novomer 社 Catalyst 開発担当副社長、Scott Allen 氏

ノボマーの成功事例

 

「これは、Brite Amber パネル用の堅牢な配合開発の始まりでした。 それはJMPでしかできなかったでしょう。 JMP はまさに素晴らしいツールです。」

– David Lee 氏、OLEDWorks 品質および信頼性担当ディレクター

OLEDWorks の成功事例

 

「 JMP を使用することで、サービス コールを担当し、これらのコールの記録を保管する担当者にとって、多くの改善の機会が特定されました。 私たちはプロセスを改善しました。 」

– Oshkosh Corporation シニアチーフエンジニア、Ron Zhang 氏

オシュコシュ コーポレーションの成功事例

 

「私たちは、これまでにない方法で情報を処理できる新しい方法論を発見しました。 それはひらめきでした。 JMP を使用すると、これらすべてを行うことができます。それによって私たちは新たな境地を開拓することができるのです。」

– アルベルト・コロンビ氏、PPG Industries 社メディカル ディレクター

PPG インダストリーズの成功事例

 

「他の何千もの企業が同じ状況にあります。 SAS を導入しており、JMP を追加すると、さらに大きなメリットが得られるでしょう… JMP のグラフィック機能と使いやすさにより、実験の設計やデータの調査に最適です。 SAS は、ほぼあらゆるソースからデータを取得し、高度な分析作業を行います。 そして、JMP は SAS と統合されます。 強力な組み合わせだ」

– Wayne Levin 氏、Predictum 社長

 

「JMP を使用して私たちが実現できたことの 1 つは、私たちの思考プロセスを離散的な世界から、より連続的な時間スケールの世界に変換することです... JMP を使い始めたら、比較できるものはありませんでした」

– Samson Rope、研究開発マネージャー、Greg Mozsgai 氏

サムソン・ロープの成功事例

 

「JMP は、私たちが 140 年間当たり前だと思っていたことを学ぶためのツールを提供します。 私たちは多くの現状や定着した習慣に挑戦してきましたが、JMP はそのプロセスを加速するのに役立ちました。 」

– Samson Rope、品質プロセス エンジニア、Steve Czupryna 氏

サムソン・ロープの成功事例

 

「JMP はすでに 10 人ほどのユーザーによって、さまざまな製品ラインにわたって歩留まりと製品品質を監視するための統計分析を作成するために使用されていました。 2 年間使用した後、彼らが直面した唯一の制約は、同僚が彼らに検索、テスト、計算を要求し続けるという事実でした。 革新と品質が私たちの主な動機であるため、会社全体が効率を高める必要がありました。 この最初の経験は、私たちにこのツールのパワー、可能性、使いやすさを確信させるあらゆる機会を与えてくれました。 その結果、私たちはビジネス全体への活動の発展をサポートするために、適切な時期にその使用を拡大することを躊躇しませんでした。」

– Soitec、収量/プロセス管理システム シニアマネージャー、Annick Vuillermoz 氏

ソイテックの成功事例

実験の計画

「 DOE が優れているという証拠はたくさんあります。 しかし、多くの組織、非常に多くの人がまだそれを使用していません。 なぜ？ その合理的な知識を超えた何かがあるはずです。 私からしてみれば、それは何か間違ったことをすることに対する信頼や恐怖と関係があるに違いない…一度に複数のことを変更するこの新しい方法に対する人々の信頼… したがって、[態度を変える]最も簡単な方法は、DOE での成功を組織に確認する機会を与えることです。 いくつかの簡単な実験を実行し、結果を表示できます。 私は同僚に「私を信じてください」と言います。 私はあなたを助ける。 そして、DOE の旅を私に従ってください。 私たちが一緒に仕事をしている間、これらすべての一見複雑なものがどのように組み合わさって素晴らしい知識と洞察につながるのかを彼らが見て感じられるようにお手伝いできます。 良い模範となり、成功を実感してもらいましょう。 それができれば、仲間が増え、人々は DOE で良い結果を達成し始めるでしょう。」

– Olaf Bürger 氏、品質マネージャー、体系的改善プロセス、マーレ

統計的に言えば、計画された実験によるイノベーションとプロセス改善の迅速化

 

「Adocia の製品が成熟し、ICH ガイドラインが製薬会社を刺激するにつれて、製品とプロセスのパラメーターの関連性を深く理解するために、実験計画法などの統計的アプローチをますます使用しています。私たちの研究室で。 」

– Thomas Cochet、プロセス化学責任者

アドシアの成功事例

 

「私たちは、プロセス開発において DOE のような統計的アプローチを導入する必要があると感じていました。そして当社の CMO のプロジェクト リーダーの 1 人が JMP を推奨しました。 」

– Thomas Cochet、プロセス化学責任者

アドシアの成功事例

 

「私は経営陣に数値や表という意味でのデータを一切見せませんでした。 データを可視化してみました。 そして、これをインタラクティブに行うことができ、1 つのコントロールを動かして応答が動くと何が起こるかを示すことができれば… 変更したときにプロセスがどのように見えるかを見て、インタラクションとシステムの動作を見せられたら…彼らはあなたの[DOE]を信頼し始めるでしょう」

– Olaf Bürger 氏、品質マネージャー、体系的改善プロセス、マーレ

統計的に言えば、計画された実験によるイノベーションとプロセス改善の迅速化

 

「 DOE の複雑さは、現在私たちがやらなければならない取り組みの複雑さとよく一致しています（自動化の増加とデータ ストリームの増大を考慮すると） 。 最終的には、非常に優れた深い理解が得られます。」

– Egon Gross 氏、Symrise、バイオテクノロジー エンジニア

統計的に言えば、計画された実験によるイノベーションとプロセス改善の迅速化

 

「多くの人にとって、DOE は一般的な実践規範ではありません。 まだまだ馴染みがなく、使っていない人も多いのではないでしょうか。 そして、多くの時間とお金、そして解決しようとしているタスクに対する洞察力を失っています。 」

– Egon Gross 氏、Symrise、バイオテクノロジー エンジニア

統計的に言えば、計画された実験によるイノベーションとプロセス改善の迅速化

 

「トレーニングや複雑さなど、一般的な[DOEに対する抵抗の原因]のいくつかを克服する良い方法は、良い教師、または必要に応じて良い教科書を見つけることです。 さらに、良いコーチを見つけてください。 それは知識のある同僚である可能性があります。 そして、あなたが抱くかもしれない小さな質問から始めてください、おそらく 2 つ、3 つ、または 4 つの要素があります。 小さなことから始めて、経験と知識を増やしてください。 コーチを見つけることができれば、あなたは良い道を進んでいます。」

– Markus Schafheutle 氏、Allnex コンサルタント兼元グローバル改善マネージャー

統計的に言えば、計画された実験によるイノベーションとプロセス改善の迅速化

 

「DOE は、一部の業界だけが使用できるものではありません。 DOE は本当にすべての人のためのものです」

– Markus Schafheutle 氏、Allnex コンサルタント兼元グローバル改善マネージャー

統計的に言えば、計画された実験によるイノベーションとプロセス改善の迅速化

 

「従来の多変量解析手法と比較して、[JMP 予測スクリーニング プラットフォーム] は、応答として連続因子とカテゴリ因子の両方を処理できます。 。 これらの要素間に相互作用やその他の複雑な関係がある場合に非常に役立ちます。」

– 東京エレクトロン株式会社、データサイエンティスト、ミアオ・チェン氏

統計的に言えば、機械学習を適切な問題に適用する

 

「 B JMP での実験計画法の実装と同様に、最適化の相対的 (数値的) 重要度を設定できることは、非常に貴重であることが証明されました。 」

– Alin Ionas 氏、分析化学者、デンマーク工科大学

DTU の成功事例

 

「私は、数百の化合物に対して一般的な方法を最適化するプロジェクトに取り組んできました。 そして、対象とするほとんどの化学物質に対して妥当な性能を得るのに十分な一連の機器パラメータを見つけなければなりませんでした。 それは大変な作業なので、JMP の DOE プラットフォームを使用することが解決策だと感じました」

– Alin Ionas 氏、分析化学者、デンマーク工科大学

DTU の成功事例

 

「この種の実験を実行する経験をある程度積んでおけば、設定するだけで忘れることができます。 実験を設定し、機器に動作をさせ、データの抽出方法を検証し、データ ファイルから高品質のデータを確実に取得できるようにします。 そうすれば、それをモデルに戻して次の反復を生成するのはそれほど手間ではありません。 」

– Alin Ionas 氏、分析化学者、デンマーク工科大学

DTU の成功事例

 

「JMP は不均衡なデータセットを扱います。 何がリスクなのかを教えて、それに対処し、賢い選択をさせてくれるでしょう。ただノーと言うのではなく。」

– Michael Anderson 氏、上級統計および測定開発エンジニア、コーニング社

コーニングの成功事例

 

「JMP は競争力のある価格の製品です。あらゆるエンジニアが一般的に使用できる統計ツールと、あらゆる問題を調査できる高度な統計ツールの両方を組み合わせたツールエンジニアリングや研究分野の誰かが日常的に対処しなければならない問題です。」

– Michael Anderson 氏、上級統計および測定開発エンジニア、コーニング社

コーニングの成功事例

 

「材料における自明の理: すべてに当てはまる万能のものはありません。 1 つの [要素] を増やすと、通常、他の何かが妥協することになります。 私たちは、コーティングをできるだけ透明にするだけでなく、たとえば[充填時に]どのようなプロセスを経ても耐えられるようにしたいと考えていました。 コンポーネント内のサブコンポーネントを把握するためにコンポーネント比を最適化するために行った配合、応答曲面、および混合 DOE の量は膨大です。 」

– Michael Anderson 氏、上級統計および測定開発エンジニア、コーニング社

コーニングの成功事例

 

「失敗できることはコストがかかりますが、それは実験の重要な部分です。 コーニングでは、実験の実施に関して大きな抵抗に遭遇したことはありません。 お金をかけてできるだけ多くのことを学びたいと思っています。 「これを完全に計画された実験としてやりたい」と言うとき、私は決して抵抗しません。 [DOE] はこの時点で Corning に組み込まれます」

– Michael Anderson 氏、上級統計および測定開発エンジニア、コーニング社

コーニングの成功事例

 

「最初の疑念を打ち破るのが最も難しい部分でしたが、それは転換点でもありました… 私たちの科学者は、実験のセットアップ方法の選択が、得られるデータの品質にどのように大きな影響を与えるかを学びました… JMP のカスタム DOE モジュールは、各実験で最大限の情報が得られるようにするのに役立ちます」

– Parker LORD社、品質リーダー、Bernard Goguelet氏

パーカーロードのサクセスストーリー

 

「人々が [DOE] を日常の思考に組み込んでいる兆候がすでに見られています。 : 私は新製品を開発し、直感を使ってそれに近づくつもりです。それが主題に関する専門知識です。 次に、JMP を使用して領域を定義し、それを最適化します。 彼らはモデルについて、他の方法では知り得なかったことを学んでいます。」

– Parker LORD社、品質リーダー、Bernard Goguelet氏

パーカーロードのサクセスストーリー

 

」 JMP を使用してカスタム設計を行います。 カスタム デザイン プラットフォームは、興味のある実験を説明する非常に優れた方法です。 私たちは独自のカスタム アプリケーションを使用しています。これは、その設計を採用し、それをロボットで実行できる種類の命令に変換する Web アプリケーションです。 それで私たちは、JMP をロボットに接続し、完全に統計的に実験を設計、構築、テスト、測定する機能のループを閉じることができる重要なものを中間に配置することで、迅速にプロトタイプを作成し、バイオテクノロジー機能を構築することができました。 JMP の実験計画法を使用してバランスをとりました」

– London DNA Foundry、オートメーション責任者、David McClymont 氏

革新の時: 組織が優れた分析文化を実現する方法: 合成生物学の例(リンクは近日公開予定)

 

「高度なデータ分析における DOE は、データをまとめてより効率的に使用するのに役立ちます。 これは、データからより多くの洞察を抽出することを意味します。 しかし、実験計画法は、適切なデータを取得して効率的な方法で実行する必要がある前段階でも役割を果たします。 …というのは、通常、私たちは常にリソースと時間が不足しているからです。」

– ピラール・ゴメス・ヒメネス、ジョンソン・マッセイ主任科学者

イノベーションの時: DOE の考え方を活用して実験を成功させる(リンクは近日公開予定)

 

「誰でもDOEを行うことができます...DOE をまだやったことがない場合、DOE を始める最善の方法は、ただ飛び込んでみることです。」

– ピラール・ゴメス・ヒメネス、ジョンソン・マッセイ主任科学者

イノベーションの時: 実験を成功させるために DOE の考え方を活用する(リンクは近日公開予定)

 

「伝統的な考え方を持つ人は、最初から最適な設定を見つけようとします。 私たち人間が多変量の実験空間を視覚化するのに苦労しているにもかかわらず、彼らはターゲットを狙うでしょう。 対照的に、 DOE の考え方を持つ人は、座って計画を立てることにもっと時間を費やし、この実験に影響を与える可能性のあるさまざまな変数をすべて考えることにもっと時間を費やすでしょう。 。 彼らはすでに範囲を考えており、最適なものを見つけるために広範囲の実験空間を探索することに興味があるでしょう。 これが従来の考え方と DOE の考え方の大きな違いです。」

– ピラール・ゴメス・ヒメネス、ジョンソン・マッセイ主任科学者

イノベーションの時: 実験を成功させるために DOE の考え方を活用する(リンクは近日公開予定)

 

「実験計画法はツールですが、魔法のツールではありません。 専門知識が必要です。 すでに知っていることを補完するツールです」

– ピラール・ゴメス・ヒメネス、ジョンソン・マッセイ主任科学者

イノベーションの時: 実験を成功させるために DOE の考え方を活用する(リンクは近日公開予定)

 

「推論を行うことができる要素が複数あるすべてのシステムで、DOE を使用できます。 私の15年間の経験では、要因が1つしかないケースを見たことがありません。 ご存知のとおり、科学は複雑です。 それで実験計画法は常に使用されるべきだと思います」

– ピラール・ゴメス・ヒメネス、ジョンソン・マッセイ主任科学者

イノベーションの時: 実験を成功させるために DOE の考え方を活用する(リンクは近日公開予定)

 

「DOE はブラックボックスだと考える人もいます。 また、DOE を使用するには、実際には統計について多くの知識が必要であると考える人もいます。 おそらくこれらのことは過去には真実でしたが、現在では DOE を適用するのは非常に簡単です。 それは本当に

素早い。そしてそれは本当にビジュアルです。 視覚的な部分はブラックボックスの問題を解決します。 そして、簡単ですぐに他の問題を解決できる部分です。 現在では、DOE を迅速に設計し、結果を迅速に分析するのに役立つ、JMP のようなユーザーフレンドリーなソフトウェア パッケージが用意されています。 そして、分析を明確に理解できるように、視覚的な方法で行うことが非常に重要です。 そして、それを他の人に説明できるようになります。 誰もがそれを行うことができます。」

– ピラール・ゴメス・ヒメネス、ジョンソン・マッセイ主任科学者

イノベーションの時: 実験を成功させるために DOE の考え方を活用する(リンクは近日公開予定)

 

「[DOEの]欠点は何ですか? なし。 私にとって、実験計画法を使用することにデメリットはありません。なぜなら、今では JMP のようなソフトウェアがあり、とても簡単だからです。 。 怖がっている人でも、実際には、それが最適であるという設定で結果が出た場合は、研究室に行って実験をするだけで済むため、通常より多くの間違いを犯すことはありません。チェック。 したがって、いつでも結論を評価できます。 それで実際には、あなたが間違いを犯すとは思えない。 私のメッセージは、「行って、自分で試してみてください」です。

– ピラール・ゴメス・ヒメネス、ジョンソン・マッセイ主任科学者

イノベーションの時: 実験を成功させるために DOE の考え方を活用する(リンクは近日公開予定)

 

「[最終的なスクリーニング計画に JMP を使用する]プロセスに関する洞察がさらに深まり、この作業はすべて 1 週間以内に完了しました… このプラットフォーム内では、ディストリビューションを選択し、モデルを構築する方法を選択でき、利用可能な検証方法もあります。 Go を押すだけで、JMP は 9 つのゼロ以外のパラメーターを持つモデルを作成します。その後、さまざまなモデルを探して実行し、R 二乗または任意のパラメーターに基づいて必要な係数に基づいてモデルを評価できます。欲しい。 そしてそれはとても簡単です。」

– Egon Gross 氏、マスターテクノロジスト、Symrise

革新の時: 実験計画法で複雑なプロセスをマスターする(リンクは近日公開予定)

 

「私はプロセス開発化学者として GSK に入社しました。 私は何年もかけてルーツとプロセスを開発し、それらを本格的な製造にスケールアップしました。 そして私は実験計画法を発見しました。 そしてそれは私の仕事のやり方を確実に変えました…。 一度に 1 つの要素をアプローチする -- これが私のやり方でした

伝統的に教えられています…。 ただし、これの欠点は、必要なスペースをあまり効率的にカバーできないことです。

プロセスを操作している可能性があります。 そして、最適な解決策を見逃す可能性があります。 そしてリソースを大量に消費する」

– Gill Turner 氏、品質によるデザイン リード、GlaxoSmithKline

革新の時: JMP を使用した実験プロセスの最適化(リンクは近日公開予定)

 

「実験計画法を行っているのであれば、せっかく実験を計画し、この作業を体系的に実行するのであれば、将来必要になると考えられるものをできるだけ多く測定してみてください。 1 つのことだけを測定しないでください。 適切な分析を行わなかったことを常に後悔するでしょう。将来そのデータが利用可能になると、さらなる意思決定が促進されます... 実際に現場に出て、自分のシステムのノイズと再現性を最初に本当に理解している人は、将来そのプロセスをどのように改善できるかを理解する最良の機会を得ることができます。 」

– Gill Turner 氏、品質によるデザイン リード、GlaxoSmithKline

革新の時: JMP を使用した実験プロセスの最適化(リンクは近日公開予定)

 

「 DOE は確かに[コストと時間を削減]します。 この作業にどれだけのコストと時間がかかるか、事前に知っておく必要があります。 したがって、実験を計画することを選択したときは、その終了時に何らかの結果が得られることがわかっています。 このアプローチを取らないことを選択した場合、コストと時間に関して何らかの理解を生み出すという考えは、非常に自由な質問になります。 何が起こっているのかを理解するまでに 100 回の実験を行うことになるかもしれませんし、運が良ければ 1 回で良い結果が得られるかもしれません。 しかし、必ずしも理解してもらえるとは限りません。 だから絶対に、 [DOE] はコストと時間を完全に削減し、これが当社のすべてのプロセス開発に使用される標準的な手法であると私は信じています。 」

– Gill Turner 氏、品質によるデザイン リード、GlaxoSmithKline

革新の時: JMP を使用した実験プロセスの最適化(リンクは近日公開予定)

 

「完璧なプロセスを持っていると思っていても、その背後にある理解を一度理解しておけば、将来何か問題が起こったときに、 –それは必然的にそうなるだろう–商業プロセスを正常な状態に戻すことができるデータと情報も入手できます。 したがって、この種の理解を得ることが非常に重要です。」

– Gill Turner 氏、品質によるデザイン リード、GlaxoSmithKline

革新の時: JMP を使用した実験プロセスの最適化(リンクは近日公開予定)

 

「私が実験計画法が好きなもう 1 つの理由は、実験計画法が実験サイクルにどのように適用されるかということです。 DOE を使用して、最初にシステム内で作用するすべての重要な変数が何であるかを仮説化しようとしています…。 DOE は多変量アプローチです。 実験サイクルを実行して、変数セット全体を一度にテストします。 そして、システムについての知識も得られるでしょう。」

– ベン・デッドマン氏、インペリアル・カレッジ・ロンドン、反応迅速オンライン分析センター施設マネージャー

革新の時: 化学者に実験計画法を教える: インペリアル カレッジからの教訓

ロンドン(リンクは近日公開予定)

 

「私は、実験計画法が化学のほぼすべての分野で何らかの利益をもたらす可能性があるとかなり確信しています。 」

– ベン・デッドマン氏、インペリアル・カレッジ・ロンドン、反応迅速オンライン分析センター施設マネージャー

革新の時: 化学者に実験計画法を教える: インペリアル カレッジからの教訓

ロンドン(リンクは近日公開予定)

 

「優れたソフトウェア パッケージがあると本当に役立ちます。 いくつかのスクリプトを紹介しましたが、[コーディングの方法] を知る必要はありません。 ソフトウェアがすべてを処理します。 モデリングはすべて内部で処理されます。 好きなだけ深く掘り下げることができますが、表面にあるものだけを見たい場合は、[JMP] が中心となる要約統計を表示します。 JMP はこれに非常に優れたパッケージです。 独自のコードの書き方を理解する必要はありません。 モデリングの方法を知る必要はありません。 それはすべてあなたに代わって行われます。 ポイントアンドクリックです」

– ベン・デッドマン氏、インペリアル・カレッジ・ロンドン、反応迅速オンライン分析センター施設マネージャー

革新の時: 化学者に実験計画法を教える: インペリアル カレッジからの教訓

ロンドン(リンクは近日公開予定)

 

「（従来の研究室では）自分がやっていることに気づかないことや、プロセスにとって重要かもしれないことが記録されていないことがあります。 そのため、他の科学者はあなたが何をしたかを後で理解することができなくなります。 研究によると、出版された論文で実験を再現するのに十分な情報が見つかることはほとんどありません」

– Michael Sadowski 氏、バイオインフォマティクス シンサス部門責任者

シンセサイザーの成功事例

 

「私たちが設計したプロセスの成功が 3 要素または 4 要素の相互作用に大きく依存していることを示す例があります。 DOE なしでどうやってそこに到達するかを想像するのは非常に困難です。 より伝統的な方法で物事を行う場合は、大きな洞察力のひらめきか、偶然の発見が必要です。」

– Michael Sadowski 氏、バイオインフォマティクス シンサス部門責任者

シンセサイザーの成功事例

 

「生物学者は、実験を行う新しい方法への移行の始まりにいます。 これまでは、各個人が個人的にできることという観点から実験に取り組む必要がありました。 しかし、それは急速に変わりつつあります。 計画、実行、分析を支援するソフトウェアを使用してコンピューター支援実験を行うと、より広い視野で考えるようになります。 手作業で実装できる限られた解決策という観点から質問を検討するだけではありません。 より多くの問題に焦点を当て、尋ねている質問が正しいものであることを確認できます。 JMP や Antha などの計算ツールがそこに到達するための手段です」

– Michael Sadowski 氏、バイオインフォマティクス シンサス部門責任者

シンセサイザーの成功事例

 

「何かあるよ現在業界はAIバブル中しかし、より洗練された手法を適用しようとしたときに最初に直面する問題は、より複雑なモデリングをサポートするための適切な構造と注釈を備えたクリーンなデータが不足していることです。 。 それを実現するには、洗練された計画された実験の実施が不可欠です」

– Michael Sadowski 氏、バイオインフォマティクス シンサス部門責任者

シンセサイザーの成功事例

 

「私が初めて JMP に出会ったのは、キャリアをスタートして数年経った頃の実験計画法でした。 そしてそれは私の問題への取り組み方に革命をもたらしました。 実験の計画方法やデータの分析方法が変わりました。 それ以来、私は転職するすべての会社にそれを売り込み続けています。」

– Jon Armer 氏、F-star Therapeutics 製剤主任科学者

統計的に言えば、実験計画法で迅速なイノベーションを達成する

 

