Di seguito sono riportate le citazioni sull'impatto sui clienti tratte da storie di successo ed eventi Statistical Speaking organizzati per argomento.Queste citazioni sono state approvate per l'uso pubblico.Ricordati di controllare nuovamente per aggiornamenti e nuovi contenuti!
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CULTURA ANALITICA / FLUSSO DI LAVORO JMP
"Alcuni dipendenti sono più riluttanti ad abbracciare l'analisi. Potrebbero rendersi conto che stiamo intraprendendo un viaggio verso i dati e non vogliono essere lasciati indietro, quindi salgono a bordo. Tuttavia, il vero valore sta in coloro che semplicemente lo capiscono e la loro intera mentalità cambia dopo aver sperimentato intuizioni a portata di mano che aspettano solo di essere scoperte."
-Kieran O'Mahony - Dairygold
JMP DS Americas 2021 - Produttori di registrazioni - Data Explorers Spotlight gallery.mp4 - Tutti i documenti (sharepoint.com)
"Per iniziare, cercando di comprendere l'analisi dei dati e utilizzando un nuovo programma come JMP, è necessario che un manager dica che va bene procedere più lentamente nel breve termine con i problemi analitici, in modo che le persone si sentano autorizzate a imparare davvero piuttosto che ricorrere ai vecchi metodi. . Quando la casa va a fuoco, le persone non afferreranno naturalmente lo strumento che le rallenterà all'inizio, quindi è nostro compito come agenti del cambiamento far loro sapere che va bene andare più piano all'inizio per finire per andare più veloci e più lontano nel complesso ."
-Steve Hampton, Responsabile del controllo di processo, PCC Structural
Steve Hampton di PCC Structurals parla della transizione da Minitab e del perché è così importante sfruttare le risorse JMP per il coinvolgimento e l'apprendimento che definisce un "immenso valore aggiunto"
“ Volevamo fermare gli incendi , quindi abbiamo iniziato a istruire le persone sulle statistiche, sull'analisi dei dati e sul perché i dati sono vitali per il processo decisionale....Le persone spesso chiedevano: "Puoi snocciolarmi questi numeri?" Ma ora lo stanno facendo da soli. Questo mi fa risparmiare tempo. Ma significa anche che dedichiamo meno tempo all'accesso ai dati e più a ciò che è veramente importante: il processo decisionale. .”
– Vasco Cachaco, Principale Campione del Processo Six Sigma, Xaar
Storia di successo di Xaar
" Pertanto, i tratti distintivi principali sono stati la volontà di crescere e adattarsi, la curiosità di apprendere come svolgere meglio il proprio lavoro, nonché gli investimenti e le risorse, sia formative che tecniche, come il software JMP , dalla leadership per supportare le persone nel miglioramento delle competenze, ed è un'attività di crescita continua."
– Loren Perelmann , Vice Presidente della Scienza, Riffyn
Statisticamente parlando: sviluppare una visione condivisa per l’eccellenza analitica
"Voglio innanzitutto ringraziare il team di JMP per avermi invitato qui a parlare oggi. E anche per aver creato un prodotto di livello mondiale che cambia veramente il modo in cui guardo il mondo ."
– Tim Gardner, amministratore delegato di Riffyn
Statisticamente parlando: rimodellare l’“esperimento” per la scienza del 21° secolo (link in arrivo)
"[L'utilizzo di Query Builder per interfacciarsi direttamente con i dati provenienti da una serie di origini dati] era un passo davvero, davvero grande per noi perché in questo modo non ti affidi all'IT per avere accesso ai dati . Sta iniziando un viaggio di digitalizzazione.”
– Vasco Cachaco, Principale Campione del Processo Six Sigma, Xaar
Storia di successo di Xaar
“L’innovazione attraverso i dati è una caratteristica chiave delle organizzazioni leader. La capacità di analizzare i dati e comunicare visivamente i risultati è fondamentale per accelerare le decisioni con un basso margine di errore. Alla Vishay Semiconductor Italiana, la cultura analitica fa parte del nostro DNA – e migliora giorno dopo giorno. Credo che i migliori risultati si ottengono quando capacità analitica e competenza tecnica si fondono , promuovendo l’implementazione della cultura Lean Six Sigma.”
– Fabrizio Ruo Redda, Senior Manager Ricerca e Sviluppo, Vishay Semiconductor Italiana
Storia di successo di Vishay
“ L'integrazione della piattaforma di analisi con il linguaggio di scripting è ciò che rende JMP uno strumento molto potente . Puoi imparare lo scripting di base molto facilmente e usarlo a tuo piacimento... Con il nuovo sistema è ora possibile eseguire analisi dettagliate dei dati con il minimo sforzo e con un minor rischio di errore. Le analisi che in passato richiedevano giorni di lavoro per integrare i dati provenienti da diversi sistemi possono ora essere eseguite in pochi minuti, favorendo l’innovazione attraverso i dati .”
– Fabrizio Ruo Redda, Senior Manager Ricerca e Sviluppo, Vishay Semiconductor Italiana
Storia di successo di Vishay
“ [Senza JMP] Credo che avremmo continuato ad apportare miglioramenti incrementali, ma non avremmo ottenuto lo stesso livello di impatto aziendale .”
– Fabrizio Ruo Redda, Senior Manager Ricerca e Sviluppo, Vishay Semiconductor Italiana
Storia di successo di Vishay
" JMP è un software davvero attraente e facile da usare che ha anche funzionalità interessanti come DOE e tutte le altre analisi statistiche di cui potrei aver bisogno . Avere questo strumento – e anche essere in grado di programmare in questo strumento – è fantastico.In JMP hai un software in cui puoi analizzare i dati e anche creare alcune delle tue applicazioni con script . Con JSL puoi imparare rapidamente molte cose."
– Torsten Weber, Ingegnere di integrazione dei processi, Heliatek
Storia di successo di Heliatek
“ JMP può integrare tutto in un'unica piattaforma unificata … Possiamo utilizzare le funzioni JMP per importare dati da database e più file, eseguire una pulizia o preparazione efficiente utilizzando varie funzioni della tabella JMP. JMP fornisce numerose piattaforme e strumenti potenti per l'analisi e la modellazione statistica . Il design della piattaforma è intuitivo e conserva i dettagli del flusso del processo di analisi, fornendo funzioni di alto livello nel linguaggio di scripting di JMP per eseguire varie analisi .”
– Miao Chen, scienziato dei dati, Tokyo Electron Limited
Statisticamente parlando: applicare l’apprendimento automatico ai problemi giusti
“Possiamo scegliere di creare applicazioni JMP su un dashboard utilizzando i modelli JMP esistenti o gli strumenti AI. Possiamo scegliere di utilizzare JSL per scrivere un'interfaccia utente da zero. In termini di automazione, JSL ha un ambiente di runtime stabile. È utile creare codice robusto e riutilizzabile per eseguire analisi complesse o interagire con i sistemi esterni .”
– Miao Chen, scienziato dei dati, Tokyo Electron Limited
Statisticamente parlando: applicare l’apprendimento automatico ai problemi giusti
“Ora è il momento di condividere queste letture e osservazioni con i nostri utenti finali. E JMP ha funzioni molto ricche che possono aiutarci a creare grafici e racchiudere il tutto in un report JMP interattivo . Facciamo semplicemente clic su un pulsante e verrà generato automaticamente un rapporto di analisi della causa principale. Questo è un report personalizzato: con l'aiuto di alcuni JSL qui, i grafici vengono ordinati secondo l'ordine dei loro contributi, dati dallo screening predittivo. La cosa migliore di questo rapporto è che è interattivo. Possiamo aggiungere alcuni grafici Fit-Y-By-X affinché gli utenti possano interpretare la differenza tra groove buoni e cattivi. A destra, abbiamo aggiunto un altro pannello SPC nel caso in cui i nostri utenti siano interessati ad alcune tendenze dei sensori."
– Miao Chen, scienziato dei dati, Tokyo Electron Limited
Statisticamente parlando: applicare l’apprendimento automatico ai problemi giusti
“Utilizzeremo una riga per importare il nostro file JMP, ma in un caso reale potremmo voler connettere JMP a qualche query SQL. Nella seconda fase, definiamo semplicemente un elenco di queste variabili da utilizzare per le funzioni future. E potremmo aggiungere o creare molte altre funzioni di pulizia dei dati qui…. JMP ha una funzionalità molto utile che ci aiuta a salvare gli script da un'interfaccia JMP, così possiamo modificare il codice esistente invece di crearli da zero .”
– Miao Chen, scienziato dei dati, Tokyo Electron Limited
Statisticamente parlando: applicare l’apprendimento automatico ai problemi giusti
“ Possiamo consentire ai nostri analisti ed esperti di dominio di lavorare a stretto contatto utilizzando la stessa interfaccia e condividere l'approccio per prototipare le nostre idee utilizzando le piattaforme JMP esistenti o i costruttori di applicazioni... E possiamo utilizzare il linguaggio di scripting JMP per collegare ogni parte del processo e sviluppare alcune applicazioni di analisi complesse. Un'ulteriore espansione di queste applicazioni ci consente di interagire con sistemi esterni, ad esempio rispondendo al database esterno o pubblicando un report sul nostro sistema web a vantaggio di più utenti. Questo approccio iterativo lo è migliorando sicuramente il nostro processo di estrazione del valore dei dati .”
– Miao Chen, scienziato dei dati, Tokyo Electron Limited
Statisticamente parlando: applicare l’apprendimento automatico ai problemi giusti
“Oggi, sempre più organizzazioni cercano di sfruttare l’analisi avanzata dei dati, o le tecnologie di apprendimento automatico, per sviluppare o mantenere il proprio vantaggio competitivo. Sebbene la strategia top-down stia aiutando a identificare alcune aree chiave, attraverso l’evoluzione delle infrastrutture dei dati e l’allocazione delle risorse per accelerare il processo di analisi, possiamo adottare in modo proattivo un approccio dal basso verso l’alto, facendo uso di tecnologie [come JMP] che semplificano l’implementazione delle idee. Progetti di analisi più automatizzati migliorano le nostre capacità di analisi e apportano vantaggi anche agli utenti in prima linea .”
– Miao Chen, scienziato dei dati, Tokyo Electron Limited
Statisticamente parlando: applicare l’apprendimento automatico ai problemi giusti
“Noi di NXP ammettiamo un po' di ambiguità con la parola 'cruscotto'. Preferiremmo definire dashboard qualsiasi tipo di interfaccia grafica che organizza e visualizza i dati per aumentarne la facilità di fruizione da parte di qualsiasi tipo di pubblico. Dovrebbe consentire confronti con obiettivi, metriche o KPI e fornire ulteriori approfondimenti che non è possibile ricavare dai dati grezzi stessi. In NXP disponiamo di quelle che chiamiamo "Guide JMP": dashboard e mini applicazioni. Ciascuna guida JMP eseguirà uno script JSL che esegue l'analisi su una tabella di dati JMP, generando statistiche di riepilogo e potrebbe includere soglie come i limiti delle specifiche. E includerà ovviamente anche visualizzazioni che accompagnano le statistiche .”
Statisticamente parlando: rendi i dashboard una parte essenziale del flusso di lavoro scientifico e ingegneristico
– Alex Pamatat, Responsabile soluzioni IT, Advance Analytics, NXP
“ In NXP, JMP è un'applicazione aziendale, il che significa che esistono processi per supportare l'applicazione in tutti i domini a livello globale e in centinaia e centinaia di team. Con la centralizzazione delle risorse sotto il mio team per supportare la [distribuzione] di JMP, siamo stati in grado di consolidare lo sviluppo dei dashboard JMP. Sono ospitati su un sito Web interno a cui avrà accesso qualsiasi utente JMP."
Statisticamente parlando: rendi i dashboard una parte essenziale del flusso di lavoro scientifico e ingegneristico
– Alex Pamatat, Responsabile soluzioni IT, Advance Analytics, NXP
“Anche se i dati dell'utente possono essere diversi da un [dashboard JMP] all'altro, l'analisi è sempre la stessa. È standardizzato da un utente all'altro… da macchina a macchina, indipendentemente da dove ti trovi…. [Tutti gli utenti JMP di NXP] hanno accesso alla stessa versione dei nostri [dashboard] JMP. In sostanza, si tratta di quell'unica versione della verità per l'analisi standardizzata in tutta l'azienda .”
Statisticamente parlando: rendi i dashboard una parte essenziale del flusso di lavoro scientifico e ingegneristico
– Alex Pamatat, Responsabile delle soluzioni IT, Advance Analytics, NXP
“[Uno dei principali vantaggi derivanti dalla creazione di una cultura comune dell’analisi è che] parliamo tutti la stessa lingua. Siamo stati in grado di sviluppare un glossario di termini e linguaggio standardizzati per risolvere le sfide dell'analisi dei dati utilizzando JMP . Ad esempio, abbiamo persone ad Austin, in Texas, che lavorano nel settore manifatturiero, che possono contattare i nostri ingegneri della qualità a Tianjin, in Cina. Entrambi parlano la stessa lingua quando si tratta di risolvere i problemi utilizzando l'analisi dei dati."
Statisticamente parlando: rendi i dashboard una parte essenziale del flusso di lavoro scientifico e ingegneristico
– Alex Pamatat, Responsabile delle soluzioni IT, Advance Analytics, NXP
“Un altro vantaggio [di una cultura comune dell’analisi] è metodi di analisi standardizzati, che consideriamo una parte essenziale del processo di gestione del cambiamento . Tale processo prescrive le analisi specifiche che devono essere valutate in base al tipo di cambiamento e al tipo di dati da analizzare. Nessuno ha scuse per saltare l'analisi poiché sono già stati standardizzati tramite dashboard codificati in JMP .”
Statisticamente parlando: rendi i dashboard una parte essenziale del flusso di lavoro scientifico e ingegneristico
– Alex Pamatat, Responsabile soluzioni IT, Advance Analytics, NXP
“ Standardizzare i nostri strumenti e metodi ci consente di standardizzare la nostra formazione …. Disponiamo di un programma di formazione interno piuttosto solido sulle statistiche applicate utilizzando i corsi acquistati da JMP. Ma questo non sarebbe possibile se non fossimo in grado di standardizzare i metodi con cui eseguiamo le analisi”.
Statisticamente parlando: rendi i dashboard una parte essenziale del flusso di lavoro scientifico e ingegneristico
– Alex Pamatat, Responsabile soluzioni IT, Advance Analytics, NXP
“ In NXP, in realtà dashboardiamo i nostri dashboard . Disponiamo di un dashboard per misurare e valutare l'utilizzo di tutti i nostri dashboard JMP... Un modo per farlo è avere uno script in background in esecuzione sulle nostre macchine. Qualcuno avvia JMP e poi utilizza anche un [dashboard], ne misurerà l'utilizzo. COSÌ siamo in grado di monitorarlo e di adottare una prospettiva operativa per il dashboard stesso di JMP .”
Statisticamente parlando: rendi i dashboard una parte essenziale del flusso di lavoro scientifico e ingegneristico
– Alex Pamatat, Responsabile soluzioni IT, Advance Analytics, NXP
“[I primi utilizzatori di Parker LORD] hanno creato casi per dimostrare la potenza [dell'analisi], e il prodotto ha iniziato a sembrare più accessibile. Erano disposti ad aiutare gli altri a imparare: sono diventati degli esperti. Quindi non abbiamo dovuto fare un passo avanti con tutti, ma solo con poche persone e usarle come lead adopter .”
– Tim Holtz, responsabile dell'ingegneria di processo, Parker LORD
Storia di successo di Parker LORD
" Abbiamo speso molto tempo e denaro sviluppando l'infrastruttura di automazione, la robotica che sposta il DNA e i liquidi e inserisce quel DNA nelle cellule e le fa crescere. Ma anche un sacco di soldi in metrologia, spettrometria di massa, cromatografia liquida, quel genere di cose, altrettanto importanti. E progettiamo, costruiamo e realizziamo automaticamente queste cose. Ma dobbiamo misurare l'output e vedere se ha prodotto ciò che ci interessa. E ciò che abbiamo deciso è che JMP sarebbe stato parte integrante di tale processo . E anche per fare ciò, costruire software personalizzato e avere tale capacità di programma internamente ha davvero contribuito ad accelerare questo processo.