「実験空間を部屋として想像すると、従来の試行錯誤は、部屋の中身を見ようとするドアの覗き穴のように見えます。 別の穴を開けることもできますが、そこからもよく見えなくなります。 あなたは、ランダムな場所にいくつかの穴がある部屋の中に何があるのかを把握しようとしています。 しかし、私にとって、賢明な試行錯誤や実験計画とは、ドアを開けて周りを見回すことです。 実験計画法の最後には、実験空間をよく表すモデルが完成します。 そしてそれはあなたに大きな自信を与えます」

– ピラール・ゴメス・ヒメネス、ジョンソン・マッセイ主任科学者

統計的に言えば、実験計画法で迅速なイノベーションを達成する

 

「約 30% の人が特別な場合にのみ [DOE] を使用していることは衝撃的だと言わざるを得ません。 私はそういうことに何度も遭遇すると言わざるを得ません。 課題ごとに毎日実験を計画できると思います」

– ピラール・ゴメス・ヒメネス、ジョンソン・マッセイ主任科学者

統計的に言えば、実験計画法で迅速なイノベーションを達成する

 

「最近、当社の製品の 1 つに対する需要が大幅に増加しました。 この製品を生産するには新しい施設を建設する必要がありましたが、その前に、この製品の前駆体の 1 つを入手するルートを検討する必要がありました。 新しい施設を建設するときは、非常に不確実性が伴います。 実際にプロセスを非常にうまく制御したいと考えています。 そして、この新たな需要の増加に対応するには、非常に迅速に対応する必要があるため、ストレスにさらされています。 それで私たちは開発チームを支援し、実際に非常に優れたモデルを取得するのに役立つより迅速な DOE を実現することができました。 これは、プロセスをスケールアップし、これらの施設の建設をできるだけ早く計画し、うまくいくという信頼を得るのに役立つモデルです。 」

– ピラール・ゴメス・ヒメネス、ジョンソン・マッセイ主任科学者

統計的に言えば、実験計画法で迅速なイノベーションを達成する

 

「当初から、DOE が私たちにどれだけの価値をもたらしてくれるかを定量化することができました。 私たちはいくつかの社内ケースで DOE を使用していましたが、実際に、時間とリソースの少なくとも 50% の節約を数値化することができました。 場合によっては70％に達することもありました。 したがって、経営陣は常に私たちと協力してきました（JMP で DOE を使用）。」

– ピラール・ゴメス・ヒメネス、ジョンソン・マッセイ主任科学者

統計的に言えば、実験計画法で迅速なイノベーションを達成する

 

「私は偶然実験計画法に出会いました。 当時私が働いていた会社には、解決しようとしている特定の問題がありました。 私たちは、大量のデータを生成する、より伝統的な一度に 1 要素ずつアプローチを使用していました。 私たちはこの問題を解決するために何ヶ月も研究室にいて、何度も行き詰まりました。 最終的には、頭がくらくらするほどの膨大な量のデータ、つまり Excel シートができあがりました。 そして私たちはどこへ行けばいいのか分かりませんでした。 私たちに関する限り、あらゆる手段を検討し、あらゆる組み合わせを検討しましたが、解決策の発見には一歩も近づきませんでした。 そこで、最終的に外部コンサルタントである JMP パートナーを雇って調査してもらうことにしました。 素晴らしいことですが、当時の私たちにとっては非常にもどかしいことでもありました。彼らはデータを JMP に入力し、約 8 分で解決策を見つけました。 私たちは 2 か月間、この問題に全力で取り組んできました。 JMP はデータを見て、最適な箇所がどこにあるのか、実験を段階的に進めるときに見逃していた小さな部分を確認し、次に何をする必要があるのかを示してくれました。 最初に、より構造化された徹底的な実験計画法のアプローチを使用していれば、[100 回の実験が必要だった作業] を 30 回未満の実験で実行できた可能性があることがわかりました。 それは大きなフックでした。 1 つは、[JMP の DOE] が私たちの問題を解決したことです。 2 つ目は、私たちがこの問題に必要以上に、もちろんリソースや資金を含めた時間を費やしたということです。 そして 3 つ目は、その答えにさらに自信を持てるようになりました…。それ以来、私はあらゆる種類の分析のほぼすべての実験に DOE を使用してきました。 それはゲームチェンジャーだ。」

– Jon Armer 氏、F-star Therapeutics 製剤主任科学者

統計的に言えば、実験計画法で迅速なイノベーションを達成する

 

「この種のアプローチを使用して得られる効率は、特にタイムラインや予測可能性などに大きな波及効果をもたらします。 この段階にはこれくらいの時間がかかると自信を持って言えます。」

– Jon Armer 氏、F-star Therapeutics 製剤主任科学者

統計的に言えば、実験計画法で迅速なイノベーションを達成する

 

「私は生物学者ですが、統計や数学に関連するものが怖かったので、部分的に生物学に進みました。 それにもかかわらず、私は実験計画法と JMP の会社の専門家になりました。 使い方はとても簡単です。 また、オンライン学習とソフトウェア内のチュートリアルも優れています。」

– Jon Armer 氏、F-star Therapeutics 製剤主任科学者

統計的に言えば、実験計画法で迅速なイノベーションを達成する

 

"私実験をしたのに、なぜ失敗したのか、なぜ正しい答えが得られなかったのかが分からないのはとてもイライラします…。 これは、[JMP の DOE の] もう 1 つの大きな利点の 1 つです。 実験計画法のアプローチを行っているときに実験が失敗したとしても、どこに行けばよいのかが示されます。 したがって、どの実験も役に立ちます。 無駄な努力をしている気がしません。 正直なところ、日常生活で実験計画法を使わないなんて考えられません。 今の私には考えられないことです。」

– Jon Armer 氏、F-star Therapeutics 製剤主任科学者

統計的に言えば、実験計画法で迅速なイノベーションを達成する

 

「[DOE]を一度実行したら、繰り返しを行う必要はありません。 解明しなければならない決定的なデータはありません。 そのより学術的な考え方から、よりエンジニアリング的な考え方へ移行する」

– Jon Armer 氏、F-star Therapeutics 製剤主任上級科学者

F-star Therapeutics の成功事例

 

「科学者やエンジニアとして、私たちはデータを収集するのは得意ですが、データを使用するのはそれほど得意ではありません。 特に JMP で DOE を使い始めたときに気に入ったことの 1 つは、実験について考えさせられることでした。なぜこれをテストするのか? する必要がありますか？ 実験や分析に取り組む際にそのフレームワークがあると、非常に役立ちます。」

– Jon Armer 氏、F-star Therapeutics 製剤主任上級科学者

F-star Therapeutics の成功事例

 

」産業実験がなぜそれほど重要なのかを示す鍵として私が本当に印象に残っている 3 つのことは、相互作用を観察する能力、そしてランダム効果に対処する能力です。これがなければ、自分の能力を圧倒してプロセスについて学ぶことが本当に妨げられる可能性があります。一度に 1 要素ずつの実験。 そして最後に、製品または安全上の理由で実験が失敗する可能性のある場所を強調表示します。 それで実験を制限できる必要がある」

– Michael Anderson 氏、上級統計学者兼測定開発エンジニア、コーニング社

統計的に語る: 科学と工学における構造化された実験の力

 

「マネージャー、ディレクター、エンジニアのいずれであっても、できる限り多くのことをできるだけ効率的に知りたいと考えています。 その効率が原材料であるかどうかは関係なく、特定の原材料の世界供給量はマイクログラム スケールである可能性があるため、何も無駄にするわけにはいきません。 そして、その時が来るかもしれない。 24 時間 365 日稼働している製造ラインでは、ほんのわずかな時間、夜間のシフトしかないかもしれません。 毎月8時間しかありません。 価値あるものにしたほうがいいよ。 そしてもちろん、もう 1 つは単純にお金です。 これらはすべて、全体的にリソースにコストがかかります。 それで、もう一度、複数の変数と非線形効果間の相互作用について、できる限り少ないリソースを使用して短時間で 1 回の厳密な実験で学習できる機能は、コストのあらゆる層の人々にとって非常に魅力的です。 」

– Michael Anderson 氏、上級統計学者兼測定開発エンジニア、コーニング社

統計的に語る: 科学と工学における構造化された実験の力

 

「[JMP での最終的なスクリーニング計画による高次元の多因子実験] を非常に効率的な実験システムにまとめる機能。そこでは絶対確実性と主効果と 2 次効果が得られ、さらに二次関数も得られます。」実際の厳密に結びついた実験システムの中でこれはコーニングにとって本当に大きな発展でした」

– Michael Anderson 氏、上級統計学者兼測定開発エンジニア、コーニング社

統計的に語る: 科学と工学における構造化された実験の力

 

「これが例です。私たちは初期の研究物理学を扱っていました…相転移を探していました。 私たちはこのスクリーニング実験を設計し、非常に多くの異なる要素と組み合わせがあったため、ハイスループット テストを巧みに試みました。 JMP では、基本的に相転移を特定することができました。それが機能する場所を見つけました。 そして今、発見されたモデルに基づいた定量的出力の測定プロトコルの開発を実際に開始できるようになりました…今、私たちは進歩することができます。 大きな進歩」

– Vicky Svidenko 氏、マイクロソフト、量子データ サイエンス パートナー

統計的に語る: 科学と工学における構造化された実験の力

 

「別の例として、8 つの因子を作成するスクリーニング実験を検討しました。 私たちは、意図したレベルの 1 つを勉強するのに苦労していました。 その要因は希釈率でした。 そして、希釈率は薬剤の濃度によって変化するため、その制御を試みていました。 難しくなり始めましたが、希釈液に加える水の量を変更する必要があることがわかりました。 そして実際に、これにより、製造された構造の均一性、安定性、品質が全体的に向上しました。 。 それは必ずしも計画された実験で意図したものではありませんでしたが、プロセスに従い、機会スペースを探しているだけで、追加の学習機会を見つけています。 [JMP の] このフレームワーク全体は、実験の文化を広める非常に価値のある効果的な方法を提供してきました。 」

– Vicky Svidenko 氏、マイクロソフト、量子データ サイエンス パートナー

統計的に語る: 科学と工学における構造化された実験の力

 

「 DOE の力のおかげで、私が成し遂げられることは並外れたものです。 これは、DOE を初めて使用した場合のほぼ普遍的な結果です。 私がボストン大学の教授として初めてその経験をしたのは、ある学生が PCR プロセスを試したときで、数か月かかる実験ではなく、わずか 1 ～ 2 回の実験で高性能、高安定性、非常に堅牢な結果を得るために PCR プロセスを迅速に最適化することができました。 「一度に 1 つずつのアプローチでは、それを達成できませんでした。」

– Timothy Gardner、Riffyn 創設者兼 CEO

統計的に語る: 科学と工学における構造化された実験の力

 

「[DOE]はあなたに自由を与えます。 特に医薬品開発では、一度承認を取得すると方針を変更するのが難しいため、特定の運用体制に縛られることが問題となります。 計画された実験を使用すると、いわゆる設計空間、つまり許容範囲を非常に体系的な方法で調査できます。 そしてそれは実際にあなたの自由を買うのです。 これにより、高品質で安全に実行し、より大きなスペースの承認を得ることができる運用体制が開かれます。 これにより、製造チームは製図板に戻ることなく調整を行うことができます。 それは信じられないほど貴重なことだ。」

– Timothy Gardner、Riffyn 創設者兼 CEO

統計的に語る: 科学と工学における構造化された実験の力

 

「[JMP] の DOE は、検証作業の一環として運用資格認定に使用されており、継続的な改善作業にも使用されています。 当社のエンジニアや科学者がこれらの設計実験の結果にどのように反応するかを見るのは非常にやりがいがあります。 私たちの DOE で作成および検証されたモデルは非常に有用であり、最終的には常にエンジニアや科学者の将来の作業にも役立ちます。」

– Siemens Healthineers、製造担当シニア ディレクター、Greg Mattiussi 氏

統計的に言えば、最新の品質エンジニアリングで関連性と競争力を維持する

 

「最も成功した実験は、設計と測定に特に注意を払い、事前に注意深く検討されたものです。それの側面。 予期しない変動があったり、測定する必要がある結果を明確に測定していないために、実験が失敗することはよくあります。」

– Ed Hutchins 氏、Wolfspeed、プロダクト エンジニアリング マネージャー

統計的に言えば、最新の品質エンジニアリングで関連性と競争力を維持する

 

「私は、シンプルに保ち、主要な効果に焦点を当て、専門知識と経験を活用して、結果となる可能性が最も高いものを研究することを好みます。そしてその後の実験でそれを構築し、さらに改良して最適化します。」

– Ed Hutchins 氏、Wolfspeed、プロダクト エンジニアリング マネージャー

統計的に言えば、最新の品質エンジニアリングで関連性と競争力を維持する

 

「私たちはさまざまな立場でさまざまな実験を行っています。 その 1 つは逐次実験計画法です。 したがって、これは、大規模な実験を設定し、結果がどうなるかを確認するために生育期全体を待たなければならないという農業のパラダイムから移行しつつあります。 で思うんですけど多くの業界アプリケーションでは、実験から結果を得るまでの時間がはるかに短縮されます。 もう 1 つのカテゴリは、複数のデータ ストリームが確認され始めており、それらを組み合わせる実験を設計する方法が必要であるということです。 したがって、おそらく、特定のプロセスについて既知の科学を捕捉するコンピューター モデルから開始し、コンピューター実験を実行して、そのモデルが私たちが持つ入力空間全体でどのように動作するかを調査します。 そして、物理データを収集する機会が得られ、そのデータを、以前の実験を通じて調査したモデルについての知識と一致させる必要があります。」

– クリスティーン・アンダーソン・クック氏、ロスアラモス国立研究所、統計学者

統計的に言えば、最新の品質エンジニアリングで関連性と競争力を維持する

 

「データ駆動型サイエンスに移行する必要がある科学はデータ駆動型であると誰もが想定しているため、これは完全にばかげているように聞こえます。 しかし真実は、データがサイロにあるためにアクセスできないため、科学ではより多くの神秘主義、推測、そして誤った決定が行われているということです。 これは、それが何であるか、またはプロセスにどのように関連するかを定義するコンテキストや注釈がないため、意味のある方法で収集されません。 あるいは、それを生成するプロセス、つまり実験や測定が管理されていないため、品質が非常に悪いだけです。 データ駆動型科学とは、データを生成するために使用するプロセスを理解して、より適切にデータを生成できるようにすることを意味します。 それには、あまりにも高額に思える事前投資が必要ですが、最終的には何倍にもなって利益が得られます。 あなたは何倍も速く進みます」

– Timothy Gardner、Riffyn 創設者兼 CEO

統計的に語る: 科学と工学における構造化された実験の力

 

"あなたが想像できるように、特に JMP が提供する DOE ツールは [この場合] 非常に役に立ち、この R&D グループでよく使用されています。私たちが調査しているプロセスでは多くのパラメーターが不明であるためです。」

– アンドレアス・トラウトマン氏、上流工程、製造科学および技術のプロセス専門家、Lonza

ロンザの成功事例

 

「JMP が最も役立つのは、 1 つずつ調査するよりも、一度に複数の要因を調査する方がはるかに効率的です。 このような統計手法を使用すると、時間を大幅に節約できます。 私たちは、小規模バイオリアクターでの実験の設計、計画、評価に最初から JMP を使用しました。 その後、中規模バイオリアクターでの作業を継続し、今年末までに生産規模に移行する予定です。 実験室規模の反応器からの非常に新しいプロセスが最終的に製造に至ることは、それほど頻繁には起こりません。 とても素晴らしいサクセスストーリーでした」

– アンドレアス・トラウトマン氏、上流工程、製造科学および技術のプロセス専門家、Lonza

ロンザの成功事例

 

「カスタム デザイン ツールを使用せずに」 、これらの要因を調査するには少なくとも 2 倍の時間が必要でした。 2 週間ではなく、おそらく少なくとも 4 週間… お客様も本当に喜んでくれましたし、私たちも本当に嬉しかったです。」

– アンドレアス・トラウトマン氏、上流工程、製造科学および技術のプロセス専門家、Lonza

ロンザの成功事例

 

「DOE を実行する場合、多くの場合、すべてのデータ ポイントを確認するのに時間を費やす必要はないため、JMP は貴重です。 [全体の歩留まりが 1% から 5% に向上した後は]、レーザーが多すぎてどうすればよいのかわかりませんでした。 当時、これほど簡単にそれができるソフトウェアは他にありませんでしたそれで私はその時点からJMPのファンになりました。」

– David Seniuk 氏、シニア プロダクト エンジニア、Ciena

シエナの成功事例

 

「すべての企業に統計専門家をスタッフに置く余裕があるわけではありませんが、誰もが JMP ライセンスを取得する余裕があります。 統計とその使用方法の基本を理解するだけでも、人々が行っている実験に実際により多くの価値を加えるのに役立ちます。 それらの答えを見つけて初めて、私たちは自分たちの研究に自信を持てるのです。」

– オーウェン・ロズマン氏、Merck KGaA の戦略資本部門、M Ventures 副社長

M Ventures の成功事例

 

「 JMP を使用すると、最終的なデザインを実行し、ほぼ同じ回数の実行で優れた結果を得ることができます。 適切に計画された実験では、毎回より良い結果が得られます。 一度に 1 つの要素を変更し、実際には効果的なものを見つけるために基本的に探し回っているだけなのに、本物の科学をやっていると思い込む傾向が強いです。 実験を正式に計画しないと、「まあ、スイートスポットに到達したと思います」と言うのは簡単です。次へ移りましょう。'そして最終的には粗悪な製品が出来上がってしまいます。」

– Jed Campbell 氏、US Synthetic 品質マネージャー

米国合成の成功事例

 

「私たちは JMP を呼び出して、それを深く掘り下げ、解読し、それを解決して前進するための実験を計画します。 JMP を使用すると、あらゆるものにグラフィックと数値が表示され、データ探索を正しくガイドします。 とても使いやすいです。」

– Jed Campbell 氏、US Synthetic 品質マネージャー

米国合成の成功事例

 

「交互作用効果を考慮する必要がある変数が 10 または 20 個ある場合があります。 [従来、エンジニアは] 統計の多くが比較的単純なデータセットのみを扱っていたため、[実験の指針として] 統計を使用しませんでした。 しかし、DOE に JMP を使用し始めたところ、実験に必要なサンプル サイズを大幅に減らすことができ、適切な統計分析を適用できるようになりました。 これにより、分析にかかる時間が大幅に短縮されました」

– SK Hynix データ イノベーション責任者、Yonghan Ju 氏

SKハイニックスの成功事例

 

「長い間、私たちは盲目的な実験と、ちょっとした当てはまりを試してきました。 以前は、大きすぎるパーティクルを再ミルできるため、この問題を回避できました。 しかし、あまりにも小さく粉砕された粒子を再処理せずに再び大きくすることはできず、それには非常にコストがかかる可能性があります…。 私たちは、必要となる可能性のある開始粒子サイズの画像、つまりモデルを構築しています。 これで、探している目標サイズに達するようにミルを設定できるようになりました。 そのモデルを構築したら、ほぼ誰でもデータを接続できるようになります。 実際には、この [粒子ミリング] プロジェクトの成功、特にその中での JMP の使用により、このサイトにおける JMP の重要性が高まりました。今後、JMP を使用してこの種の分析を行うプロジェクトがますます増えていくでしょう。」

– David Payne 氏、ジョンソン・マッセイ・ファイン・ケミカルズ、サイト・ディレクター

ジョンソン・マッセイの成功事例

 

「JMP は科学的手法のプロセス全体を通じて使用されています。 [戦略的なビジネス] 意思決定を行うために必要なデータの多くはまだ存在していません。 それで私たちは JMP を使用して、結果として得られるデータのモデリングに至るまで、効率的かつ効果的な方法で実験を計画するのに役立ちます。 」

– Jeff Sweeney 氏、ダウ社上級研究統計学者

ダウの成功事例

 

「DOE を使用せずにこれらすべてのプロセス変数を調べる方法はありませんでした。非常に多くの実験を実行する必要があり、相互作用効果を見逃していたでしょう。 JMP により、実験の設計、分析、プレゼンテーションが簡単になりました。 本質的に、DOE アプローチは、最小限のリソースを使用して妥当な時間内に問題を解決できる唯一の方法でした」

– G3 Enterprises、R&D マネージャー、John Cunningham 氏

G3 エンタープライズの成功事例

 

「 DOE を使用した私自身の経験により、メソッド開発時間が 50% 以上短縮されました。 そして、パラメーターの可能な限り最良の組み合わせを見つけたことが確実にわかるのがとても気に入っています。」

– Camilla Liscio、アプリケーション化学者、Anatune

アナチューンの成功事例

 

「 JMP を使用すると、誰でも DOE を使用できます, 難しい作業をソフトウェアがやってくれるからです。 JMP は、非常に複雑な分析上の課題に取り組むための、構造的で非常にエレガントな方法を提供します。」

– Camilla Liscio、アプリケーション化学者、Anatune

アナチューンの成功事例

 

「JMPでは、ツールのパフォーマンスを評価するために、それほど多くのウェーハ実験を実行する必要はありません… JMP を使用して「もしも」のシナリオを検討できるようにするのは、非常に強力です。」

— Paul Deen 氏、統計手法プログラム マネージャー、ASM International

ASMインターナショナルの成功事例

 

「自分が知っているものを翻訳できるのが本当に好きです」優れた強力な科学、非常によく設計された実験実際に持続可能な農業をサポートするものに生まれ変わります。 動物生産の持続可能性は非常に重要です。 そして、査読を受けて出版される優れた科学を行うことができること、つまり、世界に食料を供給するために動物を生産している人々にとって、実際に何らかの真の価値があること、それが私たちの原動力です。」

– Nell Masey O'Neill 氏、リサーチ マネージャー、AB Vista

AB Vista の成功事例

 

「そして、私たちはJMPで行った予測モデリングからこれを知っています。 ここで本当に重要な点は、たった一度の実験からそれを推測することはできなかっただろう」

– Nell Masey O'Neill 氏、リサーチ マネージャー、AB Vista

AB Vista の成功事例

 

「JMP を使用すると、ソフトウェアを信頼できるようになります。 複数の要素を同時にテストし、テストの実行数を減らすことができます。 」

– Petra Schreier 氏、Atotech エンジニア

アトテックの成功事例

 

「一度に 1 つの変数を実験した後で明確な結論を導き出すことができないことがよくありますが、JMP Custom Design プラットフォームを使用して開発されたモデルでは、パフォーマンスのスイートスポットを明確に視覚化でき、自分の結論に常に自信を持っています。」

– BASF グローバル テクニカル キー アカウント マネージャー、Jim Daily 氏

BASF の成功事例

 

"わたしたちのため、学習速度は非常に重要です。 信号とノイズを区別するには、SWOT のトライアルと実験の原則を具体化する必要があります。 したがって、当面は賢明な試行錯誤の方法を使用する必要があります。」

– アプライド マテリアルズ社、データ サイエンスおよび分析担当ディレクター、Sidharth Bhatia 氏

統計的に語る: 大手企業は統計的に設計された実験でイノベーションを起こしています

 

「複雑なシステムにおいて、最小限の実行回数で最大限の情報を得るにはどうすればよいでしょうか? それが鍵です。 実際に実験を計画的かつ管理された方法で行ってみると、一度に 1 つの要素を実行するだけでは、これらのアイデアを見つけることはできなかったことがわかります。 」

– アプライド マテリアルズ社、データ サイエンスおよび分析担当ディレクター、Sidharth Bhatia 氏

統計的に語る: 大手企業は統計的に設計された実験でイノベーションを起こしています

 