– David McClymont, responsabile dell'automazione, DNA Foundry di Londra
È ora di innovare: come la tua organizzazione può creare una cultura dell'eccellenza analitica: un esempio dalla biologia sintetica (link in arrivo)
“La robotica ti consente di iniziare a misurare sempre più cose, ma potenzialmente stai perdendo la capacità di tenere traccia di tutto ciò e di rendere significative le informazioni. Ho letto un ottimo termine per questo in Nature: datageddon. Abbiamo la capacità di raccogliere tutti questi dati, ma potremmo avere potenzialmente problemi nell'interpretazione di tali dati se non pensiamo chiaramente al perché e al come vogliamo misurare le cose .”
– David McClymont, responsabile dell'automazione, DNA Foundry di Londra
È ora di innovare: come la tua organizzazione può creare una cultura dell'eccellenza analitica: un esempio dalla biologia sintetica (link in arrivo)
“Come si costruisce una cultura dell’eccellenza analitica? Sentivo che mancavano statistiche davvero valide nel campo [della farmacologia e della scoperta di farmaci]. Ero consapevole che la modellazione e il DOE erano disponibili. E Sentivo che muovendosi in questo modo c’erano enormi possibilità di aumentare la riproducibilità della ricerca biologica. Ma quello che sentivo era che, soprattutto dopo aver introdotto nuovi modi di fare le cose, nuova strumentazione, nuovo software, doveva esserci un campione interno che potesse spingere tutto ciò. Perché è molto facile che le cose finiscano nel dimenticatoio, a meno che non ci sia qualcuno internamente a cui bussare alla porta e dire: puoi aiutarmi? Sentivo che volevo essere quel campione. Inoltre avevamo un mandato. Quando è stato deciso che avremmo fatto questo, l'amministratore delegato ha incaricato, per quanto possibile, di progettare esperimenti e modelli statistici .”
– David McClymont, responsabile dell'automazione, DNA Foundry di Londra
È ora di innovare: come la tua organizzazione può creare una cultura dell'eccellenza analitica: un esempio dalla biologia sintetica (link in arrivo)
“Quello che abbiamo cercato di fare è stato cercare di costruire conoscenza istituzionale. Man mano che sempre più persone migliorano in questo e scoprono cose nuove attraverso la propria formazione continua, sempre più persone potranno imparare da ciò. Così si potrà ottenere un aumento esponenziale della conoscenza istituzionale, perché non voglio essere il campione per sempre. Voglio che ci siano più campioni e che tutti imparino gli uni dagli altri e sviluppino quelle capacità in questo modo .”
– David McClymont, responsabile dell'automazione, DNA Foundry di Londra
È ora di innovare: come la tua organizzazione può creare una cultura dell'eccellenza analitica: un esempio dalla biologia sintetica (link in arrivo)
“Alcune aziende stanno iniziando a esplorare il potenziale dei big data partecipando a iniziative come la Internet delle cose e Industria 4.0 . Per quanto mi riguarda molte di queste cose sono in realtà iniziative della sede centrale nel momento in cui in realtà molti dati sono in possesso del responsabile della manutenzione, della produzione manager, i responsabili della ricerca e sviluppo. E sono queste persone, a mio avviso, che dovrebbero avere accesso a JMP e che possono sfruttare al massimo i dati generati nei nostri stabilimenti. "
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: scopri i dati chiave necessari per ridurre la tua fabbrica nascosta (link in arrivo)
“Molte aziende sono all’inizio di questa rivoluzione dei dati. Negli ultimi mesi ho visitato diverse aziende che stanno cercando di capire come utilizzare i propri dati. Alcuni di loro stanno studiando come conservarlo. C'è molta preoccupazione su come normalizzarlo e portarlo in uno stato per l'analisi. E credo che JMP possa farlo, consentendo di estrarre e normalizzare i dati da diverse fonti all'interno di JMP .”
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: scopri i dati chiave necessari per ridurre la tua fabbrica nascosta (link in arrivo)
“Consentire ai nostri ingegneri di avere un dialogo adeguato sui risultati basati sui dati con il management è fondamentale. Ho visto come alcune grandi aziende, oggi molto grandi aziende chimiche, utilizzano JMP per le riunioni dei manager. Perché i dati sono già a loro disposizione per rispondere alle domande che vengono dal team di gestione: “Cosa succede se X?” Bene, raccogli i dati, mostri cosa succede quando aggiungi altro... modificatore al processo. Se hai i dati lì davanti a te, puoi mostrare pittoricamente come crocifiggono alcuni dei parametri importanti. COSÌ alcune persone utilizzano [JMP] a livello gestionale come strumento per tenere riunioni di gestione della produzione e di gestione della ricerca e sviluppo .”
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: scopri i dati chiave necessari per ridurre la tua fabbrica nascosta (link in arrivo)
“Recentemente la sfida è stata quella di rendere disponibili i dati che sono archiviati in diversi sistemi e richiedono lavoro manuale per essere integrati… Per superare questi problemi di accessibilità dei dati, come l'interrogazione di database o l'importazione di più file, l'unione di dati da più origini, JMP ci ha consentito di fare tutto ciò, ma senza la necessità di programmare. Penso che la cosa più importante sia che abbiamo dato quelle competenze a ingegneri ed esperti in materia, che ora lo fanno da soli e trasformano quell'accesso in dati attivi, effettuando di conseguenza analisi proattive più rapide e migliori e miglioramenti .”
– Vasco Cachaco, Principale Campione del Processo Six Sigma, Xaar
Statisticamente parlando: perché il miglioramento della qualità è fondamentale nell’era dei big data
“Il nostro pubblico comprende già il valore dei dati ed è decisamente desideroso di passare al livello successivo per prendere decisioni migliori. Il mio consiglio è di valutare il livello di maturità dell'azienda per quanto riguarda i dati e i metodi statistici e magari trovare un piano per passare a quel livello successivo .”
– Vasco Cachaco, Principale Campione del Processo Six Sigma, Xaar
Statisticamente parlando: perché il miglioramento della qualità è fondamentale nell’era dei big data
“Siamo molto spesso chiamati dal management. E gli ingegneri che hanno cercato di risolvere i problemi [che siamo stati chiamati a risolvere] sono spesso preoccupati per la loro carriera se interveniamo e risolviamo i problemi che avrebbero dovuto risolvere. Quindi è fondamentale far loro capire che la loro conoscenza è fondamentale per avere successo con i metodi statistici. In realtà è la combinazione di statistica e ingegneria a fare la differenza. La sola statistica, o la sola ingegneria, non sono sufficienti. Abbiamo bisogno dell’ingegneria statistica. E il modo migliore per garantire che ciò accada è formare un ingegnere in statistica utilizzando software come JMP. Dopo aver [imparato a] risolvere il problema insieme a noi, saranno molto più preparati a risolvere le [sfide] la prossima volta. Hanno aumentato il loro valore per l’azienda e, naturalmente, anche il loro valore in generale, il che è molto motivante per le persone”.
– Per Vase, consulente di gestione, NNE
Statisticamente parlando: perché il miglioramento della qualità è fondamentale nell’era dei big data
“Il mio consiglio sarebbe quello di rimanere aperti a nuove opportunità, a metodi che attualmente non vengono praticati o non possono essere facilmente praticati in azienda. Ad esempio, condurre una progettazione di esperimenti può essere distruttivo, persino costoso all’inizio, per le aziende che possono raccogliere i dati sperimentali solo nelle loro linee di produzione. In realtà abbiamo affrontato questo problema esattamente un paio di anni fa come parte di un progetto di miglioramento su un problema di qualità che ci preoccupava da diversi mesi. Tuttavia, i vantaggi di un DOE ben pianificato, insieme alle conoscenze degli ingegneri di processo, hanno portato la comprensione necessaria per intraprendere azioni appropriate, migliorare i rendimenti e ottenere quel ritorno sull'investimento. direi di incoraggiare i membri del team che hanno già quella mentalità statistica a farsi avanti con le giuste competenze, dimostrare il valore di questi metodi e comunicare l'impatto sul loro lavoro e sull'azienda. Penso che questo creerà slancio e incoraggerà altre persone, compresi gli stessi manager, a essere più ricettivi all'analisi dei dati come competenza principale e ad essere disposti a incorporarla come parte delle loro decisioni quotidiane .”
– Vasco Cachaco, Principale Campione del Processo Six Sigma, Xaar
Statisticamente parlando: perché il miglioramento della qualità è fondamentale nell’era dei big data
“ Pensa in grande, inizia in piccolo e scala rapidamente . È importante creare le prime storie di successo per mantenere lo slancio nel lungo viaggio, concentrarsi su uno dei problemi della propria azienda e iniziare identificando il potenziale di miglioramento e stimando il denaro rimasto sul tavolo in modo da poter attirare l'attenzione del management. Quindi, per iniziare rapidamente, ridimensiona il problema fino a sottoproblemi che possono essere risolti rapidamente, quindi formare ingegneri selezionati in statistica applicata e garantire che abbiano il supporto di consulenti interni o esterni esperti. Non c'è tempo per i fallimenti dovuti alla mancanza di esperienza. E fare in modo che coloro che verranno formati successivamente possano utilizzare un terzo – minimo – del loro tempo lavorando con questi metodi; in caso contrario, non diventeranno mai capaci di realizzare storie di successo continue. Questo è essenziale per ottenere la conversione della cultura aziendale”.
– Per Vase, consulente di gestione, NNE
Statisticamente parlando: perché il miglioramento della qualità è fondamentale nell’era dei big data
"Se un'azienda utilizza attualmente i metodi statistici più comuni per quantificare e controllare la variazione, come l'analisi dei sistemi di misurazione, gli studi di capacità, il controllo statistico dei processi, ma non ha ancora trovato l'ottimizzazione richiesta, forse è il momento di esplorare metodi più avanzati, come la modellazione predittiva , per trovare le possibili relazioni tra i valori considerati in precedenza. O magari fare un esperimento controllato. Trova quelle relazioni al di fuori del normale intervallo operativo eseguendo un DOE.
– Vasco Cachaco, Principale Campione del Processo Six Sigma, Xaar
Statisticamente parlando: perché il miglioramento della qualità è fondamentale nell’era dei big data
“ Le macchine in realtà non imparano molto al di fuori dei dati che fornisci loro. Così dove
le persone necessarie rientrano nel dominio della conoscenza . La cosa più importante è definire il problema che si desidera esaminare, definire i parametri in base ai quali si accettano dati buoni o meno, e quindi definire anche quali sono i livelli di successo. È qui che entra in gioco la creatività umana. Quali problemi esamineremo in primo luogo? Una macchina non può dirtelo. Questo è qualcosa a cui servono gli esseri umani.
– Bernard Ennis, ricercatore principale, Tata Steel
Statisticamente parlando: risolvere problemi scientifici e ingegneristici con l’apprendimento automatico
"Quindi, nel corso degli anni, penso sia giusto dire che la descrizione del mio lavoro è cresciuta fino a diventare multiforme, e tutto è strettamente legato all'enfasi di BIOTRONIK sull'analisi e sul nostro utilizzo di JMP ."
– Gerd Kopp, statistico della gestione della qualità e dell'affidabilità, Biotronik
Gerd Kopp parla della promozione dell'analisi, del superamento degli ostacoli interni e della creazione di un rapporto con l'organizzazione JMP
SCOPRIRE APPROFONDIMENTI
"JMP svolge un ruolo chiave in tale esplorazione aiutandoti a esplorare e comprendere i tuoi dati in modo rapido ed efficiente... IO Ti dà la possibilità di non sapere cosa vuoi fare . JMP è uno strumento eccezionale: puoi esplorare i tuoi dati per capire veramente cosa funziona e cosa no."
– Ted Ellefson, ingegnere capo responsabile, ricerca e sviluppo meccanico, Seagate
Storia di successo di Seagate
“ JMP non solo era più veloce da utilizzare per ogni attività, ma quando ho mostrato come fattori fastidiosi come le misurazioni dei componenti potessero essere facilmente inclusi in un DOE come covariate, ciò ha potenziato i nostri sforzi già esistenti per rendere i processi ancora più robusti.Quindi JMP non solo è stato più efficiente, ma ha aggiunto nuove possibilità di analisi . "
– Gerd Kopp, statistico della gestione della qualità e dell'affidabilità, Biotronik
Gerd Kopp parla della promozione dell'analisi, del superamento degli ostacoli interni e della creazione di un rapporto con l'organizzazione JMP
“JMP è uno strumento importante. ottengo riscontri estremamente positivi da parte dei clienti interni quando mostro loro il risultato della mia analisi. È davvero impressionante per loro poter vedere i dati così facilmente, tutti insieme in un unico posto, distinguendo chiaramente tra potenziali fattori critici, come la visita e il livello di dose. Alcuni degli [esperti in materia] ora desiderano utilizzare JMP da soli."
– Angela Manginelli, Scienziata senior, Analisi dei dati sui biomarcatori, Merck KGaA, Darmstadt, Germania
Storia di successo di Merck
“Il punto di misurazione più importante è la capacità di fare la differenza . La conoscenza che possiamo acquisire con l’analisi dei dati ha un impatto reale sui nostri studi clinici. È quindi fondamentale avere a disposizione strumenti come JMP, che supportano notevolmente lo scopo del mio lavoro.”
– Angela Manginelli, Scienziata senior, Analisi dei dati sui biomarcatori, Merck KGaA, Darmstadt, Germania
Storia di successo di Merck
“ Il valore di JMP per Medtronic risiede nella capacità di comprendere e utilizzare tutti i nostri dati . [Metodi di analisi più efficaci] significano che siamo in grado di comprendere meglio le prestazioni dei nostri dispositivi nel tempo e garantire che stiamo progettando dispositivi sicuri ed efficaci. Questo è il nostro obiettivo principale. E JMP ci aiuta a raggiungere questo obiettivo consentendoci di ottenere tutto il possibile dai nostri dati. È qualcosa che non potevamo fare prima”.
– Susan Roweton, Responsabile della ricerca, Medtronic
Storia di successo di Medtronic
“ I dati non hanno valore se non abbiamo gli strumenti giusti per lavorarci , quindi dobbiamo utilizzare i mezzi più nuovi e innovativi per gestire questi dati. JMP Pro utilizza i metodi più innovativi ed efficaci , e questo è molto importante.
– Corinne Bergès, Responsabile, Valutazione dei rischi, Analisi statistica e di sicurezza e Six Sigma, NXP
Storia di successo di NXP
“ Non solo abbiamo risolto il problema, ma lo abbiamo risolto al punto che il nostro cliente è venuto da noi e ci ha detto: "Ragazzi, avete lavorato così bene che vorremmo restringere le specifiche". Le vecchie specifiche non riflettono ciò che puoi fare oggi.'”
– Jim Lamar, Responsabile della qualità, Saint-Gobain NorPro
Storia di successo di Saint-Gobain NorPro
“ JMP è assolutamente prezioso se vuoi vedere cosa succede all'interno dei dati. Possiamo imparare dai dati già disponibili per visualizzare un risultato che funzioni sia in teoria che in pratica”.
– Egon Gross, esperto tecnologo, Symrise
Storia di successo di Symrise
“Ogni lunedì mattina abbiamo una riunione di tutti gli ingegneri sul ponte su vari argomenti e di solito ci sono due o tre dirigenti nella stanza e sono in grado di vedere cosa possiamo fare con JMP; è sicuramente riconosciuto. Il vicepresidente per la ricerca e sviluppo è un utente JMP. È utilizzato in tutta l'organizzazione."
– Jed Campbell, Responsabile della qualità, US Synthetic
Storia di successo del sintetico statunitense
"È molto difficile dal punto di vista culturale convincere le persone a cambiare il modo in cui gestiscono i propri dati, ma se si riesce davvero a farlo, distillare informazioni approfondite dai dati e prendere decisioni aziendali critiche basate su tali informazioni, quindi dovresti essere sicuro che tali decisioni siano giuste. Ci sono alcune cose molto semplici che possono aiutarti a farlo. E per me, JMP è uno di questi strumenti .”
– Owen Lozman, Vice Presidente, M Ventures, il braccio strategico di Merck KGaA
La storia di successo di M Ventures
“ JMP consente la scoperta della conoscenza in tutta la nostra azienda e consente a Whirlpool di analizzare dati che altrimenti non sarebbero stati possibili. Le applicazioni sono infinite.”
– Aaron Youngstedt, responsabile dell'implementazione del programma Operation Excellence, Whirlpool
Storia di successo di Whirlpool
"Indipendentemente dal fatto che qualcuno sia dall'altra parte del corridoio o dall'altra parte dell'oceano, se guardate insieme un file JMP, puoi inserire alcuni script e trovare modi per estendere l'analisi .”
– Dave Sartori, scienziato dati senior, PPG Industries
Storia di successo di PPG Industries
“ JMP è uno strumento molto utile per la nostra fase di sviluppo del metodo perché ci fornisce le migliori risposte a ciò che stiamo cercando .”
– Camilla Liscio, Chimica delle Applicazioni, Anatune
Storia di successo di Anatune
FACILITÀ D'USO / STATISTICHE DI APPRENDIMENTO
“[JMP] è molto intuitivo per i nuovi utenti perché non è necessario conoscere nulla che abbia a che fare con l'analisi per poter estrarre informazioni approfondite dai dati tramite il semplice ambiente drag-and-drop. Questo è estremamente vantaggioso per i nuovi utenti ed è qualcosa che piace davvero alla gente."
- Kieran O'Mahony, responsabile della scienza dei dati e dell'analisi, Dairygold
Dairygold | JMP
“ È stato utile il fatto che sul sito Web JMP fossero presenti molte informazioni, incluso un video su come configurare rapidamente il software. Quindi ho potuto fare una rapida prova e vedere quanto è facile implementare JMP e quanto bene funziona…. Si trattava solo di esplorare vari modelli e opzioni che avrei potuto utilizzare…. Ho trovato JMP semplice da usare e piuttosto potente .”
– Alin Ionas, Chimico Analitico, Università Tecnica della Danimarca
Storia di successo della DTU
“Noto spesso che i nuovi utenti sono sorpresi dalla facilità con cui i grafici possono essere creati e riorganizzati con la modalità drag-and-drop. Ciò non solo fa risparmiare tempo, ma aiuta anche a percepire le statistiche come una risorsa piuttosto che come un ostacolo. "
– Gerd Kopp, statistico della gestione della qualità e dell'affidabilità, Biotronik
Gerd Kopp parla a favore dell'analisi superare gli ostacoli interni e costruire un rapporto con l'organizzazione JMP
“Potrebbe esserci una generale mancanza di comprensione del potere dei moderni metodi statistici e degli strumenti ora disponibili che possono aiutare scienziati e ingegneri. Questi strumenti potrebbero sembrare un po' scoraggianti per le persone che non sono abituate a usare le statistiche, ma dalla mia comprensione del software fornito da JMP, non è necessario sapere come funzionano queste statistiche. Devi sapere come utilizzare JMP e applicarli ai dati che hai. E JMP consente di visualizzare i potenziali risultati oltre il software di visualizzazione che ritengo sia già ben noto nel settore."
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
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"Una delle cose che è emersa molto chiaramente quando abbiamo visitato alcune aziende del settore dei processi è che le persone hanno la capacità di utilizzare questo software... La capacità di utilizzare JMP viene acquisita entro a paio di giorni. Non hai bisogno di mesi di allenamento qui , soprattutto perché è un po' come fare clic e puntare in Microsoft. Puoi iniziare a usarlo molto rapidamente.
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
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“JMP fornisce tutorial online e occasionalmente anche un po' di aiuto personale quando contatti o incontri per la prima volta il tuo consulente di vendita. La maggior parte delle persone che ho [visitato] e che conoscevo non utilizzavano JMP: posso dirvi che ognuna di queste aziende da allora ha acquistato il software , che credo sia una sorta di indicazione dell’impatto dei casi di studio che abbiamo mostrato loro”.
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: scopri i dati chiave necessari per ridurre la tua fabbrica nascosta (link in arrivo)
“ I nostri ingegneri e scienziati non vengono pagati per fare statistiche. Veniamo pagati per formulare raccomandazioni e prendere decisioni. Quindi la capacità di insegnare loro come utilizzare i dati per arrivare a questo obiettivo è davvero ciò che facciamo internamente per stabilire queste basi”.
– Ted Ellefson, ingegnere capo responsabile, ricerca e sviluppo meccanico, Seagate
Storia di successo di Seagate
“JMP dispone di tutorial straordinari che ti aiutano a superare tutto questo. Puoi semplicemente fare clic per accedere a nuovi livelli di apprendimento .”
– Timothy Gardner, Fondatore e CEO, Riffyn
Statisticamente parlando: il potere della sperimentazione strutturata nella scienza e nell’ingegneria
" Onestamente inizierei con una piattaforma come JMP. Viene semplicemente fornito con una quantità incredibile di opportunità di apprendimento interno e informazioni davvero pratiche per iniziare a portare avanti questo processo. Può essere davvero utile. Esiste una sorta di settore attorno a JMP e piattaforme simili per consulenti che possono entrare e fornire tale formazione. E così puoi davvero estendere la tua rete contattando esperti, coinvolgendoli per problemi specifici e imparando in questo modo attraverso l'iterazione anche."
– Loren Perelman, Vicepresidente della scienza, Riffyn
Statisticamente parlando: sviluppare una visione condivisa per l’eccellenza analitica
"Perché JMP è così intuitivo , chiunque può ottenere analisi utili."
– Corinne Bergès, Responsabile, Valutazione dei rischi, Analisi statistica e di sicurezza e Six Sigma, NXP
Storia di successo di NXP
“Quello che mi piace di JMP è questo è uno strumento semplice e autoesplicativo: non è necessario essere uno statistico per utilizzarlo .”
– Owen Lozman, Vice Presidente, M Ventures, il braccio strategico di Merck KGaA
La storia di successo di M Ventures
“La cosa che mi ha più affascinato: la facilità d'uso di JMP. La piattaforma è così facile da navigare per chi non ha molta esperienza con le statistiche. Mi ha davvero aiutato a sviluppare le mie capacità .”
– Tyler Dunaway, Ingegnere di processo, US Synthetic
Storia di successo del sintetico statunitense
“ Una volta che abbiamo reso l’analisi sempre più parte della cultura della risoluzione dei problemi, abbiamo effettivamente visto che i problemi cominciavano a ridursi .”
– Julia O'Neill, fondatrice e consulente principale, Direxa ed ex direttore dell'ingegneria, Merck
Statisticamente parlando: la tua organizzazione ha una strategia per costruire l’eccellenza analitica?
“ JMP a volte è troppo intelligente per il suo bene ma ti indirizzerà verso l'analisi che si adatta ai tuoi dati."
– Julia O'Neill, fondatrice e consulente principale, Direxa ed ex direttore dell'ingegneria, Merck
Statisticamente parlando: la tua organizzazione ha una strategia per costruire l’eccellenza analitica?
“Per noi lo è stato quando [il management] ha capito che l'acquisto di queste licenze JMP avrebbe abbassato il livello di utilizzo dei nostri dati. Non è necessario essere uno statistico o un esperto di dati. Puoi usarlo subito, e proprio quello fu il punto di svolta”.
– Søren Pehrson, scienziato nella produzione di catalizzatori, Haldor Topsoe A/S
Statisticamente parlando: la tua organizzazione ha una strategia per costruire l’eccellenza analitica?
“ La grafica interattiva di JMP è molto semplice da comprendere. L'intera rappresentazione è molto intuitiva e chiara. Tutti i miei colleghi sono d'accordo."
– Guifu Wang, Ingegnere principale dell'affidabilità, ATL
Storia di successo dell'ATL
" Sono un chimico, non uno statistico, e ho imparato ad apprezzare davvero il modo in cui JMP rende le cose così facili e veloci. "
– Jim Dailey, Key Account Manager tecnico globale, BASF
Storia di successo di BASF
“Nel nostro team abbiamo persone che non hanno alcuna familiarità con le statistiche e persone che sono più avanzate uno dei valori ciò che vediamo in JMP è la capacità di utilizzarlo per comunicare, a tutti i membri del team, le interazioni semplici o complesse che scopriamo durante il ciclo di progettazione .”
– John Allen, ingegnere, corde WL Gore Elixir
Storia di successo delle corde WL Gore Elixir
“ JMP è grafico e uno strumento perfetto per la comunicazione che aiuta ad abbreviare i nostri cicli di progettazione. Penso anche che la sua facilità d'uso sia un attributo davvero potente. Faccio da mentore ai nuovi assunti e li ho visti acquisire rapidamente familiarità con JMP, contribuendo così al team fin dall'inizio."
– John Allen, ingegnere, corde WL Gore Elixir
Storia di successo delle corde WL Gore Elixir
“L'ho trovato JMP è molto adatto ai non statistici. La visualizzazione chiara e intuitiva del software è ideale sia per gli statistici che per gli esperti clinici, poiché è molto facile da capire. E consente agli operatori di software di comprendere meglio la correlazione e la struttura dei metodi statistici, piuttosto che guardarli separatamente."
– Feng Guo Shuang, Direttore del Centro di ricerca sui big data e sull'ingegneria, Ospedale pediatrico di Pechino
Storia di successo dell'ospedale pediatrico di Pechino
“Con lo stesso software posso connettermi al nostro database interno, estrarre dati selezionati utilizzando filtri, combinare tabelle di dati, ripulire i miei dati, visualizzarli e applicare potenti tecniche statistiche per analizzarli. Oggi al CEA, gli scienziati possono utilizzare diversi strumenti per visualizzare i propri dati, progettare esperimenti o eseguire la preparazione dei dati e l'analisi statistica. Ma sono sempre molto entusiasta di cercare di convincerli tutto questo può essere fatto con un unico software .”
– Damien Perret, scienziato R&S, CEA Marcoule
Storia di successo di CEA Marcoule
“Originariamente sono un chimico con quasi nessuna istruzione in statistica, ma Ho sviluppato un'onesta conoscenza di base delle statistiche semplicemente utilizzando JMP . Ovviamente, il processo di acquisizione della conoscenza è infinito… ma abbiamo la comunità di utenti e sviluppatori JMP, che è di grande aiuto per progredire”.
– Damien Perret, scienziato R&S, CEA Marcoule
Storia di successo di CEA Marcoule
“Dal punto di vista ingegneristico, JMP è eccezionale perché ti offre velocità, connettività e analisi molto rapidamente . Inoltre, gestisce moltissimi dati e mi piace il fatto che JMP non intimidisca."
– David Seniuk, Ingegnere di prodotto senior, Ciena
Storia di successo di Ciena
“ Mi piace usare JMP perché è molto interattivo. È molto facile da usare e ci sono tanti strumenti disponibili.I ricercatori di altre discipline hanno tutti diversi livelli di abilità di programmazione e conoscenza statistica. Molti progetti di ricerca in corso sono di natura interdisciplinare e richiedono una collaborazione efficace sia da parte delle competenze del settore che del calcolo statistico”.
– Jiangeng Huang, PhD, Virginia Tech
Storia di successo della Virginia Tech
“ JMP rende semplicissimo per i ricercatori analizzare i propri dati. Penso che questa sia la cosa davvero interessante di JMP. Fai avanzare la ricerca, ma stai anche imparando in questo processo; stai imparando abilità che puoi applicare quando passi a fare qualcosa che non è pura statistica.
– Jiangeng Huang, PhD, Virginia Tech
Storia di successo della Virginia Tech
“ JMP consente alle persone che non sono esperte di dati di impegnarsi. "
– Michelle Woolfolk, Ingegnere delle risorse idriche, Città di Durham, Carolina del Nord
Storia di successo della città di Durham
“ Ho acquisito una preziosa conoscenza degli elementi teorici della statistica . JMP mi ha sicuramente reso più fiducioso e penso che questo sia il vantaggio migliore di tutti."
– SungSoo Lee, responsabile del gruppo di innovazione, Daeduck Electronics
Storia di successo di Daeduck Electronics
“Sono rimasto incuriosito da come l’analisi, i modelli, la gestione dei progetti e i processi condividano tutti una natura simile. L'analisi non è solo questione di calcolo dei numeri. Puoi utilizzare l'analisi su base giornaliera per guidare la gestione e le prestazioni di progetti e team. E con JMP puoi imparare a utilizzare lo strumento e prendere decisioni immediatamente .”
– Tyler Wise, analista di progetto nei servizi aziendali globali, Diebold Nixdorf
Storia di successo di Diebold Nixdorf
“ Con JMP possiamo presentare concetti statistici in modo chiaro, accessibile, pertinente e divertente che consente ai veterinari di fornire informazioni rilevanti ai propri clienti senza 'comprensioni statistiche'. Sapevo che JMP avrebbe consentito ai [miei clienti] di vedere modelli, tendenze, elementi di valore per i loro clienti, senza richiedere un background statistico."
– Andy Liddle, Direttore, Process Insight Consulting
Storia di successo di Elanco
“ JMP è davvero facile da imparare e da iniziare a utilizzare . Spesso gli studenti restano qui solo per circa un anno, quindi è importante renderli operativi in breve tempo”.
– Mauro Tettamanti, Epidemiologo, Istituto Mario Negri
Storia di successo dell'Istituto Mario Negri
“ Mi piacerebbe che la disciplina statistica si muovesse davvero in una direzione in cui sia la scienza statistica che i fondamenti dell'uso di questi strumenti fossero qualcosa su cui le persone sono solide, ma anche il la parte ingegneristica diventa molto più enfatizzata . "
– Christine Anderson-Cook, statistica, Laboratorio nazionale di Los Alamos
Statisticamente parlando: resta rilevante e competitivo con la moderna ingegneria della qualità
“ JMP è molto potente. L'interfaccia è pulita e ordinata ed è molto intuitiva .Anche senza formazione, JMP è facile da usare, soprattutto per gli ingegneri."
– Vinson Wei, ingegnere di stabilimento, DuPont Taiwan
DuPont | JMP
"J Gli output MP sono facili da comprendere, concisi e spiegano visivamente il progetto in modo chiaro e semplice "
– Jerry Huang, ingegnere senior del laboratorio analitico, DuPont Taiwan
DuPont | JMP
“È difficile commettere errori in JMP. L'interfaccia ti aiuta a impostare ed eseguire i test e la visualizzazione dei dati semplifica la visualizzazione immediata dei risultati."
- Jennifer Verdolin, PhD, Università dell'Arizona
Università dell'Arizona | JMP
RISPARMI
“I benefici sono stati molto gratificanti. Abbiamo sicuramente visto un ritorno sull’investimento. Abbiamo anche acquisito la fiducia che l’applicazione di metodi statistici a problemi della vita reale possa apportare benefici all’azienda a lungo termine”.
– Vasco Cachaco, Principale Campione del Processo Six Sigma, Xaar
Storia di successo di Xaar
“Abbiamo utilizzato il modulo di progettazione delle miscele di JMP e abbiamo ottenuto informazioni migliori con un numero notevolmente inferiore di lotti rispetto al nostro metodo precedente. Se non avessimo avuto JMP, avremmo inviato quelle [istruzioni] allo stabilimento e avremmo continuato ad aggiungere altro [ingrediente] come abbiamo fatto nelle 10 generazioni precedenti. C'è un impatto diretto sui nostri costi delle merci vendute. Avrebbe significato sprecare tempo di ciclo extra cercando di portare quella cosa alla tolleranza. Nel peggiore dei casi, sarebbe stato rottamato o consegnato in ritardo al cliente …. Quella è stata la prima volta che ho pensato 'wow.'”