「私の目標は、可能な限り最高の収率を実現するプロセスを開発し、その製造方法に応じて商品のコストを下げることです。 したがって、小規模な実験を行う場合には、プロセスを理解し、どの要因が影響を与える可能性があるかを知る必要があります。 私たちは自分たちの機器をよく知っており、毎回再現性よく動作する可能性があります。 しかし、それを大規模に行う場合、どの要素が重要であるかを知り、そこで作成したときに再現可能になるようにしたいと考えます。 」

– パティ・マクニール氏、ルンドベック細胞培養開発アソシエイトディレクター

統計的に語る: 大手企業は統計的に設計された実験でイノベーションを起こしています

 

「私たちには約15年間悩まされてきた問題がありました。 私たちの顧客はそれについて苦情を言っていて、多額の費用がかかっていました。 最後に、戦略的なアプローチを使用してパラメータを変更する計画実験を設定しました。 6 週間以内に問題が何であるかを特定し、それに対処することができました。 そしてそれ以来、[製品] の寿命を延ばすことができました」

– コヒレント社ゼネラルマネージャー、メリサ・ブイエ氏

統計的に語る: 大手企業は統計的に設計された実験でイノベーションを起こしています

 

「 DOE は、一度に 1 つの要素を適用する [アプローチ] よりもはるかに強力です。 結局のところ、私たちのほとんどは一次元の世界に住んでいません。 現実的には、私たちの実験は 1 つの次元に基づいているわけではありません。 プロセスの最適化や発見を試みている真の実験空間を反映するモデルを構築することが重要です。」

– コヒレント社ゼネラルマネージャー、メリサ・ブイエ氏

統計的に語る: 大手企業は統計的に設計された実験でイノベーションを起こしています

 

「[JMP で]最終的なスクリーニング計画を行うことができ、10 の因子について、1 回の実験で 24 個のシェイク フォーセットで 10 因子それぞれの 3 つの異なる濃度をテストすることができました。 そして、その実験の最後に、プロファイラーとフィットの最終的なスクリーニング計画を使用して、それらの実験のいずれかではテストされていない新しいレシピを思いつきました。 私たちはその新しいレシピをまとめ、その新しい培地を使用して細胞を実行しました。収量が 25% から 30% に増加しました」

– パティ・マクニール氏、ルンドベック細胞培養開発アソシエイトディレクター

統計的に語る: 大手企業は統計的に設計された実験でイノベーションを起こしています

 

「一部の実行が失敗しても問題ありません。それは、この応答にとって非常に重要な要素を見つけたことを意味するからです。 実行が失敗したときは、何か重要なものを見つけたとわかるので、本当に興奮します。 」

– パティ・マクニール氏、ルンドベック細胞培養開発アソシエイトディレクター

統計的に語る: 大手企業は統計的に設計された実験でイノベーションを起こしています

 

「 8 基の反応器を稼働させた場合 (14 日間の実験となる)、同じ pH を予測するのに 9 か月かかる代わりに、同じ pH を予測できたはずです。 そして、もっとたくさんの「なるほど！」がありました。聴衆が[DOEと]それをやっている瞬間。 時々、正しい pH 設定であると思われる pH 設定をテストしていないのではないかという不安があります。 したがって、5 つのレベルを実行したいと考えています。 しかし、5 つのレベルは必要ありません。 3 つのレベルを実行するだけです。 そのレベルは私たちが知っている最良のレベルではありませんが、それでも最良のレベルを予測します。」

– パティ・マクニール氏、ルンドベック細胞培養開発アソシエイトディレクター

統計的に語る: 大手企業は統計的に設計された実験でイノベーションを起こしています

 

「 DOE はツールボックスであり、プロセスのどこにでも適合させることができます。 時にはスクリーニングし、時には最適化し、時には運用領域を探索します。」

– パティ・マクニール氏、ルンドベック細胞培養開発アソシエイトディレクター

統計的に語る: 大手企業は統計的に設計された実験でイノベーションを起こしています

 

「私が初めてコヒレントに入社したとき、当社にはDOEという強い文化がありませんでした。 これは私たちが長年にわたって開発してきたものであり、依然として物理学に強く依存しています。 私たちは、主題に関する知識を決して置き去りにしたくありません。 私たちはそれを設計に組み込み、その専門知識を利用してより強力なモデルを構築し、主題に関する理論と知識を実際の状況にさらに関連させたいと考えています。 」

– コヒレント社ゼネラルマネージャー、メリサ・ブイエ氏

統計的に語る: 大手企業は統計的に設計された実験でイノベーションを起こしています

 

「実験計画やその設定方法について考える必要がなくなると、結果の分析が注目を集め、そこからブレークスルーを刺激し推進する火花が見つかるでしょう。 ただし、すべてのデータがプラグアンドプレイ実験から得られたものではありません。相互に関連する要素が多数存在する大量のデータを扱うことがありますが、これによって独自の課題が生じます。 多変量機能を備えた JMP は、このタイプのデータを大量に生成する当社の高スループット装置と併用すると便利です。 高スループットのデータ生成を、高スループットで統計的に有意なデータ マイニング技術と一致させることができれば、さらに良いことになります。 JMP には多くのオプションがあり、それによってさらに多くのことが可能になります。」

– Andrew Kaja 氏、ジョンソン・マッセイ・バイオロジクス社、生物学者兼生物処理チームリーダー

ジョンソン・マッセイ・バイオロジクスの成功事例

 

「私たちは意思決定に自信を与えるために JMP を使用しています。 DOE と JMP を使用していなければ、プロセスを特徴づけて、故障率を最小限に抑え、堅牢性を高めていることを実証することはできなかったでしょう。 設計は、当社のプロセスが堅牢であり、移行の準備ができていることを示しています。 そして、DOE の観点から話すパートナーが増えているため、彼らは私たちのプロセスを信頼することができます。」

– Andrew Kaja 氏、ジョンソン・マッセイ・バイオロジクス社、生物学者兼生物処理チームリーダー

ジョンソン・マッセイ・バイオロジクスの成功事例

 

「私たちは、JMP で高レベルの実験計画と統計分析を可能にするインターフェイスを備えています。 このシステムにより、基準、再現性、データ解釈を全体的に向上させることが容易になります。遺伝子工学応用向け… より多くのレプリケーションを実行するだけではなく、よりスマートなレプリケーションを実行し、次のようなモデルを構築することです。はるかに価値のある」

– David McClymont 氏、ロンドン DNA ファウンドリー、オートメーション部門責任者

ロンドン DNA ファウンドリーの成功事例

 

"いつ数週間かかるかもしれないプロセス - [言うまでもなく] それに必要なすべての思考と集中力 - そしてそれを「クリックして実行」操作に変えることができます。それは科学者として私たちにとって非常に自由な行為です。 。 解釈、モデリング、次の実験の思考など、より重要なことに集中できます。 そして基本的に、ソフトウェアとロボットにすべてを任せることができます。」

– David McClymont 氏、ロンドン DNA ファウンドリー、オートメーション部門責任者

ロンドン DNA ファウンドリーの成功事例

 

「JMP は、科学者や生物学者が JMP とどのように対話するかをベースにしています。 ソフトウェアが何をしようとしているのかを理解するのにすべての時間を費やすのではなく、物事を成し遂げることを目的としているように見えるところがとても気に入りました。 [JMP] は私がやりたかったことをやってくれたので、すぐに参加しました」

– David McClymont 氏、ロンドン DNA ファウンドリー、オートメーション部門責任者

ロンドン DNA ファウンドリーの成功事例

 

「DOE は非常に基本的なものです。 これは、他の実験や分析、感性の理解のための出発点となります。 それがどれほど重要であるかは、いくら強調してもしすぎることはありません。 JMP は、1 回の実験で複数の要素に関する情報を抽出できる驚異的なツールです。適切な質問を念頭に置いて設定する必要がありますが、当然のことながら、実験の背後にある仮定が重要です。 しかし、DOE は複数の要素に関する独立した情報を入手するために不可欠です。」

– David Lee 氏、OLEDWorks 品質および信頼性担当ディレクター

OLEDWorks の成功事例

 

「 DOE は社内でますます大きな役割を果たし始めています。 大規模な消費者調査を行う余裕があれば、通常は答えが得られます。 しかし現在では、ほとんどの部門が[リソースをより効率的に使用することを望んでいます]。 実際、[最適な DOE を使用すると]、企業にとってのコストが大きく異なるさまざまなソリューションがあることがわかる場合もあります。 最適なソリューションが 2 つまたは 3 つある場合は、より安価なソリューションを選択できます。 このような選択肢を与えてくれるのは DOE だけです。 そのため、あらゆるステップにおいて、可能な限り DOE を使用するよう努めています。」

–ベアトリス・ブラム氏、統計学者、P&G

P&G の成功事例

 

「あなたはこう尋ねるかもしれません」なぜ自動化と実験計画なのか?'私は多分野の力を強く信じています。 DOE は実際には、探索している実験領域内で最適な方法を見つけるのに役立つ非常に強力な統計ツールです。 自動化は、人的エラーを克服し、非常に優れた分析パフォーマンスを提供できる非常に強力な分析ツールです。 この2つを組み合わせると、実際には、最高のパフォーマンスを備えた最高のメソッドが得られるため、いわゆる高パフォーマンスのメソッド開発につながります。 」

– Camilla Liscio、アプリケーション化学者、Anatune

革新の時: 分析手法開発のためのデータ分析(リンクは近日公開予定)

 

「 DOE は、調査対象の要因と関心のある応答との関係を確立するための非常に洗練された方法です。 。 この関係を確立すると、プロセスをコントロールできるようになります。 プロセスを理解していますね。 そして、プロセスを希望の方向に導くことができます… DOE は限界を押し広げ、実験空間の極限を探索し、実際に最適な場所を見つけることができるようにします。 」

– Camilla Liscio、アプリケーション化学者、Anatune

革新の時: 分析手法開発のためのデータ分析(リンクは近日公開予定)

 

「 DOE を使用すると、JMP は非常に強力な機能と完全なモデル予測を提供し、最適な条件を非常に正確かつ迅速に見つけるのに役立ちます。 。 これは他のソフトウェアでは利用できません。」

– Jerry Huang 氏、デュポン台湾、分析ラボ シニア エンジニア

デュポン | JMP

学術的な教育と学習

「興味を持って、JMP の「ヘルプ」セクションを使用してください。頻繁に使用してください。 JMP 内のドキュメント自体が始めるのに最適な場所であり、サンプル データ セットと書籍は宝物です。 そこから、jmp.com でオンラインのリソースをチェックし、トレーニング スケジュールを確認し、ユーザー グループに参加してください。お住まいの地域で対面が利用できない場合は、バーチャルを試してください。」

- インテル、フルスタック データ サイエンス チームのマネージャー、ドン ケント氏

Intel の Don Kent 氏が Discovery Summit で成熟した分析組織の作り方、メンターシップの重要性、「JMP ファミリー」への参加について語る

 

「 DOEは必須のスキルです。 私たちが話をしていたとき、CDT を立ち上げていたとき、私たちは英国の化学業界と多くの協議を行いました。 そしてほぼ満場一致でした。 英国の化学産業は、研究であろうとプロセスであろうと、化学者に実験計画法のスキルを求めていると聞きました。 」

– ベン・デッドマン氏、インペリアル・カレッジ・ロンドン、反応迅速オンライン分析センター施設マネージャー

革新の時: 化学者に実験計画法を教える: インペリアル カレッジからの教訓

ロンドン(リンクは近日公開予定)

 

「DOE では、2 つまたは 3 つのレベルだけをテストし、その間で何が起こっているかを予測しようと考え始めます。 変数の相互作用のテストが多数組み込まれています。 さらに、DOE アプローチから得られるすべての統計分析と予測モデリングもあります。 数年前、私たちが ROAR と REACT CDT を使ってこの取り組みを開始したのはそのためです。 、私たちはトレーニングコースにDOEを組み込むことに非常に熱心でした。 当初、私たちにはあまり経験がありませんでした。 それで私たちはJMPに行きました」

– ベン・デッドマン氏、インペリアル・カレッジ・ロンドン、反応迅速オンライン分析センター施設マネージャー

革新の時: 化学者に実験計画法を教える: インペリアル カレッジからの教訓

ロンドン(リンクは近日公開予定)

 

「学生は私たちの[DOE]コースに参加します。 彼らはこの素晴らしいツール [JMP] について学びます。 そして彼らは戻っていきます。 そして、上司が参加していない場合、実際にはそれを使用することはできません。 … また、DOE の知識をある程度持った学生を研究室に送り込んで悪い経験をした場合、研究グループ全体が DOE に再び挑戦することを永久に延期する可能性があることも私たちは重々承知しています。 では、この障壁を解決するために私たちは何をしようとしているのでしょうか? できる限り監督者をコースに同行させる必要がある」

– ベン・デッドマン氏、インペリアル・カレッジ・ロンドン、反応迅速オンライン分析センター施設マネージャー

革新の時: 化学者に実験計画法を教える: インペリアル カレッジからの教訓

ロンドン(リンクは近日公開予定)

 

「また、関連する事例紹介も必ずご紹介します。 そしてDOEの限界を学生たちに正直に伝えます。 それは特効薬ではありません。 すべての最適化問題を解決できるわけではありません。 私たちは、DOE が利点となる例をできるだけ多く生徒に示すようにしていますが、同時に、それが問題を解決しない場所も教えています。」

– ベン・デッドマン氏、インペリアル・カレッジ・ロンドン、反応迅速オンライン分析センター施設マネージャー

革新の時: 化学者に実験計画法を教える: インペリアル カレッジからの教訓

ロンドン(リンクは近日公開予定)

 

「私たちのコースに来る学生は統計に関する語彙があまり多くないことがわかりましたが、これは実際には問題ではありません。 特に DOE と JMP については、多くの事前知識は必要ありません。 膨大な量を知る必要はありません。」

– ベン・デッドマン氏、インペリアル・カレッジ・ロンドン、反応迅速オンライン分析センター施設マネージャー

革新の時: 化学者に実験計画法を教える: インペリアル カレッジからの教訓

ロンドン(リンクは近日公開予定)

 

「DOEは時間が経てば学部コースにも導入されると思います。 現時点で私たちが抱えている大きな障壁の 1 つは、従来の学部化学実験室の実験と考えられているものです。 ガラス製品の取り扱いの実践的な側面を教えることに重点が置かれているため、一連の実験を実行してデータセットを構築し、パラメーターをテストする機会は少なくなります。 しかし、私たちは実験コースを更新および修正しており、コースの早い段階で研究体験をより重視して、学生がより早く研究を学べるようにしていると思います。 そこに DOE が適しているのです。」

– ベン・デッドマン氏、インペリアル・カレッジ・ロンドン、反応迅速オンライン分析センター施設マネージャー

革新の時: 化学者に実験計画法を教える: インペリアル カレッジからの教訓

ロンドン(リンクは近日公開予定)

 

「統計の使用法は、一般に化学を学ぶときに教えられます。 しかし、過去 10 年または 15 年にわたって、統計学者が仕事を続けていることに私たちのほとんどは気づいていません。 彼らはこれらの技術を改良しました。 そして、それらのテクニックを取り入れて使いやすいものに変えている JMP のような人々もいます... Microsoft製品が使用できる場合は、[JMP]が使用できます。 」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時: データから価値を引き出してイノベーションを加速する(リンクは近日公開予定)

 

「私たちは、データの民主化と一致するため、プラットフォームとして JMP に焦点を当てることにしました。 利用可能なソフトウェアの中で、JMP は他のソフトウェアよりもはるかに簡単で、直感的で優れたインターフェイスと、ソフトウェアと統計全般の両方に対する優れたオンライン サポート ツールを備えているように見えました。 JMP を使用すると、デフォルトを使用したとしても、ソフトウェアが豊富で直観的であるため、適応し、学習し、プレイして結果を得ることができます。」

– スタン・マクラン氏、クランフィールド大学マーケティングおよびテクノロジー教授

クランフィールド大学の成功事例

 

「そこが JMP の強みです。たとえば、顧客の離反を調べ、複数の方法を実行でき、文字通り、数時間で生徒は、方法が異なれば異なる答えが得られる可能性があることを理解するでしょう。 –そして、あなたの仕事は違いを理解し、情報に基づいた選択をすることです。」

– スタン・マクラン氏、クランフィールド大学マーケティングおよびテクノロジー教授

クランフィールド大学の成功事例

 

「（パートナー企業からの）フィードバックと、初期のキャリアポジションに対する私の評価を通じて、私たちは、JMP などの業界標準ソフトウェアを使用した実験計画法 (DOE) コースが学生に有利であると判断しました。 。 彼らがここにいるのは限られた時間だけであり、私たちが扱うべきリソースの量も有限です。 したがって、（DOE コースの追加は）戦略的な決定でもありました。学生の市場性の観点から最も大きな投資収益率が得られるのは何でしょうか?」

– Stacey York 氏、オレゴン大学修士産業インターンシップ プログラム ディレクター

オレゴン大学の成功事例

 

「授業で JMP を使用するときはいつも自分の画面を投影します。 そうすれば、[割り当てられた演習] の実行方法を生徒に示すことができ、ラップトップにインストールされている JMP ソフトウェアを使用してリアルタイムで従うことができます... DOE の基本的な統計と原則を理解したら、ほとんどの人が簡単に共感できるクラス プロジェクトに進みます。」

– Fuding Lin 氏、オレゴン大学修士産業インターンシップ プログラム マネージャー

オレゴン大学の成功事例

 

「単に紙に印刷するものを作成するものとしてではなく、データを操作するためのカスタマイズされたツールとして考えてください。 ビジネスの学生がグラフィックスを分析ツールとして考え始めると、JMP は彼らにとって非常に強力な資産になります。 。 このソフトウェアには、データの操作に関する考え方を変えるさまざまな小さな機能があり、結局のところ、それは私たちが卒業生を世界に送り出している大きな仕事の 1 つです。」

– ロバート・スタイン、ペンシルバニア大学ウォートン校統計教授

ペンシルベニア大学の成功事例

 

「グラフィック表示は私たちにとって非常に重要です… JMP では基本的に生徒に写真を見ることを強制しますが、それは良いモデルを作るために非常に重要であると私たちは考えています。 」

– ロバート・スタイン、ペンシルバニア大学ウォートン校統計教授

ペンシルベニア大学の成功事例

 

「優れたソフトウェアは使いやすく、日常業務に必要なあらゆる可能性を提供するものであると私は期待しています。 私はクラスで JMP を使用するのが好きです。なぜなら、JMP は両方の要件を満たしており、さらに視覚的でインタラクティブであるため、最終的には使うのが楽しいからです。 」

– デビッド・メインラップ、インゴルシュタット応用科学大学教授

インゴルシュタット応用科学大学の成功事例

 

「それはとても重要です業界と調整する。 非常に多くの学生がカリフォルニアのこれらの企業で働くことになるため、学生たちに JMP の使用方法を知ってもらうのは良いことだと思いました。 私たちはトレーニングを提供しており、卒業後はソフトウェアに関する知識があれば、私たちの学生は有利になるでしょう。」

– Jianbiao John Pan 氏、カリフォルニア工科大学州立工科大学、産業製造工学教授

Cal Poly の成功事例

 

「授業ではシックス シグマ プロセスを使用してチーム プロジェクトを分析しました。 プロジェクトは間違いなく統計的プロセス管理とさまざまな品質モジュールを学ぶのに役立ちました、利用可能なチャートを見てみます。 JMP のインターフェイスは非常に優れており、生データを使用してグラフを作成し、データを分析および解釈できます。」

– カイル・バットマン、学部生、カリフォルニア工科大学州立大学

Cal Poly の成功事例

 

「製造分野では、多次元の分析を扱うときは常に、JMP のような統計ソフトウェアが大規模なデータセットの分析を支援する上で不可欠な役割を果たすことを私は知っています。 私は製造業界では、JMP は誰もが分析に使用していると言われています。 」

– カイル・バットマン、学部生、カリフォルニア工科大学州立大学

Cal Poly の成功事例

 

「私は材料工学に重点を置いていますが、その分野では多くの実験が必要です。 幸いなことに、実験計画プロセス全体が JMP によって促進されます—たとえば、ある種の分数階乗を実行している場合、それをすべて JMP で生成するように設定するのは非常に簡単です。 JMP は非常にインタラクティブで直感的であるため、データを確認してその場で操作することがはるかに簡単になります。 私のような視覚的な学習者にとって、これは非常に便利です。」

– David Otsu 氏、カリフォルニア工科州立大学大学院生

Cal Poly の成功事例

 

「 JMP は総合的なアプローチを強化します。 学生はプロジェクトの範囲を理解する方法を学びます。 彼らは問題発言に疑問を抱く方法を学びます。 そして再定式化する方法。 彼らは、『間違った方向にスコープを設定し、間違った人材を使ってプロジェクトを変更するにはどうすればよいでしょうか?』と自問するようになります。」

– Peter Hammersberg 氏、チャルマーズ工科大学工学材料上級講師

チャルマーズ工科大学の成功事例

 

「たとえば、管理図や管理限界の定義を厳密に定義して終わるプロジェクトは多くありません。 しかし制御の概念と管理図の役割を理解することで、私と生徒たちはノイズ[対]信号を含むものについて話すことができます。 彼らは自分でデータを詳しく調べることを強いられると、[これらの概念] を本当に理解します。 」

– Peter Hammersberg 氏、チャルマーズ工科大学工学材料上級講師

チャルマーズ工科大学の成功事例

 

「生徒たちがデータの視覚化にもっと慣れる機会があれば、データに慣れることが重要な最初のステップだと思いますが、グラフを作成したり、パターンを探したり、探索的なデータ分析を行ったりすることが簡単であることがわかるでしょう。 JMP には優れたサポート機能があります。 私が測定システム分析や基本的なグラフィック関連のものを教えるどのコースでも、JMP には学生が使いやすいモジュールが用意されています。 」

– Peter Hammersberg 氏、チャルマーズ工科大学工学材料上級講師

チャルマーズ工科大学の成功事例

 

「私は業界に携わってきたので、生徒たちは[JMPの使い方を知る]必要があると考えています。 。 多くの新入社員が職場に到着しますが、彼らは十分な訓練を受けていません。 私は学生たちに必要なスキルセットをより良く備えさせるために、その戦争に戦おうとしています。 そして、ゆっくりと、一歩ずつ、ますます地位を確立しています。」

– Peter Hammersberg 氏、チャルマーズ工科大学工学材料上級講師

チャルマーズ工科大学の成功事例

 

「学生は（工場で収集される）すべてのデータの扱い方を学ばなければなりません。 理論的な統計レポートを作成することなく、何が重要なのかを見つけ出す必要があります。 だから早めに教えてください。 JMP を、固体力学や数学に使用する他のソフトウェアと同様に、彼らにとっての一般的なツールにします。 学生はデータ分析のための優れたプラットフォームを持っている必要がありますあまりにも。"

– Peter Hammersberg 氏、チャルマーズ工科大学工学材料上級講師

チャルマーズ工科大学の成功事例

 

「私たちが最初にやらなければならないことは、人々に DOE について教育してもらうことです。 ここのパネルからわかるように、私たちは DOE が大学院を卒業したことを知りませんでした。 つまり、私たちはその分野の専門家だったのです。 なぜなら、この本当に貴重なツールは大学院では利用できなかったからです。 多くの科学者やエンジニアが社会に参入する際、人々が教育を受け、彼らが成功するためのツールを確実に備えられるようにする必要があると私は考えています。 そして私JMP は人々、教育、そしてツールを提供する素晴らしい仕事をしていると思います」