– Bernard Goguelet, Responsabile della qualità, Parker LORD
Storia di successo di Parker LORD
“ Ciò che abbiamo chiaramente potuto dimostrare quando siamo andati a vedere gli altri nel nostro settore è JMP può aiutare a trovare soluzioni migliori e meno costose più rapidamente non solo in fabbrica, ma anche nel settore ricerca e sviluppo e nel servizio clienti. Aiuterà a promuovere il miglioramento continuo e utilizzerà metodi analitici semplificati per aiutarti a capire dove si trovano i fattori importanti nei dati salvati. Fornirà informazioni approfondite sul cuore del processo di gestione dei fondi e sicuramente aiuterà le discussioni dei dipartimenti e dei team a passare dall’aneddotico e dall’esperienza fino alle decisioni basate sui dati”.
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: scopri i dati chiave necessari per ridurre la tua fabbrica nascosta (link in arrivo)
“JMP può aiutarvi a trovare più rapidamente soluzioni migliori e meno costose. JMP mette i dati [dietro] la conoscenza che apporta alla gestione del sito e alle discussioni dei team dipartimentali, eliminando il [rumore] aneddotico e contribuendo a ottenere miglioramenti continui e ad aumentare l'OEE. Ciò può essere fatto utilizzando metodi e standard di analisi dei dati semplificati con software come JMP”.
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: acquisire valore dai dati per accelerare l'innovazione (link in arrivo)
"Lavoravamo per un'azienda che si occupava di stampaggio a iniezione e per la quale eravamo andati quasi fino in fondo con il nostro modello in sei fasi. Hanno utilizzato molte risorse per testare il prodotto finale, come dimensioni, bave, modanature incomplete, e hanno avuto problemi di calore perché hanno scoperto troppo tardi che qualcosa non andava. Utilizzando la progettazione degli esperimenti [in JMP], abbiamo creato relazioni tra gli indicatori di processo, che è qualcosa che possono misurare in tempo reale mentre lo fanno, e la qualità del prodotto. Quindi potrebbero effettivamente implementare test di rilascio in tempo reale, saltando così i test del prodotto finale. Hanno effettivamente risparmiato 2 milioni di euro all'anno riducendo i costi di controllo qualità. Inoltre, questi avvisi tempestivi possono essere utilizzati anche per prevedere la manutenzione. Hanno ridotto gli scarti del 70% .”
– Per Vase, consulente di gestione, NNE
Statisticamente parlando: perché il miglioramento della qualità è fondamentale nell’era dei big data
“ Prima di utilizzare questi metodi [in JMP] con tale routine, venivano eseguiti numerosi esperimenti ripetuti. Molte situazioni in cui arrivavamo alla fine e ci chiedevamo 'cosa dovremmo fare dopo?' Ciò ci costringerebbe spesso a rifare il lavoro... E il costo della ripetizione di quegli esperimenti è stato fenomenale”
– Teena Bonizzi, Scienziata, SABIC
Statisticamente parlando: risolvere problemi scientifici e ingegneristici con l’apprendimento automatico
“Con l'analisi avanzata su grandi quantità di dati [in JMP] puoi fare cose che normalmente non saresti in grado di produrre in un laboratorio. Posso condividere un esempio in cui stiamo utilizzando una tecnica di rete neurale di deep learning per prevedere quando determinati forni avranno bisogno di manutenzione. Il prodotto rimane nel forno per molto tempo – circa 48 ore. E dopo la lavorazione viene spinto fuori dal forno da una parte all'altra. Se il rivestimento del forno non è in ottime condizioni, lo stantuffo può attaccarsi alle pareti e tutto il prodotto andrà perso. Ciò significa che il forno deve essere smontato e rimontato, il che costa molto tempo e denaro. Non è qualcosa che eravamo in grado di individuare prima perché non c'era un modo reale di dire quando sarebbe successo, anche se succede forse una volta ogni due o tre settimane. Ma utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, abbiamo visto schemi nella forza di questo stantuffo che ci aiutano a prevedere quando inizierà a bloccarsi e quindi a essere proattivi. COSÌ abbiamo ridotto la quantità di adesivi e risparmiato molto tempo e denaro nel processo .”
– Bernard Ennis, ricercatore principale, Tata Steel
Statisticamente parlando: risolvere problemi scientifici e ingegneristici con l’apprendimento automatico
“Stavamo cercando modi per utilizzare tecniche statistiche [in JMP] per identificare l'insorgenza di problemi al motore in servizio. Quando utilizzi questi metodi analitici, hai bisogno di dati di training per stabilire un modello. E se stai cercando di individuare i difetti, hai bisogno di esempi adeguati per addestrare il modello. Ma avevamo a che fare con risorse ad alta integrità. Quindi il volume dei dati semplicemente non c'era. Una delle cose che abbiamo fatto è stata quella di esaminare nuovi approcci di rilevamento, costruendo un modello della [funzione] normale e utilizzandolo per comprendere i limiti di ciò che rappresenta la normalità. Abbiamo quindi bloccato le deviazioni al di fuori del normale. In questo modo, potremmo identificare i primi indicatori di problemi potenzialmente emergenti. Questo approccio è ormai ben consolidato negli aspetti di monitoraggio sanitario della fornitura di quella che viene definita cura totale dei motori che volano nei cieli. E, naturalmente, ciò che significa è questo eviteremo disagi agli operatori. Quindi esegui la manutenzione solo quando è necessaria, non programmata .”
– Steve King, ricercatore associato di ingegneria in pensione, Metodi analitici avanzati, Rolls-Royce
Statisticamente parlando: risolvere problemi scientifici e ingegneristici con l’apprendimento automatico
"Devi mostrare 'guarda, stiamo spendendo così tanto tempo a fare x, y, zo la qualità di ciò che otteniamo non è altrettanto buona.' Sai, diamo un'occhiata al costo opportunità di fare questo investimento e cosa otterremo .' E tutto si riduce al denaro... legandolo alle spese operative o alle entrate... e avendo i parametri per poterlo supportare."
– Sarah Kalicin, scienziata dei dati, Intel
Statisticamente parlando: guida la tua organizzazione verso l'eccellenza analitica
“Se costruirai una casa, vorrai dare martelli e chiodi ai tuoi falegnami. Se intendi creare un'azienda tecnologica, avrai bisogno di software, formazione, statistiche e capacità analitiche nel tuo personale tecnico. Quindi penso che [costruire una cultura analitica con JMP] possa davvero essere dimostrato che si ripaga da solo .”
– Ted Ellefson, ingegnere capo responsabile, Seagate Technology
Statisticamente parlando: guida la tua organizzazione verso l'eccellenza analitica
“Con l’attuale basso costo dei dischi rigidi, non c’è motivo di buttare via i dati. Potremmo non sapere come usarlo in questo momento, ma l'idea di buttarlo via perché in qualche modo è costoso è pazzesca. E la seconda cosa è che pagherai: cosa? $ 150, $ 200.000 per un professionista in questo campo, e discuterai con me su quanto è grande il loro laptop? Ad esempio, ha 32 giga di RAM? Procuragli un buon computer. Acquista un buon software. Se hanno bisogno di JMP Pro, procuragli JMP Pro. Quel tipo di denaro è una piccola somma quando gli analisti restituiscono 10 volte i loro risultati. "
– Tom Lange, direttore in pensione di Modellazione e simulazione, Ricerca e sviluppo aziendale, P&G
Statisticamente parlando: guida la tua organizzazione verso l'eccellenza analitica
“Penso che [la cultura analitica di Corning] abbia certamente contribuito a spingere l'innovazione e la sperimentazione ancora più indietro nelle fasi iniziali [dello sviluppo]. E come risultato, più riesci a limitare le tue scelte, le tue selezioni, nelle prime fasi del processo, più soldi puoi risparmiare più avanti nel percorso .”
– Michael Anderson, statistico senior e ingegnere per lo sviluppo delle misurazioni, Corning
Statisticamente parlando: il potere della sperimentazione strutturata nella scienza e nell’ingegneria
“Medtronic investe molti soldi in ricerca e sviluppo per generare dati, con tutti i test necessari per lo sviluppo di nuovi prodotti. Vogliamo assicurarci di utilizzare bene tali risorse. Non vogliamo sprecare nessuna parte di questi dati. E con JMP siamo in grado di estrarre più informazioni rispetto ad altri metodi .”
– Susan Roweton, Responsabile della ricerca, Medtronic
Storia di successo di Medtronic
“Utilizzo JMP per progettare e analizzare gli esperimenti che generiamo per un robot di formulazione. Invece dei soliti due o tre campioni che si possono realizzare in un giorno, utilizziamo il sistema per realizzarne da due a trecento. Gestire tutti questi dati è molto importante e utilizziamo JMP per farlo."
— David Barnett, chimico senior della formulazione, scienziato dei dati e chimico della robotica, Syngenta
La storia di successo di Syngenta
“Il grande vantaggio delle applicazioni JSL [linguaggio di scripting JMP] è che gli utenti non hanno bisogno di alcun software aggiuntivo per risolvere anche i problemi più complessi. E questo ci fa risparmiare molto tempo e denaro permettendoci di investire in nuovi sviluppi rimanendo all'interno di un unico pacchetto software. È un vantaggio enorme.”
– Maria Lanzerath, responsabile globale delle statistiche, WL Gore
WL Una storia di successo cruenta
“Dirò: 'Oh, abbiamo effettuato l'analisi dei componenti della varianza e utilizzato questi grafici di variabilità analitica. È stato fantastico. Abbiamo capito da dove viene la variabilità.' Ma [il management] dirà: "Ma sai una cosa?" Quando lo hai fatto, il risultato per l'azienda è stato che, quando abbiamo capito da dove proveniva la variabilità del metodo analitico, siamo riusciti a dimezzare il numero di test .' Questi sono test molto costosi da eseguire, sono test biologici”.
– Julia O'Neill, fondatrice e consulente principale, Direxa ed ex direttore dell'ingegneria, Merck
Statisticamente parlando: la tua organizzazione ha una strategia per costruire l’eccellenza analitica?
“Durante una sessione con un potenziale finanziatore, [alcuni colleghi] hanno presentato uno di questi grafici JMP che mostra come hanno calcolato la variabilità analitica del test e hanno elaborato uno schema di test più efficiente che forniva loro dati migliori. Questo è stato un punto di forza per l’investitore che pensava che fosse una così grande intuizione. Alla fine hanno ottenuto dei bei finanziamenti”.
– Julia O'Neill, fondatrice e consulente principale, Direxa ed ex direttore dell'ingegneria, Merck
Statisticamente parlando: la tua organizzazione ha una strategia per costruire l’eccellenza analitica?
“ Ogni miglioramento percentuale che otteniamo nei nostri processi vale letteralmente centinaia di migliaia di dollari per noi. Le funzionalità di modellazione e analisi dei dati di JMP ci guidano nel miglioramento dei rendimenti dei processi, riducendo così i costi , che alla fine si traduce in energia più accessibile e pulita per il mondo”.
– David Trindade, membro di Bloom Energy
Storia di successo di Bloom Energy
“Quando utilizziamo JMP… calcoliamo il business case. E tali analisi si sono rivelate un buon investimento. Anche la direzione lo riconosce , altrimenti non ci permetterebbero di investire tempo e risorse su tali analisi."
– Lise Isachsen, specialista di processo senior, Coloplast
Storia di successo di Coloplast
“Nella produzione, in genere iniziamo con una macchina e ci assicuriamo che funzioni perfettamente. Se possiamo garantire che la prima macchina funzioni perfettamente e che i processi rispettino gli obiettivi, lo farà diminuisce i costi per le prossime 10 macchine. E il risparmio sui costi è enorme .”
– Lise Isachsen, specialista di processo senior, Coloplast
Storia di successo di Coloplast
“Quando sviluppiamo nuovi prodotti, non ci concentriamo sul tentativo di risparmiare tempo o denaro, ma sulla creazione di un prodotto di qualità per i pazienti. Eseguendo i nostri DOE e investendo tempo e denaro in anticipo, stiamo risparmiando tempo e denaro evitando problemi in seguito. Il risultato è che la qualità del prodotto è ottimizzata fin dall'inizio. Possiamo identificare immediatamente eventuali problemi e sappiamo quando raggiungiamo l'obiettivo. È così bello.
– Lise Isachsen, specialista di processo senior, Coloplast
Storia di successo di Coloplast
“JMP ha il potenziale per semplificare il software integrato nel prodotto e migliorare la resa dei prodotti finiti uno dei parametri più importanti che influenzano il costo dei beni venduti. "
– Greg Mattiussi, Direttore senior della produzione, Siemens Healthineers
La storia di successo di Siemens Healthineers
“ Ci aspettiamo che JMP ci aiuti a migliorare continuamente la precisione e l'accuratezza dei nostri valori analitici. Questo avvantaggia noi, ma alla fine anche i nostri clienti”.
– Greg Mattiussi, Direttore senior della produzione, Siemens Healthineers
La storia di successo di Siemens Healthineers
“Il nostro management di alto livello comprende... e accetta [l'utilizzo di JMP per DOE]. Digli loro, Migliorerò la velocità di apprendimento e migliorerò la posizione e la precisione, risparmiando denaro nel costo e nel tempo della corsa sperimentale , dicono, sono totalmente d'accordo.
– Sidharth Bhatia, Direttore di Data Science and Analytics, Applied Materials
Statisticamente parlando: le aziende leader innovano con esperimenti progettati statisticamente
“ Otteniamo un rimborso del costo della nostra licenza annuale decine di volte all'anno in termini di velocità del progetto, potenza di scoperta e solidità dei documenti. Non possiamo immaginare di non avere JMP”.
– David Herridge, Vicepresidente di regolamentazione, qualità e ingegneria, Incisive Surgical
Storia di successo chirurgico incisivo
"Da questa parte stiamo risparmiando un'incredibile quantità di tempo e quindi, ovviamente, stiamo risparmiando denaro . E stiamo insegnando le statistiche dietro le quinte. È stato un grande successo.”
– Mike Cramer, Direttore delle operazioni, Ricerca per l'innovazione mondiale dei ristoranti, McDonald's
La storia di successo di McDonald's
“Non è economicamente fattibile avere un tasso di campionamento molto, molto alto perché più campioniamo, più sprechiamo. Abbiamo un costo materiale diretto per il nostro campionamento... Siamo stati in grado di utilizzare JMP per creare alcuni modelli piuttosto intelligenti. Mettendo insieme i nostri set di campioni relativamente piccoli e interpretandoli correttamente, possiamo effettivamente [acquisire] una fiducia molto maggiore sulla qualità dei nostri prodotti senza distruggere una grande percentuale di ciò che creiamo. .”
– Greg Mozsgai, Responsabile ricerca e sviluppo, Samson Rope
Storia di successo di Samson Rope
“L’effetto anomalo è un esempio rappresentativo. Inoltre, gli strumenti di visualizzazione sono estremamente necessari per una comunicazione più efficiente con i tecnici in loco. Credo che JMP sia uno strumento intuitivo e veloce per questo scopo. "
– Yonghan Ju, responsabile delle innovazioni dei dati, SK Hynix
Storia di successo dell'SK Hynix
“La manodopera potrebbe facilmente costare la metà del prodotto reale. Ecco perché ottimizzare aspetti come la produttività del lavoro dà un ritorno immediato... La visualizzazione e l'interattività dei dati JMP hanno aiutato i manager a vedere le possibilità non sfruttate per rendere l'azienda più efficiente. E cambiare [i precedenti modi di pensare] non è facile… Ma JMP è buono perché ti consente di connetterti facilmente a varie origini dati e di integrare e pulire i dati, questa è una cosa importante .
– Serguei Roupassov, leader del gruppo di scienza dei dati, Valard Construction
Storia di successo di Valard Construction
RISPARMIO DI TEMPO
"Per noi JMP era lo strumento giusto per velocizzare l'analisi statistica e condividere i risultati attraverso informazioni visive."
Fabrizio Ruo Redda, Vishay
JMP DS Americas 2021 - Produttori di registrazioni - Data Explorers Spotlight gallery.mp4 - Tutti i documenti (sharepoint.com)
"La quantità di informazioni che è possibile estrarre da JMP in così poco tempo, e in particolare il suo elemento multivariato, è sorprendente. È possibile quantificare la quantità di variazione che più fattori avranno sull'output. Questo è oro dal punto di vista di un nuovo utente."
- Kieran O'Mahony, responsabile della scienza dei dati e dell'analisi, Dairygold
Dairygold | JMP
" Alla fine della giornata, quando [gli ingegneri] avranno finito di misurare alcune parti, entrerò e esegui uno script che mi richiederà 15 secondi. Farlo a mano [come facevamo in passato] mi richiede almeno 30 minuti .”
– Michael Anderson, Ingegnere senior per lo sviluppo statistico e di misurazione, Corning
Storia di successo di Corning
“Il vero colpo quindi è quando dici: 'Okay, l'hai fatto una volta e sai che dovrai fare esattamente la stessa cosa la prossima settimana…. Quindi basta fare clic sul piccolo pulsante verde dello script in JMP e l'analisi sarà eseguita di nuovo. .. E vedono che hai appena sottratto tre o quattro ore di lavoro giornaliero molto velocemente... quindi dicono: "Vale la pena passare a JMP perché otteniamo un vantaggio a lungo termine". '”
– Brendan Malone , Ingegnere di processo senior, Johnson & Johnson
Storia di successo di Johnson & Johnson (link presto)
“Compiti come la compilazione di dati nel corso degli anni erano praticamente impossibili in passato. [Con JMP,] abbiamo ridotto il tempo da giorni o settimane a pochi minuti o ore. E questo apre la strada ad analisi che prima non erano possibili .”
– Tom Walk, Gestore del database della pipeline di allevamento, North Dakota State University
Storia di successo della North Dakota State University
"Se sto creando una griglia di dimensioni standard utilizzando opzioni di screening e creazione di grafici definitivi, Posso analizzare [i miei dati] in un'ora e sapere cosa farò dopo. Senza JMP e la progettazione degli esperimenti, dureresti circa un giorno …Ho sempre la finestra aperta perché c'è sempre la domanda: 'E se cambiassimo questa situazione?' Ti bastano letteralmente tre o quattro clic e ce l'hai fatta. Sono riuscito a dimostrare in modo efficace ai leader che [JMP] è qualcosa che presenta enormi vantaggi."
– Jon Armer, scienziato senior responsabile della formulazione, F-star Therapeutics
Storia di successo di F-Star Therapeutics
“Il tempo è uguale al denaro sulle piattaforme computazionali. Quindi, quando mi sono trasferito a Bionano, una delle prime cose che ho voluto fare è stato assicurarmi di ottenere la licenza JMP…. Ora Non riesco a pensare a come [senza JMP] saremmo in grado di inserire così tante variabili per trovare una sorta di espressione che prenda quei dati e li trasformi in ore di calcolo predittive . Probabilmente avremmo dovuto prendere la quantità di DNA e la copertura [desiderata] e fare una regressione lineare”.
– Pat Lynch, Direttore dell'ingegneria dei sistemi, Bionano Genomics
Storia di successo di Bionano Genomics
"Con risparmio di tempo quantificabile in tutta l’organizzazione , una strategia chiara e il supporto del senior management team, stiamo spingendo ancora di più vantaggi in termini di time-to-market e abilitazione di nuove tecnologie per i nostri clienti. Dobbiamo fare la valutazione costi/benefici su tutto, dalla sperimentazione allo sviluppo di processi e hardware, vogliamo assicurarci di fare abbastanza ma non di più. Sii efficace ed efficiente , JMP ci consente di trovare quel punto debole .”
— Paul Deen, responsabile del programma di metodi statistici, ASM International
Storia di successo di ASM International
“ Il nostro obiettivo nell'utilizzare JMP è quello di far risparmiare tempo ai ricercatori, che potranno invece dedicare alla riflessione sul significato delle analisi statistiche. Queste applicazioni consentono di risparmiare tempo per svolgere attività a maggior valore aggiunto e comportano anche vantaggi in termini di qualità. I ricercatori possono ora esplorare strade che in passato non avrebbero nemmeno preso in considerazione”.
– Jean-Luc Blachon, Responsabile della ricerca statistica, Bioinformatica, Ipsen
Storia di successo di Ipsen
“ JMP può rispondere alla tua domanda in pochi secondi . Un cliente viene a trovarmi con una domanda e non devo più dire: "Ti ricontatterò con una risposta". Dirò: "Guardiamo". E posso metterlo sullo schermo.
– Jim Lamar, Responsabile della qualità, Saint-Gobain NorPro
Storia di successo di Saint-Gobain NorPro
“ Ora, quando utilizzo JMP, penso che avrei potuto impiegare giorni per fare ciò che ora richiede solo pochi secondi .”
– John Cunningham, responsabile ricerca e sviluppo, G3 Enterprises
Storia di successo delle imprese G3
“ JMP è diventato uno strumento essenziale per le attività di ottimizzazione. I risultati statistici facilitano la scelta delle soluzioni e la velocità con cui vengono prodotte lascia più tempo per l’innovazione e il pensiero fantasioso . JMP ci consente di lavorare più velocemente e di operare in modo più efficace, aumentare la soddisfazione dei nostri clienti e, in caso di feedback dei clienti, fornire risposte più pertinenti e intraprendere un processo di miglioramento continuo. "
– Annick Vuillermoz, Senior Manager del sistema di controllo della resa/processo, Soitec
Storia di successo di Soitec
"È davvero bello vedere come gli altri affrontano i problemi, anche problemi in altri campi di interesse, con più o meno la stessa strategia di ottimizzazione: ridurre il time to market o aumentare la velocità degli esperimenti . Ed è davvero stimolante vederlo puoi sempre approfondire ulteriormente JMP .”
– Egon Gross, esperto tecnologo, Symrise
Storia di successo di Symrise
" JMP è davvero, davvero veloce . In altri software puoi fare il lavoro, ma non è tutto in un unico posto. Con JMP è possibile utilizzare un solo software per fare tutto, mentre prima avremmo utilizzato tre o quattro software diversi."
– Paula Kitts, Chimica computazionale, AstraZeneca
Storia di successo di AstraZeneca
“ Il problema andava avanti da due anni. Ma una volta raccolti i dati e iniziato un'analisi mirata, li abbiamo ottenuti in tre settimane .”
– Julia O'Neill, fondatrice e consulente principale, Direxa ed ex direttore dell'ingegneria, Merck
Statisticamente parlando: la tua organizzazione ha una strategia per costruire l’eccellenza analitica?
“È un cambio di mentalità. La gente lo vede intere settimane di lavoro possono essere svolte in pochi secondi e poi lascia loro ampio spazio per pensare, per inquadrare la questione in una prospettiva diversa”.
– Alfredo Lopez Navarro, Responsabile del laboratorio dati multicanale, Telefónica Germania
Statisticamente parlando: la tua organizzazione ha una strategia per costruire l’eccellenza analitica?
“Avere il la grafica interattiva che JMP mette a tua disposizione è un ottimo modo per avviare una discussione interdisciplinare . Mi piace avere grafici buoni e ben costruiti di fronte a un pubblico che [rappresenta] un sacco di prospettive diverse che discutono la questione. È molto prezioso."
– Julia O'Neill, fondatrice e consulente principale, Direxa ed ex direttore dell'ingegneria, Merck
Statisticamente parlando: la tua organizzazione ha una strategia per costruire l’eccellenza analitica?
“In passato, quando utilizzavamo Excel. Abbiamo impiegato molto tempo ed energie perché era un processo noioso e soggetto a errori. Ora con JMP, lasciamo elaborare i dati durante la notte e vediamo l'output il giorno successivo. Questo ci fa risparmiare molto tempo, mentre con Excel avevo bisogno di due o tre giorni per decifrarlo."
– Guifu Wang, Ingegnere principale dell'affidabilità, ATL
Storia di successo dell'ATL
“ Il grande vantaggio è il risparmio di tempo . È necessario essere reattivi nel settore dell’elettronica e dei semiconduttori, che è piuttosto frenetico e competitivo. JMP ci consente di farlo."
– Petra Schreier, Ingegnere, Atotech
Storia di successo di Atotech
“ Ci sono attività di analisi che ora posso eseguire nel 90% di tempo in meno , il che significa che posso fare molto di più nella stessa giornata lavorativa. In altre parole, Il rapporto costi-benefici di JMP è molto elevato .”
– SungSoo Lee, responsabile del gruppo di innovazione, Daeduck Electronics
Storia di successo di Daeduck Electronics
“Sembra semplice, ma solo perché JMP lo ha reso semplice.JMP ci ha fornito la risposta letteralmente in pochi secondi … Quindi, invece di spendere tutto quel tempo cercando di trovare il perché o il cosa, ci siamo concentrati su cosa stava [causando il problema] e cosa potevamo fare per risolverlo.
– Tyler Wise, analista di progetto nei servizi aziendali globali, Diebold Nixdorf
Storia di successo di Diebold Nixdorf
“JMP è il cavallo di battaglia del nostro gruppo. Ci rende molto più produttivi – e impariamo costantemente nuovi modi per utilizzarlo.”
– Kevin White, Responsabile delle tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, Eastman Chemical
Storia di successo di Eastman Chemical
"Se volessi esaminare tutte le aree dei difetti di fabbricazione, probabilmente ci vorrebbero due persone un'intera settimana per svolgere questo compito e farlo bene. Con JMP, posso farlo in 15 minuti , poi fallo ancora e ancora, giocaci e guardalo in molti modi diversi.
– Dan Fortune, responsabile dell'eccellenza aziendale globale, FMC Technologies
Storia di successo di FMC Technologies
“ In sei settimane siamo passati dagli scarti all'interfaccia. JMP era lo strumento ideale. È l'unico strumento Six Sigma che è in tempo reale e interattivo."
– Laura Zambianchi, Specialista senior in materiali filtranti, Fresenius
Storia di successo di Fresenius
“Ho usato il comando stack e in 10 minuti poteva dire: 'Ecco qua. Tutto fatto.' Era impressionato. E lo ero anch'io. JMP è davvero potente."
– Peter Mroz, programmatore statistico senior, Janssen
La storia di successo di Janssen
“ Avevamo tre persone che lo facevano a tempo pieno. Ora abbiamo due persone che lo fanno part-time , liberandoli per eseguire ulteriori test.
– Jason Lott, ingegnere ricercatore, US Synthetic
Storia di successo del sintetico statunitense
“Siamo stati in grado di identificare i tre fattori più importanti e da lì abbiamo davvero regolato il processo. Abbiamo creato una macchina basata su questi risultati che ora utilizziamo sul campo. Ci sono voluti circa sei mesi dall'inizio del processo all'implementazione della macchina, una velocità davvero incredibile per quel tipo di progetto .”
– Matt Brown, Ingegnere di processo, US Synthetic
Storia di successo del sintetico statunitense
“ Ora risparmio molto tempo perché JMP può assegnare proprietà ai prodotti che trasportano attraverso tutte le routine grafiche .”
– Jeff Stagg, scienziato principale, Kraft Foods UK
Storia di successo di Kraft
"Ho perfezionato il modo in cui raccogliamo i dati sugli scarti, perché se stai utilizzando dashboard su dati errati, non ha senso. Ora abbiamo impostato la raccolta dati in modo che sia orientata alla proprietà e possiamo tenere traccia degli scarti in tutta la nostra struttura e visualizzare i dati allo stesso modo in tutti i gruppi. Prima di [avere JMP], i gruppi erano soliti estrarre manualmente i dati da un database SQL e creare i propri grafici; puoi vedere quanto richiederebbe tempo se fosse necessario farlo settimanalmente .”
– Evan Ngo, Ingegnere senior di test elettrici, Polar Semiconductor
Storia di successo di Polar Semiconductor
“Quando i nostri ingegneri arrivano al lavoro la mattina, avviano uno script, ricevono un report e possono decidere immediatamente cosa fare senza dedicare molto tempo all'analisi. Hanno più tempo per fare cose più importanti. JMP li aiuta a ottimizzare il processo di produzione. Ecco perché dico "Lascia che JMP lavori per te." Basta scrivere uno script e dire a JMP cosa fare per te. Quindi puoi iniziare con cose più interessanti, non sempre con la stessa analisi ancora e ancora.
– Katharina Lankers, ricercatrice, SCHOTT
La storia di successo di SCHOTT
“Lavorando con la tomografia a raggi X, potremmo effettivamente utilizzare la funzione statistica di JMP e ottenere una distribuzione dello spazio vuoto negli esplosivi ad alto potenziale che in precedenza [i miei colleghi] avrebbero impiegato tre o quattro giorni per elaborarlo. Ma mi ci è voluta circa mezz'ora con JMP . Il management della LANL è stato davvero soddisfatto di questo risultato”.
– Trevor Shear, ex Laboratorio Nazionale di Los Alamos, ora dottorando presso l’Università dell’Oregon
Storia di successo dell'Università dell'Oregon
“Il semplice fatto di affrontare tutto questo in JMP li ha davvero venduti. Non si tratta solo dell'analisi, ma anche della rappresentazione grafica dei tuoi dati. Altri software potrebbero essere in grado di farlo, ma ci vogliono tre o quattro ore mentre per la stessa cosa basterebbe letteralmente un clic su un pulsante in JMP. Ciò ha entusiasmato il gruppo”.
– Trevor Shear, ex Laboratorio Nazionale di Los Alamos, ora dottorando presso l’Università dell’Oregon
Storia di successo dell'Università dell'Oregon
"Sono andato da almeno una settimana di lavoro a forse 10 minuti. Era piuttosto considerevole.
– Dirk Jordan, Ingegnere senior dell'affidabilità, Laboratorio nazionale per le energie rinnovabili
Storia di successo del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti
"Con JMP, posso rianalizzare i dati molto rapidamente esattamente nello stesso modo o in un modo diverso per vedere cos'altro stanno cercando di dirmi."
- Jennifer Verdolin, PhD, Università dell'Arizona
Università dell'Arizona | JMP
AUMENTARE LA PRODUTTIVITÀ E LA QUALITÀ
"C'è sempre esitazione ogni volta che ci viene chiesto di provare qualcosa di nuovo; questa è la natura umana. Quando abbiamo visto che potevamo integrare JMP Live con Microsoft Team, eravamo davvero entusiasti di utilizzare questo strumento combinato per la collaborazione sui progetti. Ora che JMP Live fa parte di Microsoft Teams, gli scienziati si sentono più a loro agio; non hanno l'esitazione di iniziare un nuovo progetto."
-AJ Kaur, Perrigo
JMP DS Americas 2021 - Produttori di registrazioni - Data Explorers Spotlight gallery.mp4 - Tutti i documenti (sharepoint.com)
"Inizialmente, c'è un'enorme barriera energetica perché avvenga una reazione, ma aggiungendo un catalizzatore appropriato, tale energia viene notevolmente ridotta. Considero JMP, e la struttura di supporto fornita con il software, come il catalizzatore della nostra azienda."
-Steve Hampton, Responsabile del controllo di processo, PCC Structural
Steve Hampton di PCC Structurals parla della transizione da Minitab e del perché è così importante sfruttare le risorse JMP per il coinvolgimento e l'apprendimento che definisce un "immenso valore aggiunto"
Con la nostra scheda allarmi puoi vedere rapidamente quando un parametro è fuori controllo. E anche se hai più parametri, è comunque molto semplice, non solo con la scheda allarmi ma anche quando pensi al Costruttore di grafici... La scheda di allarme probabilmente ha migliorato la resa dall'1 al 5% circa nella nostra produzione pilota . Dipende dall’attività, ma sulla base di una serie di esperimenti e prove, penso che dall’1 al 5% sia un enorme miglioramento”.
– Torsten Weber, Ingegnere di integrazione dei processi, Heliatek
Storia di successo di Heliatek
“ Uno dei modi in cui utilizziamo [le applicazioni di machine learning in JMP] in Procter & Gamble è il rilevamento dei difetti su una linea di produzione. Sulla linea di produzione sono spesso presenti sensori che generano i dati necessari per sviluppare un modello di apprendimento automatico che poi classificherà una singola unità che scende lungo la linea di imballaggio come difetto o come non difetto. Un secondo esempio è la cosiddetta manutenzione predittiva: essere in grado di prevedere le interruzioni della linea di produzione prima che si verifichino effettivamente. E l'ultima area riguarda la ricerca sui consumatori. Si tratta di classificare i consumatori in segmenti definiti in base ai dati demografici e ciò consente alle aziende di focalizzare il marketing e la pubblicità .”