– コヒレント社ゼネラルマネージャー、メリサ・ブイエ氏

統計的に語る: 大手企業は統計的に設計された実験でイノベーションを起こしています

 

「業界の最先端での経験を持つ実務家や規制当局の関与により、学生は世界中の設計実践による最高品質の製品にアクセスできるようになります。 当社は 7 年以上にわたり産業界と緊密に連携して、高品質の医薬品を生産するための効率的かつ迅速な方法論と革新的な教育アプローチを開発してきました。 JMP を使用することで、研究データを整理し、視覚化を適用し、データ分析を実行する方法を学生に教えることができます。 データ管理とデータの完全性は、製品の開発と製造において重要です。」

– Walkiria Schlindwein 氏、デモンフォート大学薬学准教授

デモントフォート大学の成功事例

 

「JMP は試行錯誤を奨励しており、それが学習プロセスの鍵となります… JMP のようなソフトウェアに生徒を慣れさせることで、統計的思考に対する怖れが軽減されます。 – 彼らは統計を日常的な専門的なものとして考え始めます。 JMPでは、統計的問題解決の敷居は実際には非常に低いように感じます–そしてそれは信じられないほど貴重です。」

– Kai Xu、南京体育研究所運動生理学教授

南京体育学院の成功事例

 

「私の生徒たちが JMP について気に入っている点は、学習が非常に簡単であることです。 彼らは、各ステップの後に結果を示すグラフィックスがあることを気に入っています。 そのため直感的であり、フィードバックも得られます。 間違った方向に進んだ場合は、簡単にベクトルを消去し、新しいメソッドを追加して再試行できます。 この使いやすさにより、さらに学習する意欲が高まります。 彼らはJMPで勉強することがとても面白いと感じています。」

– Kai Xu、南京体育研究所運動生理学教授

南京体育学院の成功事例

 

」 JMP はすでに業界に存在しているため、[キャリアを開始するまでに] すでに JMP スキルを備えた学生を輩出すれば、すぐに本格的にスタートすることができます。 雇用主は彼らにJMPを教える必要はありません。 彼らはすでにそれを知っています。」

– オクラホマ州立大学、マーケティング分析教授、Goutam Chakraborty 氏

オクラホマ州立大学の成功事例

 

「JMP が私たちの出発点です。 これは、分析統計の応用、視覚化、探索を学生に教え始めるのに最適な方法です。 私は授業で講義をしません。 むしろ、教室はディスカッション、交流、探索のためのものなので、JMP を起動します。 その場で実行できます。 他のプログラムでオンザフライで実行できますか? はい、でももっと時間がかかりますし、たとえそれができたとしても、生徒たちは最初は[学習曲線が高いソフトウェアを使用する]準備ができていません。 」

– オクラホマ州立大学、マーケティング分析教授、Goutam Chakraborty 氏

オクラホマ州立大学の成功事例

 

「私たちはさまざまなコースでSAS Enterprise MinerとJMPを使用しています。 そして学生は卒業すると、主要なソフトウェアパッケージに精通しているため、良い企業に良い仕事に就くことができます。データマイニングと視覚化に。」

– マーク・ジョンソン、セントラルフロリダ大学統計学教授

セントラルフロリダ大学の成功事例

 

「本当に優れた、アクセスしやすいツールがなかったため、学生たちは回帰やデシジョン ツリーなどに苦労していました。 彼らはプログラミングについてかなり高度な知識を要求されましたが、それが学生たちの興味をそそる原因でした。 JMP はそれを劇的に変えました。 JMP はビジネスを学ぶ学生にとって非常に使いやすいツールだと思います– そして私はそれをすぐに理解しました。」

– Ram Gopal 氏、コネチカット大学ビジネススクール教授

コネチカット大学の成功事例

 

「私の個人的な感想としては、JMP はビジネス学生にとってビジネス分析の世界に入門するための優れた出発点であるということです。 のJMP と SAS が緊密に統合されているため、学生はさらに深く学ぶことができますテキストマイニングやその他の SAS の有用な側面の可能性を探ります。 JMP のもう 1 つの有望な分野は視覚化です。 ビジネスを学ぶ学生にとってこれは必須だと思います。JMP を使用したビジネスの視覚化をコースにさらに組み込むことを本当に楽しみにしています。」

– Ram Gopal 氏、コネチカット大学ビジネススクール教授

コネチカット大学の成功事例

 

「私はそれに驚いていますJMP で実行できるさまざまなテクニックの高度さのレベル。 素晴らしいことだと思います。」

– Ram Gopal 氏、コネチカット大学ビジネススクール教授

コネチカット大学の成功事例

 

「私たちは企業にデータを提供してもらったり、データ サイエンスやビジネス分析に関連して直面している問題を提示してもらったりしています。そして学生とこれらの企業をペアにして、キャップストーン プロジェクトに協力します。 私たちは学生をデータのビジネス面に近づけることに重点を置いています。 ビジネス分析の学生がデータ サイエンスの実践的な経験を直接得ることが特に重要です」

– クリスチャン・ヒルデブランド氏、ジュネーブ大学マーケティング分析助教授

ジュネーブ大学の成功事例

 

「視覚化プロセス中にデータのパターンを学習および観察できる機能は、JMP に固有の機能です。 生徒はグラフを作成し、「これまで考えたことのない特定のパターンがデータに存在するか?」と尋ねることができます。 JMP でグラフや図を作成する際に積極的に学習する機会があることが、JMP のユニークな点です。 これはいくら話しても足りない機能です。視覚化によりすべてがクリックされます。」

– クリスチャン・ヒルデブランド氏、ジュネーブ大学マーケティング分析助教授

ジュネーブ大学の成功事例

 

「それは、学生の評価で受け取ったコメントからもわかりました。 彼らは、「主な成果の 1 つは、分析ワークフローの高速化に役立つ新しい統計プログラムを学習できたことです。」と述べていました。というコメントが多かったです学生たちは、非常に短期間で強力で効果的なビジュアライゼーションを開発する機会が得られたことに感謝していました…そして、JMP が統計部分をより深く理解するのに本当に役立ったということです。 」

– クリスチャン・ヒルデブランド氏、ジュネーブ大学マーケティング分析助教授

ジュネーブ大学の成功事例

 

「視覚化がなければ、私たちインストラクターができることは、概念を紹介し、アルゴリズムが理論的にどのように機能するかを議論することだけです。 学生が実際に理解して「アプリケーションが何であるか見てみたいと思う」と言うには、非常に非常に高いモチベーションが必要です。しかし、生徒が最初から最終結果を視覚化し、戻って方法論を深く掘り下げることができれば、「ああ、それは実に見事だ。同じ分析と強力な統計グラフを作成したい」と言うでしょう。 そして、この方法論が実際にどのように機能するのかを理解することに興味があります”

– クリスチャン・ヒルデブランド氏、ジュネーブ大学マーケティング分析助教授

ジュネーブ大学の成功事例

 

「JMP の最も素晴らしい点は、初心者と上級ユーザーの両方にとって優れていることだと思います。 統計ソフトウェアを使用して教えるときは常に、生徒が問題に対処しようとするときに、生徒と直接対面して多くの時間を費やすことが予想されます。 それは喜ばしいことですが、多くの余分な時間が必要になります。 [JMP を使用すると] ソフトウェアの指導に時間を費やすのではなく、統計の指導に時間を費やします。 」

– Peter Lenk、ミシガン大学オペレーション管理科学およびマーケティング教授

ミシガン大学の成功事例

 

「生徒たちはJMPが大好きです。 学部生からも大学院生からもそんな声を聞きます。 とても扱いやすく、そしてとても強力です。」

– Robert Nydick 氏、ヴィラノバ大学経営運営教授

ヴィラノバ大学の成功事例

 

「実験計画法に関しては、おそらく JMP が最先端のソフトウェアです。 しかも簡単です。 分析と完全に統合されています。」

– フィル・ラムジー、ニューハンプシャー大学主任講師

ニューハンプシャー大学の成功事例

 

「これらの学生は皆、仕事に応募するときに履歴書に実験計画法コースを記載することがいかに役立つかを聞いたことがあるでしょう。そして彼らは、自分たちより先に卒業した学生たちの話を聞いて、統計を知ることがいかに重要かを認識し始めています。」

– フィル・ラムジー、ニューハンプシャー大学主任講師

ニューハンプシャー大学の成功事例

 

「 JMP は、3 つの分野の学生をまとめるのに役立ちます次に、他のグループがデータ マイニングをどのように体験するかを各グループにデモンストレーションします。 それはすべて、JMP の視覚化ツールのおかげです。」

– アリフ・アンサリ氏、南カリフォルニア大学マーシャル・スクール・オブ・ビジネス助教授

南カリフォルニア大学の成功事例

 

「こうした学生にとって、JMP が提供する視覚化は本当に心を開いてくれます。 多くの場合、指標は誤解を招く可能性があります。 同様のメトリクスを持つ 2 つの異なるモデルは、まったく異なる近似を示す可能性があります。 JMP プロファイラーは、非線形モデルがどのように動作するか、データを視覚化して最適なモデルを選択する方法を生徒に教えるのに役立ちました。」

– アリフ・アンサリ氏、南カリフォルニア大学マーシャル・スクール・オブ・ビジネス助教授

南カリフォルニア大学の成功事例

 

データの視覚化

「グラフ ビルダー プラットフォームを介して非技術者に JMP を紹介する必要があることは明らかでした。」

-キーラン・オマホニー - デイリーゴールド

JMP DS Americas 2021- レコーディング プロデューサー - データ エクスプローラー スポットライト gallery.mp4 - すべてのドキュメント (sharepoint.com)

 

」グラフ ビルダーとプロファイラーは、ドメインの専門家と JMP オタクにとってのロゼッタ ストーンです。 動的ビジュアルの機能により、基本的に、ドメインの専門家は、さまざまな設定およびさまざまなグラフィック環境でデータが何を示しているかを確認できるようになります。 彼らは自分の頭の中にあるものを理解しているので、それが本当に「なるほど」の瞬間であり、JMP を使用するとプロセス要素間のつながりを他のチームメンバーに非常に明確に説明できるようになります。」

-Steve Hampton 氏、PCC Structurals プロセス制御マネージャー

PCC Structurals の Steve Hampton 氏が、Minitab からの移行と、彼が「計り知れない付加価値」と呼ぶエンゲージメントと学習のために JMP リソースを活用することが非常に重要である理由について語ります。

 

「私は JMP について調べ始め、それについて、特にグラフ ビルダーに関して話し合いを始めました。 と思いました。うわー、これは新しいですね。 これは異なり、非常に柔軟でインタラクティブなようです。 」

– Vasco Cachaco、シックス シグマ プロセス主席チャンピオン

ザールの成功事例

 

「 JMP で得られる視覚化をこれほど簡単に実現できるものがあるとは、まだ誰も確信していません。おそらくそこが、このソフトウェアの決定時点で賛同が得られた理由です。これは視覚的なツールなので、人々に見せると、その機能がわかるため、人々は非常にすぐにこのソフトウェアに乗り込むのです。」

–ブレンダン・マローン、ジョンソン・エンド・ジョンソン社シニアプロセスエンジニア

ジョンソン・エンド・ジョンソンの成功事例 (近日リンク)

 

「グラフの読み方を教えることはとても重要です。 データ視覚化に関する教育は、正確なメッセージを伝えるために不可欠ですが、私たちはそれを十分に評価していないことがよくあります。」

– Branca Almeida Silva 氏、Bluepharma 製剤開発コーディネーター

統計的に語る: インタラクティブなデータ視覚化が業界にとって重要な理由

 

「最近では、データの視覚化は組織内の一部のグループに集中しています。 ほとんどの人がデータを使用してグラフを作成する傾向があるとしても、より強力なツールを使用しているのは依然として少数の人だけであることがよくあります。 それについてもっと議論することが重要です。 JMP のようなソフトウェアを使用することがいかに簡単であるかがわかります。 とても多用途です。 特定のスキルセットを持っていないことを心配することなく、探索的なデータ分析と視覚化に挑戦するよう人々を動機付ける必要があります。 」

– Branca Almeida Silva 氏、Bluepharma 製剤開発コーディネーター

統計的に語る: インタラクティブなデータ視覚化が業界にとって重要な理由

 

「データの視覚化により時間を節約できます。 [Bluepharma では] データの視覚化を使用して、あらゆる種類の分析とより詳細なモデリングを行っています。 視覚化から始めると、要因を選択できます。 そうすることで、さらなる研究に費やす時間を節約できます。 そしてもう一度、時間を節約することはお金を節約することと同じです。なぜなら、物事をより早く実行できるからです。 データ視覚化と JMP を日常的に使用しています」

– Branca Almeida Silva 氏、Bluepharma 製剤開発コーディネーター

統計的に語る: インタラクティブなデータ視覚化が業界にとって重要な理由

 

「人々はデータ視覚化を行うことを恐れています。それは、私たちがデータ視覚化を統計に関連する非常に特殊なスキルと関連付けているからです。 しかし、常にそうとは限りません。 専門家でなくても誰でもデータ視覚化を実行できます」

– Branca Almeida Silva 氏、Bluepharma 製剤開発コーディネーター

統計的に語る: インタラクティブなデータ視覚化が業界にとって重要な理由

 

「データの視覚化を行うときに、目標を持って始めても、途中で何か興味深いものを見つけて、当初の目標を完全に忘れてしまうことがあります。 探索すると非常に興味深い新しいパターンが見つかるかもしれません。 したがって、データ視覚化プロセスを実行するには必ず時間が必要です。 そしてツールは本当に重要です。 使用するツールを選択する際には、得られるサポートに自信を持たなければなりません。 また、JMP にはトレーニングで検討できるウェビナーが多数あります。」

– Branca Almeida Silva 氏、Bluepharma 製剤開発コーディネーター

統計的に語る: インタラクティブなデータ視覚化が業界にとって重要な理由

 

「専門的な方法でデータを見れば見るほど、データの内容についてより直感的に理解できるようになります。 分析結果を提示するときは、メッセージをグラフィカルな方法で伝えるとよいでしょう。 人々は単なる統計的な詳細よりもはるかによく理解できるでしょう」

– György Trefán、コロプラスト、プロセス開発者

統計的に語る: インタラクティブなデータ視覚化が業界にとって重要な理由

 

「例を紹介します。私たちの機械はスクラップが多すぎるという問題に遭遇しました。 その理由を調べるためにデータを調べるとき、まず機械を調べ、次に材料を調べました。 過去 3 年間のデータを調べて、各シフトでどれだけのスクラップが発生したかを確認しました。 私たちが発見したのは、データを時間の経過とともにプロットしただけでは、何も興味深い結果が得られないということでした。 しかし、統計分析を行ったところ、2 番目のシフトのスクラップが他の 2 つのシフトよりも大幅に多かったことがわかりました。 それを発見したら、それを経営陣に見せなければなりませんでした。 私はそれを [JMP で] 視覚化することにしました…経営陣の反応は、「すごいですね、これは衝撃的な違いです」でした。そして彼らはより深い原因を調べました。 測定システムの分析後にわかったことは、オペレーターは、何かがスクラップであるかどうかを判断するために異なる方法を使用していたということです。 そこで私たちはオペレーターに問題を持ち込み、判断を仰ぎました。」

– György Trefán、コロプラスト、プロセス開発者

統計的に語る: インタラクティブなデータ視覚化が業界にとって重要な理由

 

「状況を分析すると、別の視点から見ることができます。 あらゆるビジュアライゼーションは、異なる認識、異なる視点を生み出します。 同じ状況を異なる視点から見ることで、多くの付加価値を生み出すことができます」

– MARELLI、WW イノベーションおよび改善品質マネージャー、Simone Cianchini 氏

統計的に語る: インタラクティブなデータ視覚化が業界にとって重要な理由

 

「私たちは主観的ではなく客観的に意思決定を下す必要があります。 データの視覚化はこの道を改善するのに役立ちます。 データが目の前の人にとって読みやすく、理解できるものであることが非常に重要です。 視覚化によって問題とデータを変換できれば、彼らは問題をよりよく理解できるようになります。 それは彼らにとってコンフォートゾーンになるでしょう。 また、データ視覚化のターゲットを念頭に置くことも非常に重要です。 研究開発や CFO などのために情報を最適に視覚化する方法を理解する必要があります。」

– MARELLI、WW イノベーションおよび改善品質マネージャー、Simone Cianchini 氏

統計的に語る: インタラクティブなデータ視覚化が業界にとって重要な理由

 

「一部の組織には、データ視覚化に関する深い文化がありません。 彼らは本当の強力な部分を理解していません。 しかし、JMP はデータ視覚化と複雑な統計的観点の間の近道です。 一部の組織は、データを視覚化するには、背景となる統計に関する非常に高度な専門知識が必要であると考えています。 しかし、これはデータ視覚化で何をしたいかによって決まるため、大きな間違いです。 日々のベースライン分析では、非常に高度な統計の専門知識は必要ありません。 それでこれらは人々が犯す 2 つの重要な間違いです。視覚化の力についての理解の欠如と、インタラクティブなデータ視覚化を行うには統計の背景が必要であるという認識です。 」

– MARELLI、WW イノベーションおよび改善品質マネージャー、Simone Cianchini 氏

統計的に語る: インタラクティブなデータ視覚化が業界にとって重要な理由

 

「私たちもそれを見てきましたJMP は現場会議のプレゼンテーション形式として使用されます。 なぜなら、誰もが知っているように、現場でのミーティングに参加すると、人々はアイデアを出し合っているからです。 さて、今度は「温度を上げてデータが何を示すか見てみましょう、ボス」と言うチャンスがあります。そして、画面上の温度を上げると、すぐに彼に「それは良いアイデアだよ」と伝えることができます。あるいは、うまくいかない可能性が高いです。 データを制作会議の中心に据えると、データを使って作業を行う機会がたくさんあります。 」

– スタン・ヒギンズ氏、イングランド北東部プロセス産業クラスター (NEPIC) 元 CEO

イノベーションの時: データから価値を引き出してイノベーションを加速する(リンクは近日公開予定)

 

「視覚化は絶対に必要です。 実験データの場合、最初に行う必要があるのはそれを視覚化することです。 場合によっては、それしかできないこともあります。 最初の実行時に予想よりもノイズが大きかったというケースがいくつかありました。 モデルを構築することはできませんでした。 しかし、[JMP での] 視覚化を使用すると、興味深そうなものを確認し、それが実際の効果であるかどうかをより厳密に判断するための次の実験を計画できます。 」

– Michael Sadowski 氏、バイオインフォマティクス シンサス部門責任者

シンセサイザーの成功事例

 

「キャリアの初期から私のマネージャーは、データ分析の最初のステップはデータをプロットすることだといつも言っていました。 その後数年間、私は多くの人がその間違いを犯すのを見てきました。 代わりに、直接テーブルに向かい、[JMP] Graph Builder からすぐに特定できる洞察を見逃したり遅らせたりする人もいます。 。 会議中に生データのスプレッドシートを見るたびに、ファイルを要求すると、数秒で洞察力に富んだ分析を生成できます。 」

– Pete Cannon 氏、NVIDIA 製品品質エンジニアリングおよび品質管理システム担当シニア ディレクター

NVIDIA の成功事例

 

「[JMP を使用すると] [出力を] 色分けして外れ値を指摘できます。 ユーザーは意思決定を迅速化するため、これらの視覚化を好みます。 彼らは、分布が仮説に適合するかどうかを確認し、実験計画と実験の実行方法の概要を把握できます。」

– Tom Walk 氏、ノースダコタ州立大学、育種パイプライン データベース マネージャー

ノースダコタ州立大学の成功事例

 

「効果的なグラフは正しい意思決定を促します。 効果的な視覚化は閲覧者に情報を提供し、組織に対して適切な推奨事項や意思決定を行うのに役立ちます。 データ利用者に実際に[意味]を届けるためには、物事を視覚的にまとめなければなりません。」

– Ted Ellefson 氏、Seagate、機械研究開発部門マネージングプリンシパルエンジニア

シーゲイトの成功事例

 

「人々が小さなモデルを開発したり、直接的な価値をもたらす何かを学んだりできる分野はたくさんあります。 そして、その直接的な価値を共有することができます。見てください、私はこのモデルを作成し、これらの結果を得て、それを視覚化しました。 視覚化は、他の人を参加させる優れた方法です。 結果を視覚化すると、他の人は「すごいね」と言います。 私もそうしたいです。」

– バーナード・エニス、タタ・スチール主任研究員

統計的に語る: 機械学習を使用して科学と工学の問題を解決する

 

「ゴアに入社したとき、私は高分子化学者としてスタートしました。 そして私が最初にしたことは、統計学者と話し合い、ポリウレタン合成に関する非常に大規模な実験を計画することでした。 この実験では、ポリウレタンの配合内で多くの要素を変更しました。多くの実験室実験を実行し、データを収集し、応答曲面が得られるいくつかの視覚化と、さまざまなトレードオフと特性を示す多数のグラフを作成しました。さまざまな配合を使用できます。 それで、パイロットを終了してもう少し大きなバッチを作成したいと製造チームを説得することができました… 予測がありました。 私たちは出発し、その定式化を実行しました。 そして私たちは戻ってきました。 そしてなんと、結果は予測と一致しませんでした。 そして、たくさんの失望がありました…。 そこで私は、当時の統計学者に再び相談しました。もちろん、私にはデータ視覚化の経験がありませんでした。 そして私は言いました、ここで何が起こったのですか？ なぜ私の実験はうまくいかなかったのでしょうか? そして彼がやったのは、実際にグラフ自体に予測区間を入れたグラフを作成することでした。 そして、私の予測が実際に正しかったことがわかりました。 実際、予測範囲内に収まる資料を作成していました。 そしてそのグラフだけをサプライチェーンに持ち帰りました。 彼らに予測グラフを見せ、私たちが実際に何をしているのかを理解し、作り始めたものを作成したことを示すことで、生産規模のバッチに移行できることを彼らに納得させることができました。 そして、それを実行したところ、私たちの予測が正しく、予測範囲内に収まったことが再びわかりました。 そして、そのグラフこそ、彼らの考えを変えて、ああ、私たちが何について話しているのかを確かに知っていたということを知るのに本当に役立ちました」

– Chris Chen 氏、エンタープライズ分析チャンピオン、WL ゴア

統計的に言えば、データ視覚化のベスト プラクティスは科学者やエンジニアの仕事を変えることができます。

 

「ゴアでは、すべてのエンジニアと科学者に JMP を装備させました。 したがって、彼らはツールにアクセスできますが、私たちはそれを彼らに渡してそのまま放っておくわけではありません。 エンジニアリングと科学のコミュニティの大きな部分は、ツールの使用方法を教えること、つまり設計のヒントやコツを教えることだと思います。 何が良いグラフを作るのか、何が有用なグラフを作るのかは非常に重要です」

– Chris Chen 氏、エンタープライズ分析チャンピオン、WL ゴア

統計的に言えば、データ視覚化のベスト プラクティスは科学者やエンジニアの仕事を変えることができます。

 

「このグラフ化とデータ視覚化の取り組みに共同で取り組んでください。 そして科学の世界では多くの場合、それは査読のように見えます。 それで部屋に入りなさい。 作成したグラフを同僚に見せてください。 それから少し議論してください」

– Chris Chen 氏、エンタープライズ分析チャンピオン、WL ゴア

統計的に言えば、データ視覚化のベスト プラクティスは科学者やエンジニアの仕事を変えることができます。

 

「手持ちのデータから 100 個のグラフを作成すると、そのうち約 80 個は興味深いものになりますが、それらはあなたが知っているものになります。 そして、彼らは深い洞察を得ることができません。 しかし、残りの 20% は実際に何が起こっているかを示してくれます。 彼らはあなたのデータについて非常に興味深い洞察を提供してくれるでしょう」