– Bill Myers, statistico principale, Procter & Gamble
Statisticamente parlando: applicare l’apprendimento automatico ai problemi giusti
“Esistono tecniche statistiche in grado di gestire i valori mancanti, ciò che viene spesso chiamato riduzione delle dimensioni. Se hai una variabile categoriale con molte categorie, potresti voler ridurre il numero di categorie. E il vantaggio della riduzione delle dimensioni è che spesso può consentire una costruzione del modello più efficiente. Può essere più semplice comprendere e spiegare il modello. E potrebbe anche essere più facile da visualizzare. Gli strumenti di visualizzazione dei dati [come JMP] sono un ottimo modo per effettuare questa esplorazione .”
– Bill Myers, statistico principale, Procter & Gamble
Statisticamente parlando: applicare l’apprendimento automatico ai problemi giusti
“ Credo che JMP contribuirà ad aumentare l'efficacia complessiva delle apparecchiature perché identificherà le questioni veramente importanti. Ora, la gestione della qualità e altre metodologie possono essere un mezzo per gestire e aiuteranno a misurare e identificare potenziali miglioramenti. Ma le decisioni tecniche che devono essere
fatto ancora affidamento sull'intuizione, sugli aneddoti e, naturalmente, sull'esperienza delle persone che gestiscono il processo. Penso che sia qui che JMP e l'analisi statistica dei dati della tua fabbrica ti aiuteranno a identificare i parametri chiave che ti aiuteranno a controllare il tuo processo, a fornire risultati migliori e, ad esempio, a gestire meglio la manutenzione."
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: scopri i dati chiave necessari per ridurre la tua fabbrica nascosta (link in arrivo)
“Questa è un'opportunità per estrarre conoscenze e approfondimenti da un mare di dati prodotti nei nostri stabilimenti. La maggior parte delle operazioni unitarie oggigiorno producono centinaia se non migliaia di punti dati al secondo e l'utilizzo di tutti questi dati per identificare come controllare meglio i nostri processi può essere effettuato all'interno di JMP. Ti aiuterà a prendere le decisioni giuste più rapidamente ed eliminerà le discussioni di gruppo su ciò che può o meno essere importante.
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: scopri i dati chiave necessari per ridurre la tua fabbrica nascosta (link in arrivo)
“In un recente sondaggio, PWC ha osservato che la crescita delle aziende chimiche specialistiche più innovative è stata del 16% superiore rispetto a quella meno innovativa. I migliori innovatori prevedono che il gruppo rosso sarà 3 volte superiore rispetto al concorrente meno produttivo. Vorrei aggiungere a ciò che mettere questi strumenti nelle mani degli operatori è la strada da seguire. Dobbiamo spostarli dai dipartimenti IT e dalle sedi centrali alla produzione, alla ricerca e sviluppo e allo sviluppo del business. È lì che otterremo il massimo beneficio. E ci credo JMP può essere appreso molto rapidamente e può iniziare a produrre risultati molto più rapidamente di quanto si possa pensare .”
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: scopri i dati chiave necessari per ridurre la tua fabbrica nascosta (link in arrivo)
“Il governo britannico ha già affermato che l’economia britannica non è molto efficiente. E molte delle sue iniziative riguarderanno il miglioramento dell’efficienza. Penso JMP può aiutare a immettere i prodotti sul mercato più rapidamente . Questo è un grande valore che possiamo apportare: riduzione degli errori di produzione, maggiore coerenza nella qualità della produzione”.
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: scopri i dati chiave necessari per ridurre la tua fabbrica nascosta (link in arrivo)
“Avevamo nove fattori e potevamo stimare solo poche interazioni. E potevamo permetterci solo 21 corse sperimentali. [È stato allora che ho scoperto i progetti di screening definitivo in JMP]: un progetto per identificare le manopole chiave del processo. Quali sono i fattori trainanti? In questo esempio, i risparmi concreti per noi che eseguiamo il DSD con 21 esecuzioni rispetto all'approccio tradizionale che sarebbe stato di 28 esecuzioni... più forse altre 20 per la fase di ottimizzazione .”
– Maria Lanzerath, responsabile globale delle statistiche, WL Gore
È ora di innovare: ottimizzare i processi produttivi con la progettazione di esperimenti (link in arrivo)
“Se sei un'azienda chimica specializzata, molto spesso riceverai un processo dal tuo cliente. Tornare dal cliente con questo tipo di dati, mostrandogli che hai una comprensione più profonda di quello che sta succedendo rispetto a lui, potrebbe consolidare il tuo business .”
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: acquisire valore dai dati per accelerare l'innovazione (link in arrivo)
“Come responsabile della ricerca e sviluppo , l'utilizzo della metodologia di progettazione degli esperimenti dovrebbe consentirti di essere molto prevedibile riguardo al tempo necessario per svolgere questo lavoro di ricerca e sviluppo. E dando molta più fiducia nel rapporto dei manager aziendali con il cliente.”
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: acquisire valore dai dati per accelerare l'innovazione (link in arrivo)
"Se sei un'impresa edile e costruisci case, i tuoi operai prendono i martelli? SÌ. I nostri ingegneri, se analizzano i dati, allora sì, in genere utilizzano JMP .”
– Ted Ellefson, ingegnere capo responsabile, ricerca e sviluppo meccanico, Seagate
Storia di successo di Seagate
“ Il ruolo svolto da JMP è quello di aiutarci davvero a esplorare tali dati all'inizio... per determinare quali parametri e interazioni sono i più importanti. E poi esplora quali tipi di strumenti di monitoraggio SPC potrebbero essere davvero efficaci … Una volta determinato questo, ora puoi implementare una tecnica specifica con un sistema informativo automatizzato o un sistema MES, e quindi può funzionare sempre in tempo reale.
– Ted Ellefson, ingegnere capo responsabile, ricerca e sviluppo meccanico, Seagate
Storia di successo di Seagate
“ Passare dalla conoscenza bassa alla conoscenza alta – questo è ciò che significa ingegneria della progettazione e ingegneria di processo! Fornisci continuamente conoscenza all'azienda. Questo è ciò che può fare l’analisi dei dati in JMP.”
– Ted Ellefson, ingegnere capo responsabile, ricerca e sviluppo meccanico, Seagate
Storia di successo di Seagate
“Un piccolo pulsante in JMP può creare un grafico basato su milioni di righe di codici, 40 o 50 file di dati: è semplicemente fantastico. W Con un clic sullo script JMP puoi produrre risultati e grafici che ti aiutano a prendere una decisione … Mentre 20 anni fa semplicemente non sarebbe mai successo”.
– Ted Ellefson, ingegnere capo responsabile, ricerca e sviluppo meccanico, Seagate
Storia di successo di Seagate
“È relativamente facile immaginare una serie di esperimenti a parametro singolo che alla fine delineano lo spazio. Ma puoi arrivare a quel posto molto più velocemente con il DOE. Abbiamo decisamente migliorato l'efficienza . JMP fornisce misure molto precise sull'affidabilità dei coefficienti del modello in base all'incertezza dei dati di input. JMP dispone di numerosi strumenti che ti aiutano a capire cosa puoi fare con i tuoi dati in modo affidabile .”
– Greg Mattiussi, Direttore senior della produzione, Siemens Healthineers
Statisticamente parlando: resta rilevante e competitivo con la moderna ingegneria della qualità
“ Gli effetti di interazione stanno diventando sempre più importanti . I problemi legati a un singolo parametro che l’ingegnere della qualità deve affrontare vengono risolti rapidamente e gli approcci multivariati stanno diventando sempre più importanti”.
– Greg Mattiussi, Direttore senior della produzione, Siemens Healthineers
Statisticamente parlando: resta rilevante e competitivo con la moderna ingegneria della qualità
“Utilizziamo sicuramente molti dati quando si tratta di cose come la calibrazione periodica e le attività di miglioramento continuo, sebbene anche in questo caso il tempo di accesso e il tempo per ripulire i dati siano significativi. COSÌ stiamo cercando di spingerlo verso un utilizzo più attivo e lungimirante, ad esempio con grafici di controllo più intelligenti e automatizzati per evitare i problemi in primo luogo .”
– Greg Mattiussi, Direttore senior della produzione, Siemens Healthineers
Statisticamente parlando: resta rilevante e competitivo con la moderna ingegneria della qualità
“Uno degli sviluppi più importanti degli ultimi due anni è stata la proliferazione di strumenti di ispezione più automatizzati in grado di caratterizzare i nostri prodotti in misura molto più precisa di quanto avremmo mai potuto fare prima. Stanno registrando enormi quantità di dati ed è diventato uno strumento davvero potente per comprendere la qualità del nostro prodotto mentre lo generiamo. Ma poi c'è il problema di cosa fare con tutti questi gigabyte e terabyte di dati. Una volta utilizzato per stabilire la qualità del tuo prodotto, come lo archivi? Inizi in sede o fuori sede? Hai abbastanza larghezza di banda per archiviarlo fuori sede? Disponi di larghezza di banda sufficiente per recuperarlo quando devi analizzarlo di nuovo? È necessario considerare in anticipo questo tipo di problemi pratici quando si progettano nuovi strumenti o nuovi processi perché possono diventare reali limiti per la fabbrica se non si anticipano i problemi .”
– Ed Hutchins, Responsabile dell'ingegneria del prodotto, Wolfspeed
Statisticamente parlando: resta rilevante e competitivo con la moderna ingegneria della qualità
“Nei prossimi 10 anni, mi piacerebbe davvero vederci evolvere dall'essere molto concentrati sui big data allo sviluppo di strategie che colleghino i big data ai little data. Utilizzeremmo i big data come strumento esplorativo per identificare quelle tendenze che mostrano un potenziale da sfruttare, ma poi utilizzeremmo esperimenti progettati e piccole raccolte di dati che sono molto più focalizzati sullo stabilire la causalità per essere in grado per confermare ciò che stiamo vedendo nei big data. Se riusciamo a costruire quel ponte, allora Penso che otterremo il massimo vantaggio dai big data di cui disponiamo e poi ci sentiremo anche molto più fiduciosi nelle nostre decisioni future .”
– Christine Anderson-Cook, statistica, Laboratorio nazionale di Los Alamos
Statisticamente parlando: resta rilevante e competitivo con la moderna ingegneria della qualità
" Con JMP e DOE, ora tutti riconoscono il valore dei dati e il modo in cui migliorano i processi e la qualità dei prodotti . E ora che utilizziamo JMP, possiamo testare più interazioni. Poi potremo tornare dai nostri tecnici e mostrare loro i dati."
– Lise Isachsen, specialista di processo senior, Coloplast
Storia di successo di Coloplast
“ JMP ha davvero contribuito a garantire [metodologie] coerenti in tutto il gruppo e un reporting coerente dei risultati. Ha davvero rafforzato le nostre capacità di generazione di prove. "
– Susan Roweton, Responsabile della ricerca, Medtronic
Storia di successo di Medtronic
“ L'analisi ci ha permesso di creare consenso , e di iniziare ad ascoltare i tecnici del processo che da sempre dicevano quello che vedevano. I dati hanno aiutato tutti noi a concentrarci su ciò che stavano cercando di dirci e quindi è stato un progetto di grande successo”.
– Julia O'Neill, fondatrice e consulente principale, Direxa ed ex direttore dell'ingegneria, Merck
Statisticamente parlando: la tua organizzazione ha una strategia per costruire l’eccellenza analitica?
“Abbiamo applicato una serie di approcci diversi per risolvere questo problema e quello che è successo è stato: ricordo il momento…. Abbiamo utilizzato una forma di Bootstrap Forest come in JMP per creare un grafico di importanza variabile. E quando la trama è apparsa sullo schermo che tutti stavano guardando, c'è stato questo momento di silenzio e questo grande 'aha!'. L'intera indagine si è svolta a quel punto. "
– Julia O'Neill, fondatrice e consulente principale, Direxa ed ex direttore dell'ingegneria, Merck
Statisticamente parlando: la tua organizzazione ha una strategia per costruire l’eccellenza analitica?
“ Se hai una comprensione del processo, sei in grado di esaminare la struttura dei costi e apportare ottimizzazioni sia in termini di qualità che di costi .”
– Søren Pehrson, scienziato nella produzione di catalizzatori, Haldor Topsoe A/S
Statisticamente parlando: la tua organizzazione ha una strategia per costruire l’eccellenza analitica?
“Una delle lezioni che ho imparato nel corso degli anni è trovare un grosso problema da risolvere. Non lasciare che una crisi vada sprecata! Sono stato coinvolto parecchio nell'implementazione della qualità totale e del Six Sigma, cercando di integrare il pensiero statistico nel lavoro. Il momento in cui abbiamo iniziato a guadagnare terreno è stato quando abbiamo iniziato ad affrontare alcuni dei problemi più impegnativi utilizzando approcci analitici. C’era un rischio più elevato, molta più esposizione, ma può essere una buona cosa se trovi la risposta.
– Julia O'Neill, fondatrice e consulente principale, Direxa ed ex direttore dell'ingegneria, Merck
Statisticamente parlando: la tua organizzazione ha una strategia per costruire l’eccellenza analitica?
“[Uno dei nostri maggiori clienti] si è lamentato del fatto che la varianza nel nostro processo era eccessiva. Quindi abbiamo formato un team per risolvere il problema utilizzando Six Sigma. JMP si è rivelato molto utile per aiutarci a risolvere questo problema grazie alla sua capacità di gestire grandi quantità di dati e alla sua interattività. Ora abbiamo ridotto la varianza di circa il 50%. I nostri capi e i clienti sono rimasti molto soddisfatti del risultato”.
– Henry Qiao, responsabile della distribuzione Six Sigma, ATL
Storia di successo dell'ATL
“Celltrion utilizza ampiamente QbD per lo sviluppo del prodotto…. Si tratta di sfruttare appieno le statistiche nello sviluppo del prodotto. Ecco come affrontiamo il nostro lavoro…. Lo strumento su cui facciamo più affidamento è JMP. Lo utilizziamo per ottimizzare lo sviluppo e i processi del metodo. JMP è facile da usare ed essenziale per la nostra analisi dei dati .”
– Minjoo Choo, responsabile del settore Chimica, produzione e statistiche di controllo, Celltrion
Storia di successo di Celltrion
“Quando il 30% del tuo prodotto viene buttato via a un costo compreso tra 1.500 e 2.000 dollari per assemblaggio, puoi immaginare che la nostra fattura per lo scarto fosse pazzesca. [Alla fine abbiamo identificato come fonte rese diverse tra due fornitori, con un fornitore che ha ottenuto una resa del 100% e un altro che ha raggiunto il 70%] e abbiamo visto che la nostra produzione giornaliera non utilizzava il 50/50 di ciascun fornitore. Abbiamo utilizzato il materiale di un fornitore, quindi siamo passati al materiale dell'altro fornitore. [Rendimento] ciclicamente dipendeva dal fornitore che stavamo utilizzando. Ci ha insegnato una lezione: dobbiamo analizzare i dati in base ai fornitori .”
– Melisa Buie, Direttore Generale, Coerente
Una storia di successo coerente
“L’ho spiegato al mio capo se utilizzo JMP, possiamo ottenere più dati e incorporare più facilmente QbD in tutti gli aspetti dei nostri progetti .”
– Kyoung-Yun Kim, Direttore del gruppo di ricerca NABOTA, Daewoong Pharmaceutical
Storia di successo di Daewoong Pharmaceutical
“ JMP è fondamentale per ciò che facciamo nel nostro programma Six Sigma. È intessuto nel tessuto del programma di formazione …. Per noi è una piattaforma fantastica su cui costruire perché offre un'area completamente nuova di opportunità per noi in tutte le attività."
– Kevin McCarron, responsabile del servizio Six Sigma, Dow
La storia di successo di Dow
“Stiamo riscontrando così tanti successi a tutti i livelli con JMP che è difficile individuare un singolo esempio. È semplicemente uno strumento essenziale per noi .”
– Howard Rauch, statistico, Eastman Chemical
Storia di successo di Eastman Chemical
"È diventato evidente molto rapidamente che quei cambiamenti di peso non misuravano ciò che [noi] pensavamo stessero misurando. Non lo avremmo mai saputo senza JMP ."
– David Payne, direttore del sito, Johnson Matthey Fine Chemicals
Storia di successo di Johnson Matthey
“Quello che stiamo vedendo sul posto è che l'uso di JMP si espande sempre di più per risolvere tutti i tipi di problemi. JMP è lo strumento di analisi statistica da noi scelto. "
– David Payne, direttore del sito, Johnson Matthey Fine Chemicals
Storia di successo di Johnson Matthey
“ JMP è stato determinante nel permetterci di svelare i fatti chiave da tutto il rumore nel nostro complesso processo di produzione .”
– Geoff Beatham, Direttore della qualità, Kodak
Storia di successo di Kodak
“ Utilizzando JMP, posso identificare molto facilmente i colli di bottiglia. Essere in grado di identificare dove sono i tuoi problemi principali – dove dovresti concentrare la tua attenzione – è, ovviamente, molto utile. I processi che abbiamo sono molteplici e abbastanza complessi, e una delle cose utili è sapere dove andare per applicare i propri strumenti Lean . JMP concentra i miei sforzi .”
– Peter Blum, responsabile qualità e tecnico, Kodak
Storia di successo di Kodak
“Lo sviluppo di questa metodologia ci ha permesso di modificare rapidamente i parametri dell’aereo e le condizioni di volo e quindi di esaminare l’impatto risultante sul rumore per la comunità… Questo processo è molto più rapido e semplice utilizzando JMP. Non solo riduce gli errori di input manuale, ma possiamo realizzare in pochi secondi ciò che prima richiedeva ore o giorni .”
– Jeanette Elliott, Ingegnere di sistema, Lockheed Martin
Storia di successo di Lockheed Martin
"Con le risorse limitate di cui disponiamo (abbiamo solo una dozzina di chimici e stiamo cercando di portare avanti molteplici sforzi per produrre prodotti) JMP ci ha aiutato a esaminare diverse condizioni di reazione in modo molto logico per fornirci un punto di partenza per l'ottimizzazione. Se non avessimo un modo molto deliberato e strutturato per farlo, questi nuovi sforzi di sviluppo delle applicazioni ne risentirebbero davvero”.
– Scott Allen, Vicepresidente dello sviluppo dei catalizzatori, Novomer
Storia di successo di Novomer
“Questo è stato l’inizio dello sviluppo di una formulazione robusta per il pannello Brite Amber. Si sarebbe potuto fare solo con JMP. JMP è semplicemente uno strumento straordinario."
– David Lee, Direttore della qualità e dell'affidabilità, OLEDWorks
Storia di successo di OLEDWorks
“ Con JMP abbiamo identificato molte opportunità di miglioramento per le persone che effettuano le chiamate di servizio e che conservano i registri di tali chiamate. Abbiamo migliorato il processo. "
– Ron Zhang, ingegnere capo senior, Oshkosh Corporation
Storia di successo della Oshkosh Corporation
“Abbiamo trovato una nuova metodologia che ci consente di elaborare le nostre informazioni in un modo che non avevamo mai fatto. È stata un'epifania. JMP ci permette di fare tutto questo; ci permette di esplorare nuovi orizzonti”.
– Alberto Colombi, Direttore Sanitario Aziendale, PPG Industries
Storia di successo di PPG Industries
“Migliaia di altre aziende si trovano nella stessa situazione: Hanno implementato SAS e, se aggiungessero JMP, otterrebbero ulteriori vantaggi sostanziali … Le capacità grafiche e la facilità d'uso di JMP lo rendono eccezionale per la progettazione di esperimenti e l'esplorazione dei dati. SAS estrae dati da qualsiasi fonte e si occupa del pesante lavoro analitico. E JMP si integra con SAS. È una combinazione potente”.
– Wayne Levin, Presidente, Predictum
"Una delle cose che siamo riusciti a fare con JMP è trasformare il nostro processo di pensiero da un mondo discreto in un mondo più continuo su scala temporale... Una volta che ho iniziato a utilizzare JMP, non c'era paragone .”
– Greg Mozsgai, Responsabile ricerca e sviluppo, Samson Rope
Storia di successo di Samson Rope
“JMP ci fornisce gli strumenti per studiare cose che abbiamo dato per scontate per 140 anni. Abbiamo sfidato molti status quo e molte abitudini radicate e JMP ci ha aiutato ad accelerare questo processo. "
– Steve Czupryna, Ingegnere dei processi di qualità, Samson Rope
Storia di successo di Samson Rope
“JMP veniva già utilizzato da una decina di utenti per produrre analisi statistiche per monitorare la resa e la qualità del prodotto, nelle varie linee di prodotto. Dopo due anni di utilizzo, l'unico vincolo che hanno dovuto affrontare è stato il fatto che i colleghi continuavano a chiedere loro di fare ricerche, test e calcoli! Poiché innovazione e qualità sono il nostro filo conduttore, l'intera azienda aveva bisogno di aumentare la propria efficienza. Questa prima esperienza ci ha dato tutte le opportunità di lasciarci convincere dalla potenza, dal potenziale e dalla facilità d'uso dello strumento. Per questo non abbiamo esitato ad estenderne l'utilizzo, al momento opportuno, per supportare lo sviluppo delle nostre attività a tutta l'azienda.”
– Annick Vuillermoz, Senior Manager del sistema di controllo della resa/processo, Soitec
Storia di successo di Soitec
PROGETTAZIONE DI ESPERIMENTI
“ Ci sono così tante prove che il DOE è fantastico . Ma molte organizzazioni, tantissime persone, ancora non lo utilizzano. Perché? Ci deve essere qualcos'altro oltre quella conoscenza razionale. Secondo me, deve avere qualcosa a che fare con la fiducia o la paura di fare qualcosa di sbagliato …la fiducia che le persone hanno in questo nuovo metodo di cambiare più di una cosa alla volta… Quindi il modo più semplice per [cambiare atteggiamento] è dare alla tua organizzazione la possibilità di vedere il successo che hai con DOE. Puoi effettuare alcuni semplici esperimenti e mostrare i risultati. Dico ai miei colleghi "fidati di me". Ti aiuterò. E puoi seguirmi nel viaggio attraverso DOE. Mentre lavoriamo insieme, posso aiutarli a vedere e sentire come tutte queste cose apparentemente complicate si uniscono e si sommano a grandi conoscenze e intuizioni. Sii un buon modello e fai sentire loro il successo. Se riesci a farlo, guadagnerai alleati e le persone inizieranno a ottenere buoni risultati con DOE”.
– Olaf Bürger, Responsabile della qualità del processo di miglioramento sistematico, Mahle
Dal punto di vista statistico: accelerare l'innovazione e il miglioramento dei processi con esperimenti progettati
“Poiché i prodotti Adocia sono maturati e le linee guida ICH stimolano le aziende farmaceutiche Per comprendere a fondo i collegamenti tra i parametri prodotto-processo, utilizziamo sempre più approcci statistici come la progettazione di esperimenti nei nostri laboratori. "
– Thomas Cochet, Responsabile della Chimica di processo
Storia di successo di Adocia
“Avevamo la crescente sensazione che avremmo dovuto implementare approcci statistici come il DOE negli sviluppi dei nostri processi, e uno dei leader di progetto del nostro CMO ci ha consigliato JMP . "
– Thomas Cochet, Responsabile della Chimica di processo
Storia di successo di Adocia
“ Non ho mostrato al mio management nessun dato nel senso di valori o tabelle. Ho visualizzato i dati . E se puoi farlo in modo interattivo e mostrare cosa sta succedendo se muovi un controllo e vedi la tua risposta muoversi... se vedono come appare il processo quando cambi le cose e mostri loro le interazioni e come si comporta il sistema... inizieranno a fidarsi del tuo [DOE] .”
– Olaf Bürger, Responsabile della qualità del processo di miglioramento sistematico, Mahle
Dal punto di vista statistico: accelerare l'innovazione e il miglioramento dei processi con esperimenti progettati
“ La complessità del DOE si adatta bene alla complessità degli sforzi che ora dobbiamo compiere [data la maggiore automazione e i flussi di dati più ampi] . Alla fine, ottieni una comprensione molto buona e profonda.
– Egon Gross, Ingegnere biotecnologico, Symrise
Dal punto di vista statistico: accelerare l'innovazione e il miglioramento dei processi con esperimenti progettati
“Per molte persone, il DOE non è un codice di condotta comune. Ci sono ancora molte persone che non lo conoscono e quindi non lo usano. E perdono molto tempo, denaro e informazioni sui compiti che stanno cercando di risolvere .”
– Egon Gross, Ingegnere biotecnologico, Symrise
Dal punto di vista statistico: accelerare l'innovazione e il miglioramento dei processi con esperimenti progettati
“Un buon modo per superare alcune delle [fonti di resistenza al DOE] comuni – formazione, complessità e così via – è trovare un buon insegnante o un buon libro di testo, se preferisci. Ancora di più, trova un buon allenatore. Potrebbe essere un collega esperto. E poi inizia con le piccole domande che potresti avere , forse con due o tre o quattro fattori. Inizia in piccolo e cresci con la tua esperienza e conoscenza. Se riesci a trovare un allenatore, sei sulla buona strada”.
– Markus Schafheutle, consulente ed ex responsabile del miglioramento globale, Allnex
Dal punto di vista statistico: accelerare l'innovazione e il miglioramento dei processi con esperimenti progettati
“Il DOE non è solo una cosa che può essere utilizzata solo da poche industrie. DOE è davvero per tutti .”
– Markus Schafheutle, consulente ed ex responsabile del miglioramento globale, Allnex
Dal punto di vista statistico: accelerare l'innovazione e il miglioramento dei processi con esperimenti progettati
“Rispetto ai tradizionali metodi multivariati , la [piattaforma di screening predittivo JMP] è in grado di gestire in risposta sia fattori continui che categorici . È molto utile quando ci sono interazioni e altre relazioni complesse tra questi fattori”.
– Miao Chen, scienziato dei dati, Tokyo Electron Limited
Statisticamente parlando: applicare l’apprendimento automatico ai problemi giusti
“ B Essere in grado di impostare un'importanza relativa (numerica) per l'ottimizzazione, come è possibile con l'implementazione della progettazione degli esperimenti in JMP, si è rivelato prezioso .”
– Alin Ionas, Chimico Analitico, Università Tecnica della Danimarca
Storia di successo della DTU
“Ho lavorato su progetti in cui cercavamo di ottimizzare un metodo generale per poche centinaia di composti. E poi abbiamo dovuto cercare di trovare una serie di parametri strumentali sufficientemente buoni da ottenere prestazioni ragionevoli per la maggior parte delle sostanze chimiche che stavamo esaminando. È un compito arduo, quindi ho ritenuto che l'utilizzo della piattaforma DOE di JMP fosse la soluzione .”
– Alin Ionas, Chimico Analitico, Università Tecnica della Danimarca
Storia di successo della DTU
"Una volta che avrai acquisito esperienza nell'esecuzione di questo tipo di esperimenti, puoi semplicemente impostarlo e dimenticarlo . Imposta l'esperimento, lascia che lo strumento faccia il suo dovere, convalidi il modo in cui estrai i dati e ti assicuri di ottenere dati di alta qualità dai tuoi file di dati. Quindi non c'è molto lavoro da reinserire nel modello e generare l'iterazione successiva .”
– Alin Ionas, Chimico Analitico, Università Tecnica della Danimarca
Storia di successo della DTU
“JMP si occuperà di un set di dati sbilanciato. Ti dirà quali sono i rischi, li affronterà e ti consentirà di fare una scelta intelligente piuttosto che dire semplicemente di no.
– Michael Anderson, Ingegnere senior per lo sviluppo statistico e di misurazione, Corning
Storia di successo di Corning
“JMP è un prodotto dal prezzo competitivo che è un mix di strumenti statistici di uso comune per qualsiasi ingegnere e di uso avanzato che consentono di esaminare qualsiasi problema con cui qualcuno nel campo dell’ingegneria e della ricerca dovrebbe confrontarsi quotidianamente”.
– Michael Anderson, Ingegnere senior per lo sviluppo statistico e di misurazione, Corning
Storia di successo di Corning
“La verità sui materiali è che non esiste una soluzione unica per tutti. Se aumenti un [fattore], in genere comprometti qualcos’altro. Volevamo che il nostro rivestimento fosse il più trasparente possibile ma anche in grado di sopravvivere a qualunque processo subisse [quando viene riempito], ad esempio. La quantità di DOE di formulazione, superficie di risposta e miscela che abbiamo eseguito per ottimizzare i rapporti dei componenti per individuare i sottocomponenti all'interno di tali componenti è enorme .”
– Michael Anderson, Ingegnere senior per lo sviluppo statistico e di misurazione, Corning
Storia di successo di Corning
“ Essere in grado di fallire è costoso, ma è una parte fondamentale della sperimentazione . E alla Corning non ho mai incontrato alcuna resistenza significativa nel condurre esperimenti. Vogliamo imparare il più possibile con i soldi che stiamo spendendo. Quando dico: "Voglio farlo come un esperimento completamente progettato", non ho mai incontrato resistenza. [DOE] viene allevato a Corning a questo punto .”
– Michael Anderson, Ingegnere senior per lo sviluppo statistico e di misurazione, Corning
Storia di successo di Corning
“Superare lo scetticismo iniziale è stata la parte più difficile, ma anche il punto di svolta… I nostri scienziati hanno imparato come il modo in cui si sceglie di impostare l'esperimento ha un enorme impatto sulla qualità dei dati ottenuti... Il modulo DOE personalizzato di JMP ci aiuta a garantire che ogni esperimento fornisca la maggior parte delle informazioni .”
– Bernard Goguelet, Responsabile della qualità, Parker LORD
Storia di successo di Parker LORD
“ Stiamo già vedendo segni di persone che stanno integrando [DOE] nel loro pensiero quotidiano : Svilupperò un nuovo prodotto e userò il mio intuito per avvicinarmi: questa è la competenza in materia. Quindi utilizzerò JMP per definire la regione e ottimizzarla. Stanno imparando cose sui loro modelli che altrimenti non avrebbero saputo”.
– Bernard Goguelet, Responsabile della qualità, Parker LORD
Storia di successo di Parker LORD
" Usiamo JMP per realizzare progetti personalizzati. La piattaforma Custom Design è davvero un ottimo modo per descrivere un esperimento che ti interessa. Usiamo le nostre applicazioni personalizzate che sono applicazioni web che prendono quel design e poi lo convertono in un tipo di istruzioni che possono essere eseguite dai robot. COSÌ siamo stati in grado molto rapidamente di prototipare e costruire rapidamente capacità biotecnologiche avendo al centro quell'elemento chiave che può collegare JMP ai robot e chiudere quel ciclo nella capacità di progettare, costruire, testare e misurare esperimenti, in modo completamente statistico bilanciato utilizzando il disegno degli esperimenti di JMP .”
– David McClymont, responsabile dell'automazione, DNA Foundry di Londra
È ora di innovare: come la tua organizzazione può creare una cultura dell'eccellenza analitica: un esempio dalla biologia sintetica (link in arrivo)
“Il DOE nell’analisi avanzata dei dati ci aiuta a mettere insieme i nostri dati e a utilizzarli in modo più efficiente. Ciò significa estrarre più informazioni dai nostri dati. Ma la progettazione degli esperimenti ha un ruolo anche nella fase precedente in cui dobbiamo ottenere i dati giusti e farlo in modo efficiente …perché normalmente siamo sempre a corto di risorse e di tempo.”