– Chris Chen 氏、エンタープライズ分析チャンピオン、WL ゴア

統計的に言えば、データ視覚化のベスト プラクティスは科学者やエンジニアの仕事を変えることができます。

 

「データ探索は JMP の重要なツールです。探索的なデータ評価がなければ気づかなかった相互作用を明らかにできることが非常に多いためです。 人間の目では、[データテーブルだけから]違いや影響を確認するのは非常に困難です。」

– アンドレアス・トラウトマン氏、上流工程、製造科学および技術のプロセス専門家、Lonza

ロンザの成功事例

 

「私はデータを最初から確認することを強く支持しています。データに何か問題があると、それが非常に厄介になるからです。 [JMP]は視覚的で直感的です。 JMP の真の力は、データ統合とデータセットから学習できることにあります。 」

– Court Sandau 氏、法医学者兼 Chemistry Matters 創設者

Chemistry Matters の成功事例

 

「主成分分析または階層クラスター分析を実行し、色分けを開始します… JMP で私が最も気に入っている点は、対話性です。 私たちは実際に JMP を通じてデータについて学びます」

– Court Sandau 氏、法医学者兼 Chemistry Matters 創設者

Chemistry Matters の成功事例

 

「データは好きなように表示できますが、それが科学的な方法で行われていることを証明する必要があります。 そして、視覚的に伝えることで、どのようにして結論に至ったかを透明性を持たせる必要があります。 そこで私はクライアントに JMP を使ってもらいます。データを JMP にロードして、スポットをクリックして、それがどこにあるのか、そしてどのように解釈に至ったのかを示すことができるようにするためです。 それが視覚化の力です。データを伝達し、データから学習し、クライアントがデータの出所を確認できるようにします。」

– Court Sandau 氏、法医学者兼 Chemistry Matters 創設者

Chemistry Matters の成功事例

 

「私たちは JMP を教育ツールとして使用しています。それは、[化学の背景がない人でも] 理解できる方法で化学的フィンガープリンティングを示すことができるからです。 JMP を使用すると、一般の人に情報の接続性を伝え、一般の人が私たちの結論を理解できるようになります。 また、これをリアルタイムで実行でき、[グラフ ビルダーなどのプラットフォームで] データを操作できるため、はるかに説得力があります。 彼らは、「彼が何をしているのか理解できないかもしれないが、彼がそれらの点と点をどのように結びつけたのかは確かにわかる」と考え始めます。今私はマルチグレード統計を説明しようとしているのではなく、物語を語っているのです。」

– Court Sandau 氏、法医学者兼 Chemistry Matters 創設者

Chemistry Matters の成功事例

 

「視覚化により、データに含まれる情報が明確になります。そして、それが実行すべき一連の明確な行動につながります。」

– コヒレント社ゼネラルマネージャー、メリサ・ブイエ氏

一貫した成功事例

 

「私たちはより深い理解があり、より速く作業できるようになりました統計的に裏付けられたデータ分析に対する JMP の視覚的なアプローチのおかげです。」

— Paul Deen 氏、統計手法プログラム マネージャー、ASM International

ASMインターナショナルの成功事例

 

「『データに触れる』ことには魔法のような効果があります。 視覚化だけで十分な場合もありますが、データを使ったストーリーテリングが鍵となります。 JMP Graph Builder がここでの王様です。 私たちは多くのモデリングと多変量解析を行っており、JMP 14 の新しいプロジェクト機能により、複雑なプロセスを非常に簡単に文書化できます。 プロジェクト機能はまさにゲームチェンジャーです… 人々は興奮しています。 JMP を PowerPoint のように使用できるようになりました。 」

– Alfredo López Navarro 氏、テレフォニカ、デジタル コマンド センター、ナレッジ マネージャー

テレフォニカの成功事例

 

「化学者が農学の世界に足を踏み入れたとき、それはデータに基づいたものではなく、もう少し逸話的なものになります。 ここで JMP が登場します。私が JMP を使用する理由です。 [データ主導の意思決定の事例を説明する] 唯一の方法は、データとグラフィックや写真を使ってストーリーを伝えることです。 ここで JMP が非常に役に立ちます。データと数値をグラフィックに変換することで、[生産マネージャー] が見て、より深く理解できるようになります。 」

— Dirk de Bruyn Oubote 氏、グローバル測定科学およびプロセス パフォーマンス リード、シンジェンタ

シンジェンタの成功事例

 

「 JMP は私に非常に多くのアイデアを与えてくれました - データをよりインタラクティブにする新しい方法視覚化という点だけでなく、私がどのように分析したかの背後にある思考プロセスを人々に示すことも重要です。」

– アンダーソン・メイフィールド氏、米国海洋大気庁助手研究員

カレド・ビン・スルタン・リビング・オーシャンズ財団の成功事例

 

「視覚化は JMP の大きな強みの 1 つです。 グラフは意図的に強調されており、仮説を立てるための非常に簡単な出発点となります。」

– Jean-Luc Blachon 氏、イプセン、バイオインフォマティクス部門統計研究責任者

イプセンの成功事例

 

「 JMP の優れている点は視覚化です。 。 使い方は簡単で、試してみてさまざまなビューから結果を確認できます。 フィルターを使用したり、オーバーレイを実行したり、並列プロットを作成したりできます。 データを表示して比較し、特定の点に焦点を当てる方法はいくつかあります。 これは本当に便利です。」

– Petra Schreier 氏、Atotech エンジニア

アトテックの成功事例

 

「私が初めて USound に参加したとき、JMP は初めてでした。私が見つけた最大の利点は、JMP が非常に直観的なアプローチと非常に直感的な開始方法を備えていることです。 たとえば、次のことができます。 Graph Builder を使って少し試してみるだけで、適切なデータ表現がすぐに得られます。 そうすれば、問題解決を開始するためにデータを最適に使用する方法を見つけることができます。」

– Florian Iglisch、USound プロダクト エンジニア

USound の成功事例

 

「JMPでは、あなたはクリックしてドロップするだけですグラフができました。」

– Angela Manginelli 氏、バイオマーカー データ分析担当上級研究員、Merck KGaA、ダルムシュタット、ドイツ

メルクの成功事例

 

「 JMP には必要なツールがすべて揃っています。 Graph Builder は、私のお気に入りのツールの 1 つです。 棒グラフ、折れ線グラフ、ヒート マップなどを実行します。 グラフを作成し、非常に簡単に調整したり、再度調整したりして、希望どおりの表示にすることができます。 次に、小さな赤い三角形をクリックすると、すべての JSL コードが表示されます。 JMP は私のためにプログラム全体を作成してくれました。」

– Peter Mroz 氏、ヤンセン社シニア統計プログラマー

ヤンセンの成功事例

 

「私は Graph Builder プラットフォームの大ファンです。他のソフトウェアパッケージでは見たことがありません。 私にとって、このプラットフォームは非常に革新的です。」

– Damien Perret 氏、研究開発科学者、CEA Marcoule

CEA マルクールの成功事例

 

「私たちのクライアントは、データとグラフィックスの間でこのような対話性を備えたソフトウェアを見たことがなかったので、JMP に夢中になっています。 彼らは、データ操作に 1 つのツール、統計に別のツール、レポート作成に別のツールが必要なくなることを非常に気に入っています。JMP がすべてを行います」

– Accantec、ライフサイエンス部門責任者、Peter Bewerunge 氏

アカンテックの成功事例

 

「データ視覚化は非常に強力な言語です。 私たちは視覚的な生き物ですが、[高度な分析] によってサポートされていない限り、それは空です。 すべての理論を科学的で再現可能な方法で根拠づける必要があります。 私にとって、これは JMP の美しさの 1 つです。」

– Alfredo Lopez Navarro 氏、Telefonica Germany、オムニチャネル データ ラボ マネージャー

統計的に言えば、あなたの組織には優れた分析を構築するための戦略がありますか?

 

「データマイニングとデータ視覚化は、私たちが JMP を広範囲に使用している 2 つの目的です。 これは、JMP による視覚化の力の良い例です。偽の信号と実際の信号が存在しました。 誤報は、故障率がいかに急速に上昇したかということでした。 それはゼロでしたが、わずか数日のうちに 20 ～ 30 パーセントに跳ね上がりました。 しかし、それは赤ニシンでした。」

– Ed Hutchins 氏、Cree 社プロダクト エンジニアリング マネージャー

クリー族の成功事例

 

「JMP で視覚化されたように、このモデルで相互作用がこれほどはっきりと確認できたのは、この種の相互作用が存在するかもしれないと考えたのは初めてでした。 [JMP の]利点は、問題に対する答えを見つけることではなく、問題を見つけるためにどこを見ればよいかを知るために正しい方向を示すことにあります。 以前は理解できなかったかもしれない違いを理解することができました。 どこを見るべきかを知ってそこに注目することで、その欠陥の故障率をゼロに戻すことができました。 」

– Ed Hutchins 氏、Cree 社プロダクト エンジニアリング マネージャー

クリー族の成功事例

 

「 JMP はデータの視覚化に非常に強力なので、私は JMP を好みます。 。 これにより、管理図、グラフ、表示の種類を生成して、そのデータを理解できるようになります。 最も重要なことは、適切なデータを取得することです。次に重要なことは、データが何を伝えているかを理解することです。 そして、それを理解するには、それを多数のパラメーターの関数として見る必要があり、操作している空間を理解する必要があります。 データの表だけではそれはできません。」

– Ed Hutchins 氏、Cree 社プロダクト エンジニアリング マネージャー

クリー族の成功事例

 

「私たちの成功は、革新と改善を続ける当社の能力によるものであり、革新と改善の能力は JMP のようなツールによって大幅に強化されたことに疑いの余地はありません。 」

– Ed Hutchins 氏、Cree 社プロダクト エンジニアリング マネージャー

クリー族の成功事例

 

「私は JMP のグラフィック機能を使用して、統計手法の概念を持たなかった社内の多くの人々に結果をデモンストレーションしました。 第三者による評価を受けるべき十分な疑問点があることを示すことができました。」

– Dan Fortune 氏、FMC Technologies グローバル ビジネス エクセレンス マネージャー

FMC テクノロジーの成功事例

 

「私たちは、JMP が提供するデータ視覚化から多大な恩恵を受けています。 たとえば、複雑なデータ クラスターを色付きのマップとして表現できるようになりました。 区別や外れ値を解釈するために、さまざまなマップを並べて配置するだけです。 このようにして、数学的に正しいモデルが実際に妥当かどうかをすぐに特定できるようになります。」

– Anya Simon 氏、ルフトハンザ航空、情報管理部プロジェクト マネージャー

ルフトハンザの成功事例

 

「JMPとは私たちは数字に対する盲目的な信頼から脱却しつつあります。 モデル生成の結果、数学的には完璧だが非現実的な解決策が得られる状況が常に存在します。 視覚化により、これらをすぐに識別できるようになりました。 視覚化は正しい意思決定を行うための非常に貴重な手段です」

– Anya Simon 氏、ルフトハンザ航空、情報管理部プロジェクト マネージャー

ルフトハンザの成功事例

 

「私たちが収集するデータの量が多ければ多いほど、そこから何らかのシグナルを得る可能性が高くなります。価値を付加し、知識を構築する。 しかし、データの中にはそれほど意味のないものもあり、それをふるいにかけて価値を最大化するものだけに焦点を当てるのは大きな課題です…。 視覚化すると複雑になる場合があります。 私はこの点で JMP がとても気に入っています。特に Graph Builder は非常に実用的で効率的です。 」

– Lynred、製品信頼性およびデータ サイエンス担当主任エンジニア、Augustin Cathignol 氏

リンレッドの成功事例

 

「JMP は人々の集中力を高めます。 ポイントしてクリックするだけで、簡単に物を掴むことができます。 それによって人々を維持できるようになります視覚的に関与する」

– Mike Cramer 氏、マクドナルド、ワールドワイド レストラン イノベーション調査オペレーション ディレクター

マクドナルドの成功物語

 

「プロジェクトを発表する必要があるとき、または実験を計画するときは必ず JMP を使用します。JMP はタスクやニーズを示すためのグラフィック視覚化を提供するためです。経営陣からの反応が良くなった」

— Menarini、製剤開発技術者、Paolo Nencioni 氏

メナリニの成功事例

 

「 JMP には、グラフ ビルダーを使用してデータを直感的にプロットできる非常に強力で実用的なインターフェイスがあり、誰でもそれを行うことができます。 データが構造化されている限り、Graph Builder は、分析を開始する前に実際に何があるのかを理解するのに役立ちます。それが私がこのアプリの気に入っている点です。」

–ベアトリス・ブラム氏、統計学者、P&G

P&G の成功事例

 

「視覚化はすべての鍵です。これは通常、特に管理において人々が理解していることだからです。 彼らは数字を扱いたくないのです。 代わりに、ストーリーを伝える写真を渡してください。 最も正確な画像である必要はありません。結論を導くストーリーを語ればいいのです。 ここも言わなければいけないところですJMP には、こうしたグラフィックや思想を伝える力があると思います。 そしてインタラクティブ性。」

–ベアトリス・ブラム氏、統計学者、P&G

P&G の成功事例

 

「 Excel では、特に複数の次元に取り組み始める場合、視覚化の可能性が非常に限られています。そこでJMPが活躍します。」

– Kenneth Hess、Science Buddies 社長兼創設者

Science Buddies の成功事例

 

「78 次元を近似値として 3 つに減らし、それを JMP に入力して、3D 散布図を作成したり、回転させたり、色を変更したりできます。 JMP は、開発作業中に実際に何が起こっているかを確認するための非常に貴重なツールです。 私がこの種の設計や開発の作業を行って、洗練されたソフトウェアを検証するとき、私は視覚的に考えます。 JMP は常にその視覚化の重要な部分を占めてきました。 JMP のグラフィカル機能を使用すると、1TB 近くのデータを取得し、それを回転させて何が起こっているかを確認できます。 そしてパフォーマンスは信じられないほど素晴らしいです。」

– Kenneth Hess、Science Buddies 社長兼創設者

Science Buddies の成功事例

 

「JMP を使用すると、膨大な量のデータを 1 つのグラフに統合できます。聴衆に適切なメッセージを伝えるのはとても簡単です。 表示したいデータだけを、どのように表示するかを示すグラフを準備できます。 データを管理して、さまざまなビューから非常に魅力的な方法で表示できる方法に本当に感謝しています。」

– Matteo Patelmo 氏、STMicroelectronics エンジニア

STマイクロエレクトロニクスの成功事例

 

「グラフを使ったストーリーテリングには大きな力があり、グラフ ビルダー内の多くの機能を活用することで多くのストーリーを伝えることができることがわかりました。 。」

- ジョン・シャーカ氏、統計学者、ワシントン州 ゴア

John Szarka 氏が JMP Pro、再現性、そして JMP コミュニティとアーリー アダプター プログラムで積極的に活動することが、WL Gore のユーザーがソフトウェアへの投資からより多くの利益を得るのに役立つ理由について語ります。

統計と予測モデリング

「現在の創薬における焦点は、目的地に到達するまでにこのサイクルをできるだけ少なく周回し、それによって創薬プロセスを加速し、より早く薬のような分子を見つける方法を見つけることです。 そしてこのプロセスの各段階で、データ分析の観点から、スピードアップにつながる何かができることがあります。 」

– グレアム・ロブ氏、アストラゼネカ副主席科学者

革新の時: 未来の化学: 可能性空間の探索(リンクは近日公開予定)

 

「改善を実証するには、戻って統計を学び、再度顧客のところに戻る必要がありました。 統計を適用する能力のおかげで、私のキャリアの進め方が変わりました。 そしてもちろん、今日もここにいます。 JMPそれは私にとってそれを実現するためのツールであり、可能にするツールでした。」

– アンドレ・B・アージェントン氏、ダウ社コア研究開発副社長

統計的に語る: 優れた分析に対する共通のビジョンの開発

 

」のためにJMP はデータ分析のためのツールだけではありません。また、難しい統計的思考を単純なグラフやプロファイラーに移し、他の人、特に統計学者以外の人がデータやモデルを理解できるようにするためのコミュニケーション方法でもあります。 。 」

– Zhiwu Liang 氏、プロクター・アンド・ギャンブル社主席統計学者

Procter & Gamble の Zhiwu Liang 氏は、JMP Development とのダイナミックな関係を育むことが、同社が継続的に改善されるソフトウェアへの投資からより多くの利益を得るのにどのように役立つかを説明します。

 

「P&G では、参加者に JMP の使用を義務付ける統計コースを多数用意しています。 最も複雑なモデルであっても、正しい結果が簡単に得られると、人々が興奮し満足するのがわかります。 実際、私の同僚も今では毎日 JMP を使用しています。 JMP の可視化機能を気に入っているのは、結果をマネージャーに簡単に見せることができるためです。 。」

– Zhiwu Liang 氏、プロクター・アンド・ギャンブル社主席統計学者

Procter & Gamble の Zhiwu Liang 氏は、JMP Development とのダイナミックな関係を育むことが、同社が継続的に改善されるソフトウェアへの投資からより多くの利益を得るのにどのように役立つかを説明します。

 

「私は、アナリストが計算を気にすることなく手法を調査し、結果を視覚化するために使用できるアプリケーションを開発することに熱心でした。 そしてJMP では、特定の計算を自動化するスクレイピングやアドインを開発するのが簡単です」

– Christel Kronig 氏、上級分析科学者、レディ博士の研究所

革新の時: 分析手法を目的に適合させる方法(リンクは近日公開予定)

 

「エラーの原因を理解することで、ランダム エラーを減らすためにどこでレプリケーションを使用するかを決定できます。 さまざまな方法論の分析を使用すると、さまざまな注射、サンプル調製、または一連の影響を分離することができます。 そしてこれらをアドイン スクリプトにパッケージ化し、JMP での分析を自動化することができます。 アドインは、エラーの構成要素を理解し、さまざまなレプリケーション アプローチでのエラーの視覚的な比較を生成するのに役立ちます。 これは、エラーの最大の原因を特定し、情報に基づいてレプリケーション戦略を決定するのに役立ちます。」

– Christel Kronig 氏、上級分析科学者、レディ博士の研究所

革新の時: 分析手法を目的に適合させる方法(リンクは近日公開予定)

 

「当社の JMP アドインを使用すると、分析者は、標準調製物または注射の数の増減がメソッドの中間精度に及ぼす影響を評価できます。したがって、情報に基づいて決定を下すには、キャリブレーション形式を最適化する方法が必要です。 」

– Christel Kronig 氏、上級分析科学者、レディ博士の研究所

革新の時: 分析手法を目的に適合させる方法(リンクは近日公開予定)

 

「分析方法には多くの監視が加えられており、製薬業界ではその傾向が強まっており、使用される分析方法が目的に適合していることを確認することがより重視されています。 手法の精度と偏りを評価するためのツールや計算が存在しており、これは過去数年間で多くの記事の主題となってきました。 また、これらの計算を自動化し、結果を視覚化することが可能で、分析者がメソッド開発に使用できる簡単なツールを提供します。 」

– Christel Kronig 氏、上級分析科学者、レディ博士の研究所

革新の時: 分析手法を目的に適合させる方法(リンクは近日公開予定)

 

「これは今日非常にホットなトピックです。データ サイエンス全般です。 でも実は、化学工学とプロセス工学の分野では、私たちは何年も前から機械学習の手法を使用してきました。 唯一のことは、私たちはそれをそのように呼んでいないということです。 たとえば、システムの熱伝達係数を推定するために特定の重要な相関関係を調べているときは常に、物理的な知識の一部を使用し、次に他の部分を使用して、それらのデータの調整やフィッティング回帰を行う必要があります。教師あり機械学習手法です。」

– フランシスコ・ナバロ氏、ソルベイ社化学エンジニア

革新の時: 化学プロセスを完璧にするための産業データ サイエンス(リンクは近日公開予定)

 

「私たちが当初直面した主な問題は、このビッグデータの抽象化とさまざまなデータベースへの接続でした。 いつも遅延がありました。 しかし、JMP はデータベースや工場内のサーバーに直接接続できます。 それを強調しなければなりません分析ツールからデータベースにこのように直接アクセスできることは、誰にとっても非常に大きなことです。テーブルを作成するためだけにプログラミングやデータの準備を行う必要がないことを意味するからです。 したがって、プロセスエンジニアであっても、興味のある人は誰でも、この膨大なデータセットに対話型でアクセスできます。 」

– フランシスコ・ナバロ氏、ソルベイ社化学エンジニア

革新の時: 化学プロセスを完璧にするための産業データ サイエンス(リンクは近日公開予定)

 

「あまりにも多くの企業がAIについて幻想を抱いています。 データ分析における AI の基礎の重要性があまりにもしばしば見落とされているように見えるのは残念です…適切なアルゴリズムを選択して適用できるように、データが何を意味するのかを正確に理解する必要があります。 機械学習をめぐる現在の誇大宣伝が去れば、人々は基本に立ち返ると思います。  

– Jong-Seok Lee、成均館大学教授

成均館大学の成功事例

 

「初めて見た時はとても驚きました」 JMP のデータテーブルの列プロパティ関数。 とても革新的でした。 グラフとデータ選択の間の相互作用も差別化要因です。」

– Jong-Seok Lee、成均館大学教授

成均館大学の成功事例

 

「JMP は、分布のチェック、散布図行列を使用した関連性の特定、および外れ値のチェックに関して高速で便利です。 言うまでもなく、これらはすべてコーディングを行わずに実行できます… JMP を使用すると、予測性の高いモデルを迅速に見つけて判断することができました。 私たちはプロファイラーの Desirability 機能を使用し、これらのモデルから得られた結果に基づいて顧客と迅速にコミュニケーションし、方向性を設定できるという利点もありました。」

– Jong-Seok Lee、成均館大学教授

成均館大学の成功事例

 

「 JSL は、当時の標準の JMP UI では利用できなかったいくつかのカスタム関数を取り込むのに役立ちました。 また、マップ機能により韓国地図と世界地図上で修理データを視覚化することで、環境に応じた傾向を把握しやすくなりました。」

– Jong-Seok Lee、成均館大学教授

成均館大学の成功事例

 

「最大の秘密は、データ サイエンスの 80% がデータの前処理にあることです。 したがって、データをコンピュータに取り込んで視覚化する練習をしなければなりません… これらのツールと考え方は常に私の仕事の一部でした。 そしてそれが私に自信を与えてくれます。 データドリブンであれば、意思決定をするのに心配することはありません。」

– ティーナ・ボニッツィ氏、SABIC スタッフサイエンティスト

統計的に語る: 機械学習を使用して科学と工学の問題を解決する

 

「私たちのチームが、顧客の施設で当社の製品が期待どおりに機能しない理由を理解しようとしていた時期がありました。 彼らは、さまざまな動作条件が、この場合は製品の柔軟性にどのような影響を与えるかを理解するために、外に出てデータを収集しました。 データが戻ってきたとき、チームは非常に驚きました。 結果は全くダメでした彼らが期待していたものは、柔軟性スコアが異常に低かったのです。 彼らは、150 個のサンプルすべてについてテストをやり直すことにしました。 その後、それらの結果が戻ってきたとき、最終的に得られたのは 2 つのデータ セットであり、これらの動作条件の一部が理解できない結果をもたらしているという状況が依然としてあり、結果を調整するのに苦労しました。 しかし、データを [JMP] に取り込んだ後は、モデルを適合させて画面に表示するまでに文字通り数分しかかかりませんでした。 これらの関係を視覚化できるとすぐに、非常に顕著な相互作用が確認できました。 そこで私たちは顧客の元に戻ることができ、その回線の実際の動作が通常の予想よりもはるかに遅いことが判明したため、最適な結果を得るために切り替えを推奨しました。 その回帰モデルがなければ、そのテクニックがなければ、その相互作用を観察することができなければ、正しい推奨を行うための自信や理解を得ることができなかったでしょう。 」

– ティーナ・ボニッツィ氏、SABIC スタッフサイエンティスト

統計的に語る: 機械学習を使用して科学と工学の問題を解決する

 

「これらの高度な分析手法を発見していなかったら、明らかに時代に乗り遅れていたでしょう。 私ならそこまで俊敏性や柔軟性は高くないと思います物事を行うには、今日できることよりもはるかに長い時間がかかることがわかっていたでしょう」

– スティーブ・キング氏、ロールス・ロイス、高度分析手法担当エンジニアリング アソシエート フェローを退職

統計的に語る: 機械学習を使用して科学と工学の問題を解決する

 

「対象分野の専門家、特に利害関係者と会話するときは、彼らを説得する必要があります。 それを実現する 1 つの方法は、「見てください、私はデータ サイエンスを使用して問題を解決しました」と言うことです。 重要なのは、行った作業の正確さだけではありません。 私たちは皆、ランダム フォレスト、勾配ポスト、ニューラル ネットワークを使用して優れたモデルを取得しています。 それは変数の重要性です。 それで、スコアを順位付けして、「ほら、私はあなたの主題を知りません」と言います。 ここで学ぼうとしています。 しかし、これらの変数の中で、私が本当に重要だと思うのはこれらです。 そして彼はうなずいて「分かりました」と言いました。 あなたは私に何も新しいことを教えてくれません。 しかし、あなたが同じ側にいて、問題の物理学を捉えていることを嬉しく思います…。そしてJMPにはそれができる機能があります」

– Sameer Vittal 氏、GE ガスパワー、分析および信頼性担当チーフ コンサルティング エンジニア

統計的に言えば、データドリブンな文化を創造し促進するための重要な要素

 

「 JMP がなければ、この種の複雑な生存分析をこれほど迅速かつ簡単に習得できなかったと思います。 その視覚化およびグラフ化機能により、生物学者としての私たちが研究上の疑問に答えることが本当に容易になります。」

– 日本 モンターニュ、サンディエゴ動物園応用動物生態部門研究コーディネーター

サンディエゴ動物園の成功事例

 

「JMP が登場する前は、正確な予測を行うための良い方法がありませんでした。 JMP は、変化をより適切に予測する方法についての視点を変えました将来的には水質の変動も考えられます。」

– Lei Wang、北京水族館エンジニア

北京水族館の成功事例

 

「 JMP のテキスト分析プラットフォームは私たちにとって非常に価値があります。英語を母語としない人々のコメントから欠陥をパレート図に分類できる柔軟性が十分にあるためです。 すべてのバリアントをほぼ魔法のように処理します」

– David Seniuk 氏、シニア プロダクト エンジニア、Ciena

シエナの成功事例

 

「データの品質は公衆衛生にとって大きな問題です。 そしてそのブラックボックス…そこにJMPが登場します。 JMP は、データのクリーニング、品質管理、レポート作成、視覚化に不可欠な存在です。 どんなに難しくても、時間がかかっても、私は常に JMP を使用して、さまざまなデータ システムからの記録をリンクし、日付を操作し、介入結果の経過時間を計算する方法を見つけます。」

– エレイン・ダニロフ、疫学者、コロラド州公衆衛生環境局

CDPHE の成功事例

 

「私たちはファイルの重複を除外してマージし、まとめました。 最初は約 220 万件のレコードから始まり、クリーニングの結果、最終的には個人消費者ごとに統合された約 900,000 件のレコードになりました。 クライアントがこれらのレコードを視覚的に見やすい方法で確認できるように、ダッシュボードを作成しました。 JMP Pro は実際のドライバーです。データが壊れていては、素晴らしいダッシュボードを持っていても意味がありません」

– Huw Davis、アジア太平洋地域データ分析リーダー、J. Walter Thompson

ウォルター・トンプソンの成功事例

 

「100% エラーのないプロセスは存在しませんが、問題が発生する前により多くのエラーを検出できるほど、お客様にとってのメリットは大きくなります。 これらのイベントが発生すると、顧客から低い NPS 評価が与えられるというパラメーターが [JMP に] あります。 現在では、同様の問題が発生した場合、お客様からのフィードバックを得る前であっても、積極的に対処する必要があることがわかっています。 顧客のニーズに積極的に対応すると、強力な顧客関係を築くことができます。」

– Tyler Wise 氏、グローバル ビジネス サービス、プロジェクト アナリスト、ディーボルド ニクスドルフ

ディーボルド・ニクスドルフの成功事例

 

「 JMP では、混乱を取り除き、それを秩序立てます。 それは発見のプロセスでした。そして、指標を特徴づけ、データの特性について学ぶための優れた方法として、標準偏差と四分位範囲を思いつきました。」

– Mike Paglione、連邦航空局エンジニア

FAA の成功事例

 

「この研究では、私はデータの発見を行っていました。データをどのように特徴付ければよいのかわかりませんでした。 しかし、JMP を使用することで、他の人が過去にどのように JMP を実行したかを調査することができ、さまざまな方法でそれを特徴付けることができました。 」

– Mike Paglione、連邦航空局エンジニア

FAA の成功事例

 

「私たちは、非常に多くの測定結果から得た膨大な量の交通データを持っています。 正直なところ、私だったらこの分析はできなかったと思います。もちろん、この規模ではできなかったでしょうし、まったくできなかったかもしれません。 これだけのデータを処理するには JMP などのツールが必要です。 JMP は FAA の分析ツールボックスの重要なコンポーネントとなっています」

– Mike Paglione、連邦航空局エンジニア

FAA の成功事例

 

「私たちの目標はバリエーションを減らすか排除することであり、テキスト データには利点があります」 。 これにより、より深い分析が可能になり、意思決定者がより適切な意思決定を行えるようになります。 」

– FMC Technologies、海中システム西部地域計画システム マネージャー、Gokhan Sarpkaya 氏

FMC テクノロジーの成功事例

 

「コードが多すぎると、データを入力する人が正しく入力することが困難になります。 15,000 のアクティビティを持つプロジェクトが 5 つある場合、アクティビティの行数は 75,000 になります。 一人の人間がそこに入り込んで、異なるテキストが同じ考えを表現している箇所を組み合わせて分析することは、不可能かもしれません。 しかし、JMP でのテキスト マイニングとクラスター分析を使用すると、時間はかかりますが、実際には不可能であることに比べれば、ほんの数時間で済みます。 」

– Dan Fortune 氏、FMC Technologies グローバル ビジネス エクセレンス マネージャー

FMC テクノロジーの成功事例

 

「私たちは、あらゆる技術的な詳細におけるスクリプト記述の複雑さには興味がありませんでした。 私たちは、高度にインタラクティブなデータ分析を可能にする、シンプルで無駄のないツールを求めていました。 それはJMPが非常にうまくやっていることです。」

– Laura Zambianchi 氏、フレゼニウス社シニア フィルター材スペシャリスト

フレゼニウスの成功事例

 

「統計を使用する古典的な方法は、既存の仮説を確認することですが、店舗にいるときは、毎日生じる質問に対するリアルタイムの答えを探していることになります。 必要なのは、できるだけ高速に動作するもの、高度にインタラクティブでグラフィカルなものです。 それがJMPとビジュアルシックスシグマです。 すべてのユーザーは、最小限のトレーニングを経た後、データにアクセスして分析し、質問に対する答えを得ることができます。 」

– Laura Zambianchi 氏、フレゼニウス社シニア フィルター材スペシャリスト

フレゼニウスの成功事例

 

「 JMP は大きな可能性を解き放ちます。 これにより、複雑なプログラミング プロジェクトにモジュール的にアプローチできるようになりました。 最終結果の実現可能性は、リソースと時間の問題になります。」

– Laura Zambianchi 氏、フレゼニウス社シニア フィルター材スペシャリスト

フレゼニウスの成功事例

 

「当社のプロセスは非常に複雑であるため、供給速度や細胞密度などの従来のパラメーターの考慮に加えて、流体やガスの流れなどの物理的な力の影響を評価するためのより優れたツールが必要でした。バックグラウンドでは多くの複雑な計算とコーディングが行われていますが、JMP の非常にユーザーフレンドリーなプラットフォームにより、非常に簡単に使用できます。 」

– ソマイエ・モハマディ氏、富士フイルム ダイオシンス バイオテクノロジーズ、スタッフサイエンティスト

富士フイルム ダイオシンス バイオテクノロジーの成功事例

 

「JMP には、非常に使いやすい機能がたくさん組み込まれており、必要なものがない場合でも、簡単にプログラムを作成できます。 JSL により JMP が非常に拡張可能になります」

– Peter Mroz 氏、ヤンセン社シニア統計プログラマー

ヤンセンの成功事例

 

「 JMP はデータに自信を持っています、それは私が本当に探していたものです。 相関関係は得られますが、データとの適合度はどれくらいでしょうか? そこで何が期待できるのか分かりませんでした。」

– リッチ・ジャンノーラ、ジョンズ・ホプキンス大学応用物理研究所、大気科学者

ジョンズ・ホプキンス大学応用物理研究所の成功事例

 

「私はすべてにJMPを使用しています。 モデルの構築は非常に簡単です。 一部のソフトウェアのように、グラフィカル ユーザー インターフェイスにコードを入力する必要がないのが気に入っています。 何かをクリックしてテーブルの列を選択するだけで、結果がすぐに表示されます。 そのため、数学的分析やプログラミングに詳しくない同僚にとっても、このソフトウェアは非常に使いやすくなっています。」

– Katharina Lankers、SCHOTT 研究科学者

ショットの成功事例

 

「これらすべてのツールを 1 つのソフトウェア パッケージにまとめるのが好きです– データ準備および視覚化ツール、実験計画法、SPC、およびさまざまなモデリング。 非常に扱いやすく、直感的に操作できます。 データをクリックするだけで、何をしているのかがわかります。 私たちはインタラクティブなコンポーネントがとても気に入っています。」

– Katharina Lankers、SCHOTT 研究科学者

ショットの成功事例

 

「ラインの収量の日々の監視は現在、JMP によって管理されています。 歩留まりの品質に悪影響を与える要素の変化を監視できるレポートの作成を自動化しました。 。 JMP を使用すると、ライン上の品質関連の問題の原因をより迅速に解決できるだけでなく、不一致の原因を特定し、それらの相関を迅速に取り除くこともできます。 モデリング モジュールを使用して、クライアントからの需要がある製品の製造に影響を与えるあらゆる要因をより効果的に予測し、調整できるようになりました。」

– Soitec、収量/プロセス管理システム シニアマネージャー、Annick Vuillermoz 氏

ソイテックの成功事例

 

「 JMP は好奇心を刺激します。 分析結果を見ると、馴染みのない用語がいくつかあるかもしれないので、それが何を意味するのかを調べて理解しようとします。」

– Matteo Patelmo 氏、STMicroelectronics エンジニア

STマイクロエレクトロニクスの成功事例

 

」 JMP を使用すると、データをより迅速に収集できるようになります、そしてそれを探索しやすい形式で提示します… JMP はとてもアクセスしやすいです。 当社の従業員はユーザー エクスペリエンスに非常に満足しています。」

– Tillotts Pharma、分析科学マネージャー、Pius Dahinden 氏

ティロッツの成功事例

 

「[JMP] を使用すると、データを実際に探索できるようになりますそして、特定のパターンや質問に興味がある場合は、すぐにその質問を自分自身に尋ねることができます。 物事がよりすぐに明らかになるのです。」

– ダニエル・アーネマン氏、環境専門家、ノースカロライナ大学チャペルヒル校

ノースカロライナ大学チャペルヒル校の成功事例

 

「多くの場合、JMP Pro を使用してデータと分析側のニーズを満たし、洞察を提供し、意思決定を支援できます。 JMP の基本バージョンから JMP Pro に投資したことにより、従業員にとってこの種のモデリングがはるかに簡単になりました。 」

- ジョン・シャーカ氏、統計学者、ワシントン州 ゴア

John Szarka 氏が JMP Pro、再現性、そして JMP コミュニティとアーリー アダプター プログラムで積極的に活動することが、WL Gore のユーザーがソフトウェアへの投資からより多くの利益を得るのに役立つ理由について語ります。

他のソフトウェアパッケージとの比較

JMP は市場リーダーでした。 私たちが必要としていた強力な多変量ツールが利用されており、すべてのバージョンのリリースには新しく改良された追加機能が付属していることがわかりました。 それに加えて、サポートコミュニティが非常に強力でした。 したがって、JMP を使用するのは理にかなっています。 そして、それもすぐに受け入れられました。」

- Dairygold、データ サイエンスおよび分析マネージャー、Kieran O'Mahony 氏

デイリーゴールド | JMP

 

「私が初めて JMP を紹介したとき、私は Minitab のスーパーユーザーでしたが、正直に言うと、すぐにはその価値が分かりませんでした。 それにもかかわらず、私が助けを借りて切り替えを行った後、 @Jordan_Hillerのオンサイトトレーニングといくつかの優れたオンデマンドウェビナー、決して振り返らなかった。 移行した人は皆同じように感じています。」

-Steve Hampton 氏、PCC Structurals プロセス制御マネージャー

PCC Structurals の Steve Hampton 氏が、Minitab からの移行と、彼が「計り知れない付加価値」と呼ぶエンゲージメントと学習のために JMP リソースを活用することが非常に重要である理由について語ります。

 

「Minitab を使用したことがある人なら誰でも知っているように、カラムのサイズがまったく同じでないと、イライラすることになります。 そしてエンジニアリングマネージャーが「このプレゼンテーションを作成しようとしていましたが、Minitabからそれを取り出す方法がわかりません」という言葉を何度も聞くと、他の場所に行くことになります。 」

– Michael Anderson 氏、上級統計および測定開発エンジニア、コーニング社

コーニングの成功事例

 

「さまざまなプラットフォームを試しましたが、最終的には JMP を選択しました。 他のものよりもはるかにユーザーフレンドリーです。 そして継続的な開発が行われており、[JMP では] 新しいツールが常に開発されています。 また、実際に [将来のリリースで] 見たいものについて JMP にフィードバックを送信することもできます。 サポートが非常に充実しているので、何かが必要なときはいつでも、JMP の誰に連絡すれば助けてもらえるかわかります。」

– ピラール・ゴメス・ヒメネス、ジョンソン・マッセイ主任科学者

イノベーションの時: 実験を成功させるために DOE の考え方を活用する(リンクは近日公開予定)

 

「統計モデリングは、R や Minitab などのさまざまなソフトウェア プログラムを使用して何度も試みました。 そして実際に私が JMP で感じたのは、その内部には非常に厳しいものがあるということでした。 しかし、フロントエンドでは、科学者にとっては非常に使いやすいものです。 したがって、私個人としては、そのソフトウェアがなければ、その種のモデリング機能を実現することは不可能でした。 そのため、DOE とモデリングはソフトウェア内でシームレスに連携しますが、これはおそらく私なら非常に苦労したことでしょう。 その利点は、これらすべてのさまざまな要因と相互作用を同時に調べ始めることができることだと思います。 このソフトウェアがなければ、これほど早くそれを行うことはできなかったと思います。」

– London DNA Foundry、オートメーション責任者、David McClymont 氏

革新の時: 組織が優れた分析文化を実現する方法: 合成生物学の例(リンクは近日公開予定)

 

「 JMP と他の高度な分析ツールの大きな違いの 1 つは、JMP が科学者やエンジニア向けのツールであることです。 JMP の Web サイトには、まず非常に優れたリソースがあり、高度な分析だけでなく、統計やビジュアル分析の他の分野にも適用できる多くの例が用意されています。 JMP は一般的に、その場にいるすべてのエンジニアや科学者にとって良い推奨事項だと思います。」

– フランシスコ・ナバロ氏、ソルベイ社化学エンジニア

革新の時: 化学プロセスを完璧にするための産業データ サイエンス(リンクは近日公開予定)

 

「Excel では私が対処していた問題を解決できませんでした」 、そして私は以前にJMPについて聞いたことがありました。 データ探索クラスを受講した最初の夜に問題を解決することができました。JMP データ パーティショニング ツールを検討していました…。そして、分析に Excel を使用するのをやめて、JMP に切り替える必要があることにすぐに気づきました。 それ以来、私は毎日 JMP を使用しています。」

– Pete Cannon 氏、NVIDIA 製品品質エンジニアリングおよび品質管理システム担当シニア ディレクター

NVIDIA の成功事例

 

「データ視覚化に Excel を使用して月に 5 分以上費やしている場合、 JMPを使用しないのは時間の無駄です」

– Pete Cannon 氏、NVIDIA 製品品質エンジニアリングおよび品質管理システム担当シニア ディレクター

NVIDIA の成功事例

 

「JMPは労働時間を劇的に短縮しました。 Rを使っていたら1ヶ月くらいかかっていた作業が、JMPなら1週間で終わりました。 。」

– Jong-Seok Lee、成均館大学教授

成均館大学の成功事例

 

「特に JMP Graph Builder は、この点において非常に優れています。 そして私がこれを見せた人は皆、Excel と Prism の使用をやめ、現在は Graph Builder を使用しています。 とても時間を節約できます」

– Jon Armer 氏、F-star Therapeutics 製剤主任上級科学者

F-star Therapeutics の成功事例

 

「グラフ ビルダーは、私の日常業務において非常に便利なツールです。 データを迅速にインポートし、外れ値のラベルを備えた洞察力に富んだデータ視覚化を作成できるため、意思決定が迅速化されます。 これらはすべて非常に強力なツールであり、適時性とコンテンツの両方で競合ツールに比べて明確な利点を提供します。 」

– Pete Cannon 氏、NVIDIA 製品品質エンジニアリングおよび品質管理システム担当シニア ディレクター

NVIDIA の成功事例

 

「非常に多くのエンジニアが Excel スプレッドシートで番号ごとにデータを調べ、データをまとめるのに 45 分、1 時間半を費やしているのを見てきましたが、特にそれが繰り返し可能なものである場合は、基本的にスクリプトに何かを組み込むことができます。ボタンをクリックするだけで実行できます。 たとえば、数年前、私は 10 分をかけて [JMP で] スクリプトを作成しました。このスクリプトは、データ値が正しいことを確認するためだけにデータベース全体を基本的に処理するものでした。 10分かかりました。 データの一部を Excel にインポートし、番号ごとに処理するという従来の方法では、それが可能になるはずがありませんでした。 つまり、組織からより多くのことを引き出すには、スクリプトを作成して組織のデータ操作を減らすことです。 ドキュメンタリーのように再現可能な方法で物事を進めることで、会社は大幅に時間を節約できます。」

– サラ・カリシン氏、データサイエンティスト、インテル

統計的に言えば: 組織を優れた分析に導きます

 

「ヘンリー・フォードは、もし私が顧客に何が欲しいかを尋ねたら、彼らは馬を要求するでしょう、しかし、私は彼らに車を与えました、と言いました。 企業や組織が Excel を使用したいときに、私はその例えを使います。 はい、無料です。 点Aから点Bまで直線で行くことができます。 しかし規模の経済はある実際に車が公道で使えるようになったら… そこに着くまでにさらに 10 マイルかかるかもしれませんが、より早く到着でき、より多くの荷物やより多くの人でそこに到着でき、はるかに信頼性が高くなります。 データやインフラストラクチャについても同様です。」

– サラ・カリシン氏、データサイエンティスト、インテル

統計的に言えば: 組織を優れた分析に導きます

 

「当時、私はこの分析部門に新人でした。私が選んだツールは Matlab でした。 私は Matlab で多層変動チャートを構築していました。 ご存知のとおり、Matlab は非常に強力なツールですが、これで何かを作成するには少し手間がかかります。 数週間後、私たちはコンサルタントを雇いました。 彼は入ってくると、10秒ほどでチャートを作成しました。 そして、私が取り組んでいたこのチャートを彼が作成しているので、私は実際にとても幸せです…そこで私は彼に言いました。 そして彼はこう言います… このグラフから何を学びましたか? それは私のキャリアの中で最も過酷な瞬間の一つでした。なぜなら、私は 2 週間をチャート作成の仕組みだけに費やし、推論したり結論を導き出したりしなかったため、何も学べなかったからです。 JMP はそのサイクルを短縮し、10 秒でチャートを作成できるようになりました。 それが私をこのことに引き込んだ瞬間でした。」

– Vicky Svidenko 氏、マイクロソフト、量子データ サイエンス パートナー

統計的に語る: 科学と工学における構造化された実験の力

 

「列ヒストグラムは非常に優れていますが、シミュレーション データを理解するのに 20 年を費やしてきたエンジニアとしては、率直に言って、 Graph Builder はおそらく私がこれまで見た中で最も便利なソフトウェアです。 以前は Excel を使用し、次に gnuplot を使用し、MathCAD と Mathematica をスキップして Matlab、次に python/Matplotlib に移行し、その後 R を少し検討しましたが、3 年前、 Graph Builder の 5 分間のデモの後、それらをすべて捨てて JMP に切り替えましたが、その後は振り返っていません。 ドロップ ゾーン上で *マウスをドラッグしている間*、一体どうやって 50 万個のデータポイントをプロットできるのでしょうか?! それはある種の狂った黒魔術のようなもので、本当に驚くべきものです。 Mac でも Windows と同様に機能します。 おお。私は職場の大勢の人にデモを提供し、おそらく 20 人を JMP に変えましたが、まだ始めたばかりです。」  

–バリスJMPユーザーコミュニティ内

コミュニティのスレッドを読む

 

「私たちは Minitab を使用し、次に JMP を使用しました。大多数のエンジニアは、互換性と使いやすさを理由にエンジニアリング分析に JMP を選択しました。 今では、私たちは決して JMP を諦めることはないと思います。」

– Corinne Bergès 氏、NXP、リスク評価、統計および安全性分析、シックス シグマ担当マネージャー

NXP の成功事例

 

「 Minitab を使用して有意義な分析を行うには、統計に関する一定の知識が必要です。 しかし、JMP は非常に直感的であるため、誰でも有用な分析を実現できます。 」

– Corinne Bergès 氏、NXP、リスク評価、統計および安全性分析、シックス シグマ担当マネージャー

NXP の成功事例

 

「JMP は、ユーザーフレンドリーなインターフェイスと高度なテクノロジーを組み合わせています。 。 人々は Excel でグラフを設定するのが大好きです。 しかし、ひとたび JMP を触って、それがどれほど簡単であるかを知ると (たとえば、グラフ ビルダーや変動ゲージ チャートなど)、たった 1 秒でいかに簡単にグラフを取得できるかがわかります。 JMP は非常に迅速で一目瞭然なので、ユーザーは Excel に戻りたくありません。」

– Maria Lanzerath 氏、WL、統計グローバル責任者 ゴア

WL ゴアの成功事例

 

「（JMP の）魅力的な部分は、ワークフローへのアプローチです。 工具箱ではありません。 Minitab は統計ツールボックスです。 JMPはそうではありません…。人々はこう考えます。「このデータを別の方法で切り分けてみたらどうでしょうか?」ツールボックス アプローチとは対照的に、このワークロードこそが非常に価値があると私たちは考えています。」

– Samson Rope、品質プロセス エンジニア、Steve Czupryna 氏

サムソン・ロープの成功事例

 

「 [Minitab]は、JMPが採用している新しい分析手法を提供していません。 彼らは遅れをとっていると思います。 JMP が新しい一般化回帰手法のいくつかを採用していることがとても気に入っています。」

– オン・セミコンダクター、品質および信頼性担当ディレクター、David Lee 氏

オン・セミコンダクターの成功事例

 

「私たちは、データを正しく表示するために Excel に多くの時間を費やしていました。 その代わりに、JMP のほうがはるかに簡単にデータを接続し、あるパラメータを変更してデータを特定の方法でスライスして、あるビューから別のビューに移動できることがわかりました。 JMP のインターフェースとデータ中心のビューだけでも生産性が向上しました。 」

– Siemens Healthineers、製造担当シニア ディレクター、Greg Mattiussi 氏

シーメンス ヘルスニアーズの成功事例

 

「Excel で視覚化を実現するには、事前に作成されたマクロを購入するか、多くのマクロまたはスクリプトを自分で作成する必要があります。 JMP を使用すると、明示的に設計されていないことをプログラムに実行させることに多くの時間を費やすことなく、データをスライスしたり、マシン モデルの結果を表示したりする最も効果的な方法を見つけることができます。 JMP ビジュアライゼーションを使用すると、経営陣からの反発が減ったことに確かに気づきました。」

– Siemens Healthineers、製造担当シニア ディレクター、Greg Mattiussi 氏

シーメンス ヘルスニアーズの成功事例

 

「スクリプトを作成してデータを直接取り込めるため、誰もが JMP を使い始めました。 一度これを見た人は、「おお、これを丸で囲むだけで、このグラフが強調表示される – すごい！」と言うでしょう。スクリプトを作成し、データを取得し、視覚化し、それを何度も繰り返す - Excel や Minitab では実際には実行できません。 」

– Jim Gillard 氏、オペレーションマスター黒帯、Polar Semiconductor

ポーラーセミコンダクターの成功事例

 

「初めて JMP を使い始めたとき、エンジニアの観点から設計されているため、Minitab よりも強力であることがわかりました。 JMP は、エンジニアが経験するあらゆる種類の問題を解決するように設計されているため、他のプログラムよりも上位に属します。 – エンジニアにとって非常に便利です。」

– SungSoo Lee 氏、Daeduck Electronics、イノベーション グループ マネージャー

大ダックエレクトロニクスの成功事例

 

「JMP を使用して学んだことは、分析の接続性が Minitab とはまったく異なるということです。 Minitabには分析を切り替える際に操作する独立したメニューがありますが、JMP自体は分布分析を工程能力の分布分析に簡単に変更できます。 JMP はワンストップショップです。」

– SungSoo Lee 氏、Daeduck Electronics、イノベーション グループ マネージャー

大ダックエレクトロニクスの成功事例

 

「Excel で書くことも考えられますが、しかし、それにかかる時間を考えると、おそらく最初からそれを行う価値はないだろう」

– Matt Brown 氏、プロセス エンジニア、US Synthetic

米国合成の成功事例

 

「JMP は、一般的に使用されているツールでは表示できないビッグデータを、ユーザーフレンドリーなインターフェイスで表示できます。 。 [したがって、私たちは] 他のツールと比較して、意思決定と分析のためにより多くの洞察を提供できます」

– Kyung-Yun Kim 氏、NABOTA 研究グループマネージャー、Daewoong Pharmaceutical

大雄製薬の成功事例

 

「一部のプログラムは実験的なデザインをうまく行うかもしれませんが、できることはそれだけです。 JMP にはテーブル操作、モデリング、視覚化があります。 これらすべてが備わっています。 実際には、1 つのパッケージを使用してすべてを実行し、出力を整理できます。 …。 学術界と産業界の両方に特有の問題は、データがあちこちに散在していることですが、JMP を使用すると、すべてを非常に迅速にまとめることができます。」

– Martin Owen 氏、デモントフォート大学講師、元 GSK 化学開発マネージャー

デモントフォート大学の成功事例

 

「[R や Python などのプログラミング言語は] 多くの企業が目指している方向性であることは間違いありません。 ただし、自分が使用しているものが実際に正しい方法で開発されており、検証目的で使用できることを信頼する必要があります。 」

– Kasper Munck 氏、主席コンサルタント、NNE

フェリング・ファーマシューティカルズと NNE の成功事例

 

「 JMP は統計強化された Excel のようなものです。 プログラムを書かなくても、それを使ってできることはたくさんあります。そして、必要に応じて簡単にプログラムを書くことができます。 JMP を使用すると、はるかに遠くまで行くことができます。」

– Peter Mroz 氏、ヤンセン社シニア統計プログラマー

ヤンセンの成功事例

 

「他の分析ツールは非常に強力な場合もありますが、データの視覚化は一般に静的です… JMP のインタラクティブな視覚化は、まったく異なるレベルでデータを理解し、探索するのに役立ちます」

– Serguei Roupassov 氏、Valard Construction、データ サイエンス グループ リーダー

ヴァラード建設の成功事例

 

「私たちは組織全体にわたって非常に広範なプロセス制御データセットを持っています。 JMP を使用すると、データを調べてデータ全体の相関関係を見つけることができます。 。 これらの大規模なデータセットにわたって JMP で得られる程度の統計分析を可能にするプロセス ツールを他に知りません。 統計分析の観点から見ると、これは私たちにとって本当に最適なツールであり、私たちがやるべきことを柔軟に実行できる唯一のツールだと思います。」

– コダック、品質ディレクター、ジェフ・ビーサム氏

コダックの成功事例

 

「以前は、これらの計算を行って Excel でグラフ化するのに、月に 1 回、2 日かかりました。 JMP を使用すると、1 時間以内にそれを行うことができます。 データは Excel にダウンロードされて届くので、それを JMP に直接投げ込み、いくつかのボタンを押し、データが整理されているかどうかを確認してから、JMP で分析を開始します。」

– Kodak 品質および技術マネージャー、Peter Blum 氏

コダックの成功事例

 

「SPSS は使い方が非常に難しい場合もあります。 プロレベルの統計チェック[の実行方法]を知らなければ、次のステップに進む方法がわからないため、すぐに行き詰まってしまう可能性があります。 …。 グラフ ビルダーを使用すると、いつでも X 軸と Y 軸を変更できます。 Excel や SPSS ではできない特別な機能がたくさんあります。」

– Kai Xu、南京体育研究所運動生理学教授

南京体育学院の成功事例

 

「 R でそれを行うこともできますが、永遠に時間がかかります。 JMP では、ボタンを押すだけで PCA を取得できます。 R の学習には非常に時間がかかります– プログラマーでない場合、コマンド ライン インターフェイスは非常に困難です。 たとえば、PCA や相関行列には、少なくとも 3 ～ 4 行のコードが必要になります。」

– アリエル・パーソンズ、ノースカロライナ自然科学博物館、生態学者

ノースカロライナ自然科学博物館の成功事例

 

「 Excel などを使用して多次元グラフィックスのレポートを生成したい場合、それは非常に困難です。 しかし、グラフ ビルダーを使用すると、ドラッグ アンド ドロップしていくつかのボタンを押すだけでデータが表示されます。 これらは JMP の最も優れた機能の一部です。」

– Oshkosh Corporation シニアチーフエンジニア、Ron Zhang 氏

オシュコシュ コーポレーションの成功事例

 

「R は非常に使いにくい場合があります。 そして SPSS がありますが、これはそれほど革新的ではなく、すべての出力を 1 つの領域にまとめると少し面倒になる可能性があります。 一方、JMP は、いわば完璧な中間点です。 非常にユニークな機能がいくつかありますが、使い方も非常に簡単です。 すべてを別々に整理して保管できます。」

– ジョーダン・ガレスピー、オーバーン大学大学院生

ペン獣医作業犬センターの成功事例

 

「スクリプトを作成してデータを直接取り込めるため、誰もが JMP を使い始めました。 一度これを見た人は、「おお、これを丸で囲むだけで、このグラフが強調表示される – すごい！」と言うでしょう。スクリプトを作成し、データを取得し、視覚化し、それを何度も繰り返します – Excel や Minitab では実際にはそれを行うことはできません」

– Jim Gillard 氏、オペレーションマスター黒帯、Polar Semiconductor

Polar Semiconductor の成功事例

 

「まず、JMP が処理できるデータの量です。 Excel が遅すぎるか、クラッシュするか、運用環境でのアプリケーションが制限されすぎていました。 JMP を使用することで私の生産性は劇的に向上しました。 これにはすぐに気づきました。」

– Raghavendran Swaminathan 氏、シニア プロセス開発エンジニア、Roche

ロシュの成功事例

 

「生徒たちは、より複雑な多変量グラフを作成してこう言うと、[JMP の有用性を] 確信します。 Rだったらあと何分かかったかも知れません！リアルタイムで分析の問題に取り組んでいる場合、これらのトレードオフは大きな問題になります。 モデルを推定する前に、できるだけ早くデータを学習する必要があります。 また、JMP での視覚化は非常に高速です。言うまでもなく、大規模なデータ セットを非常に迅速にロードできます。 より定量的な分野の学生が JMP を使ってこれを行うことに興奮しているのを見るのはとてもクールでした。」

– クリスチャン・ヒルデブランド氏、ジュネーブ大学マーケティング分析助教授

ジュネーブ大学の成功事例

 

「JMP がなかったら、R を学ばなければならなかったでしょう。 私は過去に R を使用したことがあり、これも素晴らしいツールですが、学習には膨大な時間がかかります—まず、スクリプトをマスターする必要があります。 ここにいる私たちのほとんどは統計学者ではありません。 私たちは生態学者、生物学者、生殖生理学者です。 そして、私たちは研究によって提起された疑問に答えるためのツールとして統計を使用しています。」

– 日本 モンターニュ、サンディエゴ動物園応用動物生態部門研究コーディネーター

サンディエゴ動物園の成功事例

 

「JMP は、コンピューティングを強力に活用する統計ツールです。 世の中にある他のツールとは異なります – 基本的には 20 年前と同じですが、速度が速いだけです – JMP は他のソフトウェアが実行しないことを実行します」

– ロバート・スタイン、ペンシルバニア大学ウォートン校統計教授

ペンシルバニア大学の成功事例

 

 

テキスト分析

「最近、エイボンの品質グループと協力して製品レビューを分析する機会がありました。 リップおよび眉毛（化粧品）製品については、一部の消費者から自主的なコメントが寄せられました。 評価を見ると、平凡な評価しか見られないかもしれません。 しかし、さらに詳しく見てみると、実際には分布が二峰性であったことがわかります。 この製品に夢中になっている人たちがいたのです。製品は期待に応えていました。 そして、非常に失望した人もいました。 そこで私たちは、 JMP のテキスト コメントをさらに深く掘り下げるセンチメント分析。 品質に問題があることは明らかでした。 製品の色が消費者の期待と一致しませんでした–そしてそれが人々を非常に残念にさせたものでした。 ワード クラウドを作成し、センチメント分析を使用して、ネガティブな評価の場合は単語を赤、ポジティブな評価の場合は緑で表示することができました。 この分析は、この製品に対する消費者の態度の大きな違いを示しましたが、エイボンの意思決定者にプレゼンテーションを行う際にも非常に役立ちました。 [視覚化により]、このワード クラウドで会社名が赤で表示されると、消費者がその会社に本当に不満を抱いていることが意思決定者に非常に明確になりました。 そしてありがたいことに、この分析の結果、消費者のニーズをよりよく満たすために、そのリップと眉のライン内でいくつかの製品を再配合することができました。 」

– エリザベス・ナップ氏、エイボン・プロダクツ社上級化学者

統計的に語る: 市場調査の重要な質問に答える

 

「質問をシンプルにすることが非常に重要です。 エイボンの調査では、アンケートやフォーカス グループなど、さまざまな方法で消費者データを入手します。 製品の開発とテストに取り組む科学者として、私は消費者専門家やマーケティング専門家と協力して、単純なだけでなく、消費者にとって意味のある一連の質問を作成していきます。 多くの場合、これは複数選択または複数回答の調査で消費者の思考プロセスをガイドする連続的な質問です。 私たちは、彼らの[メイク]ルーチンを反映する簡単なことから始めます。 そして最終的には、自由記述形式の質問で彼らの本当の意見を得ることで、分析の核心となる質問にたどり着きます。」

– エリザベス・ナップ氏、エイボン・プロダクツ社上級化学者

統計的に語る: 市場調査の重要な質問に答える

 

「化粧品科学とパーソナルケアの分野の背後には、非常に多くの感情が存在します。 人々は明確な好みを持っており、特定の種類の製品、フレグランス、色に対して感情的に惹かれます。 私たちは、研究室で収集した製品のパフォーマンス データと、収集した感情や好みを統合することに真剣に取り組んでいます。 JMP は、すべてのデータを 1 か所に集めるのに非常に便利なツールです。 」

– エリザベス・ナップ氏、エイボン・プロダクツ社上級化学者

統計的に語る: 市場調査の重要な質問に答える

 

「上流チームの一員として、視覚化は意思決定を進め、すべての関係者が同じ認識を持つのに役立つと思います。 品質問題を解決するために [JMP で] 感情分析を使用する例を共有しましたが、上流の世界では、エイボン独自の有効成分であるプロチノールの使用に重点を置いてきました。 今後 10 年間そのテクノロジーを活用することを考えて、私たちはそれをエイボンのビジネス優先事項のどこに配置できるか、また消費者にとって何が意味があるのかを真剣に模索しています。 したがって、消費者からのこれらの反応は、この成分を推進し、当社のポートフォリオで得られる利点を実際に最大化するために何が重要かを表すワードクラウドを示しています... 私たちが消費者から得たこのようなデータは、エイボンの方向性として私たちが目指す方向性を明確にしており、製品のポジショニングにおける重要な決定を下すのに非常に重要です。 」

– エリザベス・ナップ氏、エイボン・プロダクツ社上級化学者

統計的に語る: 市場調査の重要な質問に答える

 

「私は過去 4 年ほどにわたって JMP を使用しており、使用するさまざまな調査ツールや実験計画法、さらには単純なグラフ ビルダーとのインターフェイスを通じて、時間の経過とともに私のスキルが向上してきました。 本当に役立つドキュメントが膨大にあります。 また、エイボンでは顧客担当者と一貫して協力しているため、顧客担当者についても十分に言うことはできません。 私たちは行ったり来たりして、データを使用して最適な場所に到達し、JMP 内で適切なツールを見つけることができます。 」

– エリザベス・ナップ氏、エイボン・プロダクツ社上級化学者

統計的に語る: 市場調査の重要な質問に答える

 

「消費者が当社の製品を購入せざるを得なくなるのは、強力な科学、望ましい美学、そしてその背後にある説得力のある言語の組み合わせによるものです。 そして実際、私たちにとって、これは反復的なプロセスです。 私たちは、実験室の機器データや消費者の認識データを調べ、これらすべてを [分析と] 組み合わせて、消費者からの感情的な反応についての洞察を実際に提供しています。 そしてそれが成功を生み出すのです」

– エリザベス・ナップ氏、エイボン・プロダクツ社上級化学者

統計的に語る: 市場調査の重要な質問に答える

 

JMPクリニカル

「JMP Clinical が Almirall を提供してくれると感じました」統合された患者データへのアクセスを臨床チームに効率的に提供するために、CRO による追加のデータ変換を必要とせずに、[私たちが必要としていた] データ管理の可能性を実現します。研究中だけでなく、遡及的にデータを調査するときにも同様です。」

– ディエゴ・エレーラ氏、Almirall グローバル データ管理およびプロジェクト情報責任者

アルミラルの成功事例

 

「JMPクリニカル」データアクセスプロセスのコストと時間を節約するのに役立ちます臨床開発ライフサイクルに沿って患者データの再利用を拡大します。」

– ディエゴ・エレーラ氏、Almirall グローバル データ管理およびプロジェクト情報責任者

アルミラルの成功事例

 

「私たちは次のような選択肢を探していましたインタラクティブで人々が探索できる効率的かつ統合された方法でデータを視覚化する、より機密性の高いデータを視覚化して取得します... JMP Clinical が最高であることがわかりました。」

– ディエゴ・エレーラ氏、Almirall グローバル データ管理およびプロジェクト情報責任者

アルミラルの成功事例

 

「JMP Clinical を使用すると、大量のデータを分析できます。 リスクベースのアプローチでは、どこにリスクがあるでしょうか? 外れ値で。 [JMP Clinic により次のことが可能になります]外れ値である理由と問題を解決する方法を確認するそしてどのような行動を実行する必要があるのか。」

– メルセ・デ・フリアス氏、Almirall 国際臨床試験マネージャー

アルミラルの成功事例

 

「誰もが同じ治験データにアクセスできますが、 JMP Clinical は、各役割に特定の分析機能のセットを提供するユーザー役割の概念を提供します。 」

– Accantec、ライフサイエンス部門責任者、Peter Bewerunge 氏

アカンテックの成功事例

 

「プログラマーではない JMP Clinical ユーザーは、数回クリックするだけで、すべての関連情報を入手できます。 インタラクティブ性により、進歩的な臨床データの探索が可能になり、データをさらに深く掘り下げることができます。」

– Accantec、ライフサイエンス部門責任者、Peter Bewerunge 氏

アカンテックの成功事例

 

「JMP が規制当局に好まれるお客様に信頼を与えます。」

– Accantec、ライフサイエンス部門責任者、Peter Bewerunge 氏

アカンテックの成功事例

 

「お客様からはこう言われます」 JMP Clinical が効率と正確性の向上に役立つと考えています彼らの勉強に。 現在、彼らは 1 つの統合ソリューションを持っています。 彼らは、JMP Clinical がいかに簡単で迅速であるかに感銘を受けています。 臨床試験データをインポートするのはとても簡単で、すぐに有意義な分析を行うことができます。」

– Accantec、ライフサイエンス部門責任者、Peter Bewerunge 氏

アカンテックの成功事例

 

「[リスクベースのアプローチを導入することで、]多くの時間が解放され、人々はデータを見るだけでなく実際のタスクを実際に実行できるようになります。 それは会社にとって非常に有益です。 問題は時間を最適化することであり、最終的には従業員は退屈な作業ではなく、仕事の楽しい部分に集中できるようになります。 JMP Clinical は間違いなく、教えることも学ぶことも最も簡単なツールです。 そのため、私たちはお客様に、他に希望がなければ JMP を使用するべきだと伝えています。」

– Kasper Munck 氏、主席コンサルタント、NNE

フェリング・ファーマシューティカルズと NNE の成功事例

 

「私たちは共同で、仕様の作成と変更を伴うインタラクティブな開発を行うことを決定しました。その際、まずは 2 つの基本要件から始めます。1 つは、統計的推論と臨床的に関連するエンドポイント指標 (火山プロットに基づく) を使用してサイトのパフォーマンスを実行できることです。」 そして第二に、採用スピードではなく採用の質です（後者は限られた短期的な焦点となることが非常に多いです）。もちろんすべてに基づいています動的なクリックアンドプレイ、スライスアンドダイス JMP 集中統計モニタリング用に調整された臨床インターフェイス」

– Egbert A. Van Der Meulen 氏、フェリング ファーマシューティカルズ生物統計担当シニア ディレクター

フェリング・ファーマシューティカルズと NNE の成功事例

 

「JMP Clinical は、Ferring が 10 年以上にわたって整備してきた CDISC ADaM および SDTM データに完全に基づいています。 したがって、率直に言って、次のような可能性があります。中央統計モニタリング、シグナル検出、ナラティブ作成、臨床データ ウェアハウスの構築、あるいはボタンをほぼ 1 回押すだけで本格的な臨床試験レポートを作成するなど、臨床試験の実施と報告に必要なあらゆる作業を行うことができます。 この大きな可能性はまだ完全に実現されていませんが、統計プログラマーが臨床試験の報告とデータ探索に付加価値を与える次の、より困難なレベルに進む余地ができるでしょう。」

– Egbert A. Van Der Meulen 氏、フェリング ファーマシューティカルズ生物統計担当シニア ディレクター

フェリング・ファーマシューティカルズと NNE の成功事例

 

「私たちは現在、NNE と協力して、JMP Clinical ビジネスユニットと常に情報を共有し、統計レポートの自動生成の可能性を模索しており、さらに将来的には、JMP Clinical と当社の AdaM ベースのリポジトリ データベースを使用して臨床データ ウェアハウスを構築する可能性を検討しています。 また、より複雑な適応型、場合によってはベイジアンシームレスな第 IIa/IIb 相または II/III 相試験設計の実験設計アプリケーションに JMP Clinical をどのように活用できるかを検討する予定です。JMP Clinical は、スタンドアロンの専用ソフトウェア パッケージよりも好まれますが、おそらくより高価になります。 中央統計監視のための素晴らしいツールを導入しただけで、NNE との協力が終わるわけではありません。決して終わりではありません。」

– Egbert A. Van Der Meulen 氏、フェリング ファーマシューティカルズ生物統計担当シニア ディレクター

フェリング・ファーマシューティカルズと NNE の成功事例

 

「 JMP Clinical は臨床試験に重点を置いた製品です。 。 データ収集段階からデータが標準化されると、JMP Clinical が分析と解釈を支援します。」

– Joo Hwan Lee 氏、Medytox 臨床開発責任者

メディトックスの成功事例

 

「 JMP Clinical を使用すると、規制機関に提出する必要があるデータの形式を簡単に変換できます。 標準化されたデータセットがあれば、特別な操作をすることなく、複数の有用な臨床試験レポートを簡単に入手できます。」

– Joo Hwan Lee 氏、Medytox 臨床開発責任者

メディトックスの成功事例

 

「データセットをリンクするだけで簡単にレビューを生成できますが、これは他の分析ツールでは一連の操作を介してのみ取得できます。 JMP Clinical の安全性レポート機能は、革新的な機能の好例です。 – 思っているよりも多くのデータを処理できるため、臨床研究者にとって非常に役立ちます。 さらに、JMP 臨床安全性レポートでは、臨床試験のリスク評価モデルを使用して、国および施設ごとのリスクが示されています。 これは臨床試験を実施する人にとって非常に便利です。 」

– Joo Hwan Lee 氏、Medytox 臨床開発責任者

メディトックスの成功事例

 

「 JMP Clinicalは、JMPグラフィックスの付加価値をSASと組み合わせます。 。 これは巨大で強力なツールですが、私にはまだ学ぶべきことがたくさんあります。」

– Chris Wells 氏、集中統計監視グループ、チームリーダー、Roche

ロシュの成功事例

 

スティック

「STIPS は、主題に関係なく、これまでに参加した中で最高のオンライン教育コースであることがわかりました。 教材を受け取ったことに非常に感謝しており、今後の組織の内部トレーニングに使用したいと考えています。」

– Steffen Bugge、科学者、バイエル AS

 

「JMP のおかげで、実行可能な項目にたどり着くまでのスピードと、グラフ ビルダーとプロファイラーを使用して複雑な問題を絞り出す柔軟性のおかげで、PCC の上層部は当社にとっての JMP の価値を理解することができました。 ちょうど今年、私たちは現在、すべての技術ローテーション要員を以下の訓練を受けています。 STIPSコースキャリアの初めからこの考え方と JMP を使用する能力を根付かせる必要があります。」

– Steve Hampton 氏、PCC Structurals プロセス制御マネージャー

PCC Structurals の Steve Hampton 氏が、Minitab からの移行と、彼が「計り知れない付加価値」と呼ぶエンゲージメントと学習のために JMP リソースを活用することが非常に重要である理由について語ります。

 

「[STIPS]はとても良いです。 一連のモジュールがあります。 最初は実験計画モジュールだけをやっていたのですが、その後夢中になって他のモジュールもすべてやってしまいました。 これにより、問題をどのように解決すべきかという基本的な考え方から、分析や機械学習などのあらゆることを行うところまで、よく理解できるようになります。 素晴らしい入門的な味わいを与えてくれます。」

– ベン・デッドマン氏、インペリアル・カレッジ・ロンドン、反応迅速オンライン分析センター施設マネージャー

革新の時: 化学者に実験計画法を教える: インペリアル カレッジからの教訓

ロンドン(リンクは近日公開予定)

 

「3 ～ 4 時間あれば、[STIPS モジュール] を完了して、製品の設計を行うのに十分な知識を得ることができます。

簡単な実験。 その後、その実験を実行してテストするかどうかはあなた次第です。 JMP 内には多くのデータセットもあります。 それが [STIPS] の良いところです - 練習するためのデータが得られます。」

– ベン・デッドマン氏、インペリアル・カレッジ・ロンドン、反応迅速オンライン分析センター施設マネージャー

革新の時: 化学者に実験計画法を教える: インペリアル カレッジからの教訓

ロンドン(リンクは近日公開予定)

 

「それは知っていましたSTIPS は、NVIDIA 内で統計的思考をさらに促進する素晴らしい機会でした。 STIPS は、多くの組織が日常的に扱っている一般的な問題を解決するために、統計理論と JMP の実践的な使用のバランスをとることに優れています。 私が話をした人全員から好意的に受け入れられ、今年もそれを展開することについて協議中です。このトレーニングの価値を最もよく証明するのは、会議に参加し、メソッドが実際に使用されているのを見るときです。 」

– Pete Cannon 氏、NVIDIA 製品品質エンジニアリングおよび品質管理システム担当シニア ディレクター

NVIDIA の成功事例

 

「問題解決のために統計ツールの使用を強化および拡大したいと考えている組織には、STIPS を強くお勧めします。 。」

– Pete Cannon 氏、NVIDIA 製品品質エンジニアリングおよび品質管理システム担当シニア ディレクター

NVIDIA の成功事例

 

「 STIPSはとても良いコースです。 多くの重要な情報を簡単でわかりやすいレベルにまとめた 1 つのオンライン コースを受講できてうれしかったです。」

– アンドレアス・トラウトマン氏、上流工程、製造科学および技術のプロセス専門家、Lonza

ロンザの成功事例

 

「 STIPS は学生の学習量と学習方法を拡大しています。 業界の現実的な事例が満載です。 そしてそれは自己完結型で、マイペースです... STIPS の構造は柔軟であるため、教えているコースに合わせてコンテンツの多くを注文することができますが、これは 1 つの STIPS モジュールと完全に一致しない場合があります。 すべてが完全に統合されているため、学生はコースを進めていくだけで済みます。 STIPS は実際にこれを合理化し、改善します。」

– フィル・ラムジー、ニューハンプシャー大学主任講師

ニューハンプシャー大学の成功事例

 

「生徒たちからは、STIPS がとても気に入っているというフィードバックをもらっています。 それはマルチメディアです。 活気があり、物事がよく説明されており、自分のペースで完了できます。 つい先週、ある学生が「やっと統計が理解できた気がする」と言いました。彼女は、実験計画法がとても好きで、その過程で統計についてより深く理解できるようになったという事実に興奮していると言いました。 」

– フィル・ラムジー、ニューハンプシャー大学主任講師

ニューハンプシャー大学の成功事例

 

」活用するスティックこれは、当社の技術担当者が解決しようとしている問題の種類について豊富なコンテキストを提供してくれるため、私たちにとって非常に役に立ちました。 。 コンテンツは、ユーザーが統計手法を使用して質問にどのように答えることができるかを念頭に置いて構成されています。」

-ジョン・シャーカ氏、統計学者、ワシントン州 ゴア

John Szarka 氏が JMP Pro、再現性、そして JMP コミュニティとアーリー アダプター プログラムで積極的に活動することが、WL Gore のユーザーがソフトウェアへの投資からより多くの利益を得るのに役立つ理由について語ります。

SAS教育 JMPトレーニング

「JMP を学ぶのは簡単ですが、無料ではありません。 マニュアルを読んだり、JMP ウェビナーに参加したりして時間を投資する必要があります。 これらのことを実践し、現場で学ぶことで日々学習していれば、投資した時間の回収が非常に早くなります。」

ファブリツィオ・ルオ・レッダ、ヴィシェイ

JMP DS Americas 2021- レコーディング プロデューサー - データ エクスプローラー スポットライト gallery.mp4 - すべてのドキュメント (sharepoint.com)

 

「私たちは、経営陣とともに次のように考えました。JMP に投資するつもりなら、（トレーニングに）投資しなければなりません。」 私たちは社内にその能力がないことに気づき、それを何もないところから開発するつもりはありませんでした… 教育チームは私たちが必要としているものに合わせてトレーニングを本当に調整してくれました。 参加した多くのチームメンバーから、これは実際に役に立ったトレーニングの 1 つであると聞きました。 私たちは、さまざまな顧客とやり取りする SAS の知識と経験を実際に活用して、何が必要で、それにどのようにアプローチするのが最善かを特定するのに役立ちました。 良いパートナーシップでした」

– Parker LORD、プロセス エンジニアリング マネージャー、Tim Holtz 氏

パーカーロードのサクセスストーリー

 

「JMP は、それを運転する人間の能力に応じて決まります... [JMP] から実際の価値を得るには、追加の投資が必要であることがわかりました。 そこで私たちは SAS Education を利用することに決めました。 SAS は私たちの空白を埋めるのに役立ちました。私たちは彼らに私たちが達成しようとしていることを伝え、彼らはそこに到達するために必要なツールを教えてくれました。 」

– Parker LORD社、品質リーダー、Bernard Goguelet氏

パーカーロードのサクセスストーリー

 

」 JMP の組織は一流であり、私がこのソフトウェアを使い始め、ケアリーの SAS 本社でトレーニングを受けた 1990 年代にまで遡ります。 そして私がこれまで働いてきた他の企業への JMP の拡大には、常に商業チームと技術チームからの多大なサポートがありました。」

- Omya、先進鉱物開発責任者、Craig DePorter 氏

自称「分析のエバンジェリスト」Omya の Craig DePorter 氏が、なぜ分析を可能にすることがより少ない労力でより多くのことを学ぶことを意味するのかについて語ります (jmp.com)

ディスカバリーサミット

「ディスカバリー サミットに参加したことがない人には、あまりお勧めできません。 JMP チームは実際に家族のように感じられ、あなたをその家族に連れて行ってくれます。これは非常に素晴らしい経験です。 これらはすべてディスカバリーで完全に展示されています。 私はサミットに出席するたびに、一つではなく多くのものを持ち帰ってきており、これは重要な会議であると考えています。 チュートリアル、トレーニング、プレゼンテーションへのアクセスは素晴らしいです。」

- インテル、フルスタック データ サイエンス チームのマネージャー、ドン ケント氏

Intel の Don Kent 氏が Discovery Summit で成熟した分析組織の作り方、メンターシップの重要性、「JMP ファミリー」への参加について語る

 

「私は現在、JMP を約 6 年間使用しています (そして JMP Pro は 2 年間) が、JMP コミュニティに本格的に参加するようになったのは数年前です。 私は JMP コミュニティのディスカッション ボードでかなり積極的に活動し (主にスクリプト作成の助けを求めています)、2019 Discovery Summit に参加し (これは素晴らしかったです!)、幸運にも選ばれることができました。少なくとも年の Discovery Summit に参加する。」

「私はこのカンファレンスから、長年の社内技術カンファレンスよりも実践的な改善のアイデアを得ることができました。」

-Steve Hampton 氏、PCC Structurals プロセス制御マネージャー

PCC Structurals の Steve Hampton 氏が、Minitab からの移行と、彼が「計り知れない付加価値」と呼ぶエンゲージメントと学習のために JMP リソースを活用することが非常に重要である理由について語ります。

"やれ。 時間をかける価値は十分にあります。」

– テッド・エレフソン、シーゲイト

 

」 Discovery Summit では、いつでも新しいことを学ぶことができます– それが新しい方法、新しいツール、新しいアプリケーションであるかどうか。 また、他のユーザーや JMP ソフトウェア開発者と簡単につながることができます。 ソフトウェアのアーキテクトと話をすることで、 JMP でアクセスできるメソッドについてさらに理解を深めることができます。 また、今後のバージョンのリリースで特定のモデルに新機能を追加することを提案できます。 。」

– Zhiwu Liang 氏、プロクター・アンド・ギャンブル社主席統計学者

Procter & Gamble の Zhiwu Liang 氏は、JMP Development とのダイナミックな関係を育むことが、同社が継続的に改善されるソフトウェアへの投資からより多くの利益を得るのにどのように役立つかを説明します。

 

「行って学んで、人に会って、楽しんでください！」

– AJ カウル、ペリゴ

 

「ディスカバリーサミットは、私がこれまで参加した中で最高のカンファレンスです。 R/MATLAB/Python 機械学習モデルを JMP にリンクする方法を学びました。Functional Data Explorer の感触がはるかに良くなり、グラフ作成のための新しいトリックもいくつか見つかりました。」

- 匿名

 

「ディスカバリーサミットは、データ、分析、統計的問題解決に関する世界最高のカンファレンスです。」

– ジェド・キャンベル、US Synthetic

 

「現在のツールセットには含まれていないものの、さまざまな業界やユースケースから JMP の側面を学ぶ絶好の機会ですが、データに対する新たな洞察が得られる可能性があります。」

– Mark Dayton、MACOM テクノロジー ソリューションズ

 

「ディスカバリーサミットは素晴らしいカンファレンスです。 いくつかの素晴らしい情報を得ることができます。」

– Peter Mroz、ヤンセン ファーマシューティカル

 

「ディスカバリーサミットでは、非常に幅広いトピックが紹介されました。 良い洞察がたくさんあります。」

– クレイグ・マイナー、レックスマーク・インターナショナル

 

「JMP の可能性を最大限に活用したい場合は、Discovery Summit に参加することが必須です。」

– ファビオ・ドッタヴィアーノ、ダウ・ケミカル

 

「プレナリー、論文、ポスターのトピックが自分や自分の仕事に直接当てはまると思うかどうかに関係なく、役に立つこと、興味深いこと、またはその両方を常に学ぶことになります... ユーザー歴の長さに関係なく、JMP について学ぶべき新しいことは常にあります。」

– レスリー・フーケイ、シンジェンタ

 

「ディスカバリー サミットは、人材スタックを拡大する素晴らしい機会を提供します。」

– デイブ・サンデル、エクソンモービル

 

「Discovery Summit は素晴らしい経験でした。学習の機会、幅広いトピック、詳細な情報、開発者に会って具体的な質問をする素晴らしい機会でした。」

– モニーク・ランダー、エコラボ

 

「Discovery Summit は、JMP のパワーを学び、存在を知らなかった機能を学び、JMP ユーザーである新しい人々と出会い、本当に楽しい時間を過ごす場所です。 全体会議はデータの力の好例であり、継続的な改善と決して学習をやめないようにする動機付けとなるストーリーが常に含まれています。」

– ロリ・モンターノ・マルティネス、サンディア国立研究所

 

「考えるのをやめて、やってみよう！」

– Kevin Vedvik、Exact Sciences

 

「これらのサミットは、JMP がデータのレビューとプレゼンテーションをどのように強化できるかを示す有益な例を提供します。」

– ブルース・ニールソン、エクセル・エナジー

 

「カンファレンスに参加する前に、JMP の質問リストを作成してください。 それらのトピックの開発者や専門家を探してください。 多くの質問に答えてもらい、知っていると思っていたトピックについて新たな視点を得ることができます。」

- 匿名

 

「どれだけ知っているつもりでも、JMP Discovery Summit では何か新しいことを学ぶことができます。」

– アセンド・パフォーマンス・マテリアルズ、アニー・ドッドソン

 

「Discovery Summit は、現在のデータ分析のトレンドや本会議のトピックについて聞き、他の JMP ユーザーと会ってチャットし、開発者と JMP の機能について話し合うための素晴らしい会議です。」

– エド・トム、プライム・ゲノミクス

 

「ディスカバリーサミット: 素晴らしいプレゼンテーション。 関連するトピックとディスカッション。 開発者と 1 対 1 で対話できる貴重な機会です。」

– ラッセル・ハドソン、ルミレッズ

 

「Discovery Summit は、stat メソッド、サンプル、JMP アドイン、スクリプトに関して非常に役立ちます。 会議の前にできるだけ多くのプレゼンテーションのダウンロードを読み、いつでも Unsessions でポスター発表者に質問してください。 その後、JMP コミュニティをチェックして、見逃した部分を視聴してください。」

– リチャード・ハーツバーグ、エモリー大学

 

「ディスカバリー・サミットは、人がどのように扱われるか、そして貴重なネットワーキングを含む専門的な成長の機会という点で、これまでに参加した中で最高のカンファレンスです。」

– フィリップ・ラムジー、ニューハンプシャー大学

 

「ディスカバリーサミット: 最高のカンファレンス。 見て学ぶべきことがたくさんあります。 素晴らしい論文です。 素晴らしいおもてなし。 ナビゲートしやすく、開発者とつながりやすく、質問するのも簡単です。」

– レイトン・スパドン氏、DAAS Inc. コンサルティング

 

「機会があれば、ディスカバリーサミットにぜひ参加してください。 私は常に新しい人々に会い、新しいことを学びます。 これは本当に全体的に楽しくて勉強になるサミットです。」

– ミシェル・セント・ピーター、グリフォルズ・セラピューティクス

 

「開発者に投げかけられるような大局的な質問を用意してください。 心を開いて、自分の快適ゾーンから外れそうな講演やイベントに参加してください。」

– アンダーソン・メイフィールド氏、米国海洋大気庁 (NOAA) およびマイアミ大学

 

」特定の課題が他の場所でどのように処理されているかを見ることは、自分のやり方をマスターする方法を探しているときに非常に役立ちます。同様の課題を抱えています。 Discovery Summit はこれを国際舞台に拡張しますが、最も重要なのは、これらのカンファレンスが JMP 開発者と会う機会を提供することです。 彼らは、JMP プラットフォームで舞台裏で何が起こっているかを説明する優れた情報源であり、JMP の新機能に関するユーザーのアイデアに常に興味を持っています。 。 」

– Gerd Kopp 氏、品質管理および信頼性統計学者、Biotronik

Gerd Kopp 氏が、社内のハードルを克服し、JMP 組織との関係を構築する分析の提唱について語る

 

」ディスカバリーサミット彼らは、統計に関心のある人々のコミュニティを成長させることに優れています。 JMP の押し売りはありません。 確かにそれは害にはなりませんJMP は、私が行っているさまざまな作業で見つけた総合的なツールの中で最も優れています。しかし、サミットの雰囲気は、日常業務で統計を使用するという概念を支持することです。」

- Omya、先進鉱物開発責任者、Craig DePorter 氏

自称「分析のエバンジェリスト」Omya の Craig DePorter 氏が、なぜ分析を可能にすることがより少ない労力でより多くのことを学ぶことを意味するのかについて語ります (jmp.com)

JMP16

「過去数か月間、JMP Pro 16 ベータ版でモデル スクリーニングを使用してきましたが、それはすでに私のサンゴ礁予測モデリング研究に不可欠な部分となっています。 JMP Pro の以前のバージョン (例: JMP Pro 15 の「モデル比較」プラットフォーム) ではモデルを比較的簡単に比較できましたが、この新しいツールを使用すると、ユーザーは多くの異なるモデル (例: gen-reg、PLS、判別式、ニューラル ネットワークなど) を同じデータセットで使用します。 以前は数時間、場合によっては数日かかっていた作業が、今では数分 (または数秒) で完了できるようになりました。うわー、なんて素晴らしい機能でしょう！ これはバージョン 15 から 16 への最大の改善に違いありません。そして、他の多くの人も同じように感じると確信しています。」

- アンダーソン メイフィールド、米国海洋大気庁 (NOAA)そしてそのマイアミ大学

 

「見られて嬉しいですJMP Pro への検出限界分析の追加;それは本当のニーズを満たします。 過去に検出限界に達した例がたくさんありましたが、分析でそれをどのように扱うかわかりませんでした。 分析に検出限界を組み込むための簡単なオプションが用意されました。より正確なモデルが得られ、他の方法では見逃していたかもしれない重要な効果を検出できるようになります。 」

-スタンシラノビッチ、Crucial Connection LLC

 

「JMP 16 では、新しく追加された最初の行が表示されます。 それはすぐに影響を与えた小さな出来事の 1 つ既存の 375,000 行のテーブルに最大 1,725 行を追加する場合です。」

- Michael Anderson 氏、上級統計および測定開発エンジニア、コーニング社

 

」 JMP 16 は、時系列プラットフォームに 2 つの非常にエキサイティングな追加機能をもたらします。それは、状態空間平滑化モデルと「ホールドバック予測」オプションの組み込みです。 ホールドバック サンプルに基づくモデル選択に使用される状態空間モデルとパフォーマンス基準は両方とも、サプライ チェーン アプリケーションで広く使用されています。

• 状態空間平滑化モデルは、Rob Hyndman によって ETS (エラー、トレンド、季節性) モデルとして普及されたモデルです。 このクラスのモデルは柔軟で解釈可能です。 状態空間平滑化レポートは、レベル、傾向、および季節性コンポーネントを理解するのに役立つコンポーネント状態レポートを提供します。
• [時系列] ダイアログの [ホールドバックの予測] オプションを使用すると、ホールドバック セットのパフォーマンス基準を最適化する状態空間平滑化モデルと ARIMA モデルを適合させることができます。 パフォーマンス基準には、RMSE、MSE、MAPE、MAE が含まれます。

Time Series Forecast プラットフォームを追加すると、広く使用されている 3 つのパフォーマンス メトリクス (RMSE、MSE、MAE) のいずれかを使用してモデルを適合させることもできます。」

- マリー・ゴーダール、統計コンサルタント

 

「JMP 16 の新機能の多くが気に入っています。 機械学習、感情分析、モデル スクリーニング、SEM はすべて、テクニックに興味のある人や分析中毒の人の間で非常に人気のあるテクニックです。 感情と認識を理解することは、今日では不可欠です。SEM パス図は、それらの間の具体的な関連性とそれほど具体的ではない関連性を即座に描写できます。 得られる情報量とインタラクティブ性の多さに驚くでしょう。 」

- Roselinde Kessels 氏、マーストリヒト大学助教授

 

「私は JMP の構造方程式モデリング プラットフォームが大好きです。バージョン 16 の新機能により、さらに強力になっています。 」

- ヴィック・ストレッチャー氏、クマヌ CEO

Meg Eberle は、成功事例や統計的に話すイベントからの影響力のある引用を共有します。 見積もりには、使いやすさ、コストと時間の節約、生産性の向上など、JMP を使用する利点が含まれています。 引用は公開使用が承認されており、すぐに共有できます。

顧客担保お客様の成功事例リソース・センターRe: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

こんにちは@Juliette_Plager , このリソースがお役に立ててうれしいです。 役職ごとにコンテンツを整理するというあなたの提案はとても気に入りました。現時点では、効率的な方法があるかどうかはわかりませんが、私の目標は、ReferenceEdge/Salesforce に移行した後、すべての参照コンテンツをペルソナ別に並べ替えられるようにすることです。 詳細については、今年後半に更新予定です。 現時点では、以下もチェックすることをお勧めします。 Confluence の参照インデックスここに役職の列を追加しました。 キーワード検索が最善の策かもしれません。

Re: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

ありがとう@Meg_Hermes 、このリソースは引き続き非常に優れています。 品質などの用語や役職に焦点を当てる方法はありますか? おそらくジェリーがまとめたものを使用しているのでしょうか？

Re: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

こんにちは@クレア！ 現時点では会社ごとに整理していませんが、このページはあります ( ROI を重視したケーススタディ）会社ごとに組織されています。 必要な情報がそこで見つからない場合は、いつでもこの見積データベース (Ctrl F) を検索できます。 特に探している企業はありますか？

Re: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

こんにちは、メグ

あなたも持っていますかJMP に関するお客様の声を整理しました企業による? 同じ会社からの見積もりが必要です。 ありがとう。

Re: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

ありがとう、 @ChulHee_JMP ！ この話があなたとあなたのチームにとって役立つと聞いてとてもうれしいです:)

このストーリーのアイデアは、2020 年のディスカバリー サミット ヨーロッパでのファブリツィオのポスターから来たということも知りたいかもしれません。 残念ながらプレゼンテーションの録画はありませんが、彼の要約と PPT は次のコミュニティで見つけることができます。 JMP(R) が活用されていないエンジニアリング人材を削減し、コストを節約する方法 (2020-EU-EPO-375)

 

素敵なフィードバックをありがとうございました!

メグ

RE: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

メグ、

 

Vishay の顧客事例を読みました。

このストーリーは、私のチームがなぜ JMP がデジタル トランスフォーメーションを推進する最良の選択肢の 1 つであるのかを顧客に説明するときに非常に役立つことがわかりました。

 

素晴らしいストーリーをタイムリーに共有していただき、本当にありがとうございます!

チョルヒ

 

Re: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

マルコムさん、ご提案ありがとうございます！何ができるか見てみましょう。10/30金曜日はお休みなので、月曜日まで間に合わない可能性があります。

Re: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

こんにちは、ジェリー

 

これはとても助かります、ありがとうございます。 Topic を by 変数として使用してテキスト分析を繰り返す時間はありますか? または、トピックをいくつかグループ化します。たとえば、学術教育での使いやすさ/学習のしやすさ、STIPS での学習の 3 つのトピックをグループ化するのが合理的かもしれません。 同種のトピックのグループごとに分析をやり直すことで、さらにどのような洞察が得られるだろうかと考えています。

 

ありがとう、

 

マルコム

 

Re: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

嬉しいです、 @Meg_Hermes ！翌日か二日中にはアップできるように頑張ります。

 

ご提案ありがとうございます！

Re: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

これはとてもクールです、 @JerryFish ！ ありがとう！ JMP Public で共有することについてどう思いますか? (私は「JMP ユーザーは JMP について何を言っていますか?」のようなことを想像しています。 ）

Re: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

よかったね、メグ！大量の生のテキストを見たので、テキスト エクスプローラーでコメントを実行することにしました。いくつかのキュレーションを行った結果、次のようなワードクラウドが得られました。

 

そのため、当社の最高の成功事例では、実験、時間 (これは「時間の節約」と同じだと思います)、次に分析、ビジュアル、プロセス、統計、分析などが強調されています。「Experiments and Time」がリストの一番上に浮上しているのは興味深いと思いました。明らかに当社の顧客はこれを重視しています。

 

トピック分析の結果、次のことがわかりました。

 

つまり（私の解釈）：

トピック 1: 時間の節約、効率、お金の節約など

トピック 2: 問題の解決

トピック 3: データ Viz

トピック 4: DOE、要因、チームの支援など

トピック 5: 学生、トレーニング、教育、Excel (できれば「JMP は Excel より優れている」のように)

 

次回は、Text Explorer のコメントがいくつか含まれるかもしれません。

 

ジェリー

Re: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

メグさん、まとめてくれてありがとう。 JMP が科学とエンジニアリングにもたらすメリットに重点を置いた、これほど多くのお客様の声が 1 か所にまとめられているのは素晴らしいことです。

Re: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

素晴らしいリソースです！ ありがとう、メグ〜

Re: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

これは素晴らしいメグです！

Re: トピックごとに整理された JMP に関するお客様の声

これは素晴らしいリソースです。ありがとう@Meg_Hermes ！これらの引用は、キャンペーンを検討して組み立てるときに役立ちます。