– Pilar Gomez Jimenez, Scienziato principale, Johnson Matthey
È ora di innovare: utilizzare una mentalità DOE per una sperimentazione di successo (link in arrivo)
“ Tutti possono fare DOE … e il modo migliore per iniziare con DOE se non l’hai mai fatto prima è semplicemente buttarsi dentro.”
– Pilar Gomez Jimenez, Scienziato principale, Johnson Matthey
È ora di innovare: utilizzare una mentalità DOE per una sperimentazione di successo (link in arrivo)
“Chi ha una mentalità tradizionale cercherà di ottenere l’impostazione ottimale fin dall’inizio. Mirerebbero all'obiettivo, anche se come esseri umani facciamo fatica a visualizzare uno spazio sperimentale multivariato. Al contrario, qualcuno che ha una mentalità DOE si siederà e dedicherà più tempo alla pianificazione, passerà più tempo cercando di pensare a tutte le diverse variabili che potrebbero avere un effetto in questo esperimento . Penseranno già per intervalli... e saranno interessati a esplorare una vasta gamma di spazi sperimentali per cercare di trovare l'ottimale. Questa è la grande differenza tra una mentalità tradizionale e quella del DOE”.
– Pilar Gomez Jimenez, Scienziato principale, Johnson Matthey
È ora di innovare: utilizzare una mentalità DOE per una sperimentazione di successo (link in arrivo)
“La progettazione di esperimenti è uno strumento, ma non è uno strumento magico. Richiede la tua esperienza. È uno strumento per integrare ciò che già sai .”
– Pilar Gomez Jimenez, Scienziato principale, Johnson Matthey
È ora di innovare: utilizzare una mentalità DOE per una sperimentazione di successo (link in arrivo)
“Ogni sistema in cui hai più di un fattore che può avere un’inferenza, puoi utilizzare un DOE. Nella mia esperienza di 15 anni, non ho mai visto un caso in cui ci fosse un solo fattore. Come sappiamo, la scienza è complicata. COSÌ Penso che la progettazione degli esperimenti dovrebbe essere utilizzata sempre .”
– Pilar Gomez Jimenez, Scienziato principale, Johnson Matthey
È ora di innovare: utilizzare una mentalità DOE per una sperimentazione di successo (link in arrivo)
“Alcune persone pensano che il DOE sia una scatola nera. E alcuni pensano che per usare DOE sia necessario sapere molto sulla statistica. Anche se forse queste cose erano vere in passato, ora applicare il DOE è davvero semplice. È davvero
presto. Ed è davvero visivo. La parte visiva risolve il problema della scatola nera. E la parte facile e veloce risolve gli altri problemi. Ora disponiamo di pacchetti software intuitivi come JMP che ti aiutano a progettare il DOE molto rapidamente e ad analizzare i risultati molto rapidamente. E, cosa molto importante, farlo in modo visivo in modo da poter comprendere chiaramente l'analisi. E poi sarai in grado di spiegarlo ad altre persone. Tutti possono farlo”.
– Pilar Gomez Jimenez, Scienziato principale, Johnson Matthey
È ora di innovare: utilizzare una mentalità DOE per una sperimentazione di successo (link in arrivo)
“Quali sono gli svantaggi [del DOE]? Nessuno. Per me, non ci sono svantaggi nell'usare la progettazione di esperimenti perché in realtà ora avendo software come JMP, è davvero facile . Anche per quelle persone che hanno paura, in realtà non si commettono più errori di quanto si farebbe normalmente, perché se i risultati escono con le impostazioni che dicono che sono ottimali, devi solo andare in laboratorio e fare l'esperimento e controllo. Quindi puoi sempre valutare la conclusione. Quindi in realtà, Non penso che tu possa commettere errori . Il mio messaggio è: andate e provatelo voi stessi”.
– Pilar Gomez Jimenez, Scienziato principale, Johnson Matthey
È ora di innovare: utilizzare una mentalità DOE per una sperimentazione di successo (link in arrivo)
“[Utilizzo di JMP per progetti di screening definitivi] ha portato a una maggiore comprensione del processo e tutto questo lavoro è stato svolto entro una settimana … All'interno di questa piattaforma possiamo scegliere la distribuzione e il modo in cui vogliamo costruire il modello e sono disponibili anche metodi di convalida. E semplicemente premendo Vai, JMP crea un modello con nove parametri diversi da zero, quindi puoi cercare diversi modelli, lasciarli eseguire e quindi valutare i tuoi modelli in base ai fattori necessari in base al quadrato R o qualunque parametro tu Volere. E questo è abbastanza facile.
– Egon Gross, esperto tecnologo, Symrise
È ora di innovare: padroneggiare processi complessi con la progettazione di esperimenti (link in arrivo)
“Sono entrato in GSK come chimico per lo sviluppo dei processi. Ho passato diversi anni a sviluppare radici e processi e a trasformarli in una produzione su vasta scala. E poi ho scoperto il design degli esperimenti. E questo ha decisamente cambiato il modo in cui lavoro…. L'approccio "un fattore alla volta": questo è il modo in cui ero
tradizionalmente insegnato…. Lo svantaggio di questo, però, è che non copre in modo molto efficiente lo spazio che hai
potrebbe eseguire il tuo processo. E potrebbe perdere la soluzione ottimale. Ed essere ad alta intensità di risorse .”
– Gill Turner, responsabile della progettazione della qualità, GlaxoSmithKline
È ora di innovare: ottimizzare il processo di sperimentazione utilizzando JMP (link in arrivo)
“Se stai progettando esperimenti e ti prendi la briga di progettare gli esperimenti e di svolgere questo lavoro in modo sistematico, prova a misurare tutte le cose che pensi ti serviranno in futuro. Non misurare solo una cosa. Ti pentirai sempre di non aver fatto una buona analisi e avere quei dati disponibili in futuro guiderà ulteriormente il processo decisionale... Quelle persone che escono là fuori e comprendono veramente il rumore e la riproducibilità del loro sistema, prima hanno avuto la migliore opportunità per poi capire come potrebbero migliorare quel processo in futuro .”
– Gill Turner, responsabile della progettazione della qualità, GlaxoSmithKline
È ora di innovare: ottimizzare il processo di sperimentazione utilizzando JMP (link in arrivo)
“ Il DOE certamente [riduce costi e tempi]. Sai anche quali costi e tempo impegnerai in anticipo per questo. Quindi, quando scegli di progettare un esperimento, sai che alla fine otterrai qualche risultato. Se si sceglie di non adottare questo approccio, l’idea di generare qualsiasi tipo di comprensione sui costi e sui tempi è una questione a risposta aperta. Potresti fare 100 esperimenti prima di avere qualsiasi tipo di comprensione di cosa sta succedendo, oppure potresti essere fortunato e ottenere un buon risultato con uno. Ma non avrai necessariamente la comprensione. Quindi assolutamente, Credo che [DOE] riduca completamente costi e tempi ed è la tecnica standard che utilizziamo per tutto lo sviluppo dei nostri processi .”
– Gill Turner, responsabile della progettazione della qualità, GlaxoSmithKline
È ora di innovare: ottimizzare il processo di sperimentazione utilizzando JMP (link in arrivo)
"Anche se pensi di avere un processo perfetto, una volta che hai la comprensione che sta dietro ad esso, quando qualcosa andrà storto in futuro – cosa che inevitabilmente farà – hai i dati e le informazioni che possono permetterti di rimettere in riga anche il tuo processo commerciale. Quindi è davvero importante avere questo tipo di comprensione”.
– Gill Turner, responsabile della progettazione della qualità, GlaxoSmithKline
È ora di innovare: ottimizzare il processo di sperimentazione utilizzando JMP (link in arrivo)
“ Un altro motivo per cui mi piace la progettazione degli esperimenti è il modo in cui si applica al ciclo di sperimentazione. Con DOE, stiamo cercando di ipotizzare quali siano tutte le variabili importanti che sono in gioco all'inizio nel nostro sistema…. DOE è un approccio multivariato. Eseguiremo quel ciclo sperimentale, testando un intero insieme di variabili contemporaneamente. E acquisiremo una certa conoscenza del sistema.
– Ben Deadman, Responsabile della struttura, Centro per l'analisi rapida online delle reazioni, Imperial College di Londra
È ora di innovare: insegnare la progettazione di esperimenti ai chimici: lezioni dall'Imperial College
Londra (link in arrivo)
“ Sono abbastanza fiducioso che la progettazione di esperimenti potrebbe darti qualche vantaggio in quasi tutti i campi della chimica .”
– Ben Deadman, Responsabile della struttura, Centro per l'analisi rapida online delle reazioni, Imperial College di Londra
È ora di innovare: insegnare la progettazione di esperimenti ai chimici: lezioni dall'Imperial College
Londra (link in arrivo)
“Avere un buon pacchetto software aiuta davvero. Ho mostrato alcuni script, ma non è necessario sapere [come eseguire alcuna codifica]. Il software gestisce tutto questo per te. La modellazione è tutta gestita sotto il cofano. Puoi scavare quanto vuoi in profondità, ma se vuoi solo vedere cosa c'è in superficie, [JMP] ti presenterà le statistiche riassuntive principali. JMP è un ottimo pacchetto per questo . Non è necessario capire come scrivere il proprio codice. Non è necessario sapere come fare la modella. Fa tutto per te. È punta e clicca .”
– Ben Deadman, Responsabile della struttura, Centro per l'analisi rapida online delle reazioni, Imperial College di Londra
È ora di innovare: insegnare la progettazione di esperimenti ai chimici: lezioni dall'Imperial College
Londra (link in arrivo)
“[In un laboratorio convenzionale] ci sono cose che non ti rendi conto di fare e cose che non registri che potrebbero essere fondamentali per il processo. Quindi gli altri scienziati non potranno poi capire cosa hai fatto. Gli studi dimostrano che è raro trovare informazioni sufficienti in un articolo pubblicato per riprodurre un esperimento .”
– Michael Sadowski, responsabile di Bioinformatica Synthace
Storia di successo di Synthace
“Abbiamo esempi in cui dimostriamo che il successo del processo che abbiamo progettato dipendeva in modo critico da un’interazione di tre o quattro fattori. È molto difficile immaginare come ci arriveresti senza DOE. Hai bisogno di un grande lampo di intuizione o di serendipità se stai facendo le cose in un modo più tradizionale.
– Michael Sadowski, responsabile di Bioinformatica Synthace
Storia di successo di Synthace
“ I biologi sono all’inizio di una transizione verso un nuovo modo di condurre esperimenti. Finora hanno dovuto affrontare gli esperimenti in base a ciò che ciascun individuo può fare personalmente. Ma le cose stanno cambiando, e rapidamente. Una volta eseguiti gli esperimenti assistiti dal computer, con il software che assiste nella pianificazione, esecuzione e analisi, ti incoraggia a pensare in grande. Non consideri semplicemente le domande in termini di soluzioni limitate che puoi implementare manualmente. Puoi concentrarti su più problemi e assicurarti che le domande che stai ponendo siano quelle giuste. Strumenti computazionali come JMP e Antha sono il modo in cui possiamo arrivarci .”
– Michael Sadowski, responsabile di Bioinformatica Synthace
Storia di successo di Synthace
“C'è qualcosa di un Bolla dell’intelligenza artificiale nel settore in questo momento , ma il primo problema che incontri quando cerchi di applicare metodi più sofisticati è la mancanza di dati puliti con la giusta struttura e annotazioni per supportare una modellazione sempre più complessa . Affinché ciò accada, è essenziale implementare esperimenti progettati in modo sofisticato .”
– Michael Sadowski, responsabile di Bioinformatica Synthace
Storia di successo di Synthace
“Mi sono imbattuto per la prima volta in JMP nella progettazione di esperimenti dopo un paio d'anni dall'inizio della mia carriera. E ha rivoluzionato il modo in cui affronto i problemi. Ha cambiato il modo in cui progetto gli esperimenti e analizzo i miei dati. E da allora, lo sto proponendo a tutte le aziende in cui mi trasferisco”.
– Jon Armer, scienziato capo della formulazione, F-star Therapeutics
Statisticamente parlando: ottenere una rapida innovazione con la progettazione di esperimenti
“Se immaginiamo lo spazio sperimentale come una stanza, vediamo i tradizionali tentativi ed errori come uno spioncino sulla porta attraverso il quale puoi provare a vedere il contenuto della stanza. Puoi fare un altro buco, ma non vedrai molto bene neanche attraverso quello. Stai cercando di capire cosa c'è all'interno della stanza con un paio di buchi in posti casuali. Tuttavia, per me, un tentativo intelligente ed errori o una progettazione di esperimenti significa semplicemente aprire la porta e guardarsi intorno. Alla fine della progettazione degli esperimenti, hai un modello che rappresenta bene il tuo spazio sperimentale. E questo ti dà molta fiducia .”
– Pilar Gomez Jimenez, Scienziato principale, Johnson Matthey
Statisticamente parlando: ottenere una rapida innovazione con la progettazione di esperimenti
“Devo dire che è scioccante che circa il 30% delle persone utilizzi [DOE] solo in occasioni speciali. Devo dire che l'ho riscontrato parecchie volte. Penso che tu possa progettare esperimenti ogni giorno per ogni incarico .”
– Pilar Gomez Jimenez, Scienziato principale, Johnson Matthey
Statisticamente parlando: ottenere una rapida innovazione con la progettazione di esperimenti
“Ultimamente le richieste di uno dei nostri prodotti sono aumentate notevolmente. Avevamo bisogno di costruire una nuova struttura per produrre questo prodotto, ma prima dovevamo lavorare sul percorso per ottenere uno dei precursori di questo prodotto. C'è molta incertezza quando costruirai una nuova struttura. Vuoi controllare effettivamente il tuo processo molto bene. E sei sotto stress perché se vuoi riuscire a coprire questo nuovo aumento della domanda, devi essere molto veloce. COSÌ siamo stati in grado di aiutare il nostro team di sviluppo e di realizzare un DOE più veloce che ci ha aiutato a ottenere un ottimo modello. È un modello che li sta aiutando ad ampliare il processo e a pianificare la costruzione di queste strutture il più velocemente possibile e anche con la fiducia che funzionerà .”
– Pilar Gomez Jimenez, Scienziato principale, Johnson Matthey
Statisticamente parlando: ottenere una rapida innovazione con la progettazione di esperimenti
“Fin dall’inizio siamo stati in grado di quantificare il valore aggiunto dal DOE per noi. Stavamo utilizzando DOE in diversi casi interni e siamo stati in grado di quantificare effettivamente il nostro risparmio di almeno il 50% del tempo e delle risorse. In alcuni casi si arrivava addirittura al 70%. Pertanto, il management è sempre stato allineato con noi [utilizzando DOE in JMP].”
– Pilar Gomez Jimenez, Scienziato principale, Johnson Matthey
Statisticamente parlando: ottenere una rapida innovazione con la progettazione di esperimenti
“Mi sono imbattuto per caso nel design degli esperimenti. L'azienda per cui lavoravo in quel momento aveva un problema specifico che stavamo cercando di risolvere. Stavamo utilizzando un approccio più tradizionale basato su un fattore alla volta che generava molti dati. Siamo rimasti in laboratorio per mesi cercando di risolvere questo problema e siamo finiti in una serie di vicoli ciechi. Alla fine, avevamo una quantità prodigiosa di dati, il tipo di foglio Excel da far girare la testa. E semplicemente non sapevamo dove andare. Per quanto ci riguardava, avevamo esplorato ogni strada, esaminato ogni possibile combinazione e non eravamo ancora più vicini a trovare la soluzione. Alla fine abbiamo assunto consulenti esterni, partner di JMP, per dare un'occhiata. In modo brillante, ma anche estremamente frustrante per noi in quel momento, hanno inserito i dati in JMP e hanno trovato la soluzione in circa otto minuti. Abbiamo sbattuto la testa contro questo problema per quasi due mesi! JMP è stato in grado di esaminare i dati, vedere dove si trovavano i valori ottimali, i piccoli dettagli che ci eravamo persi durante gli esperimenti e mostrarci cosa dovevamo fare dopo... Abbiamo imparato che se avessimo utilizzato fin dall'inizio l'approccio più strutturato e approfondito della progettazione degli esperimenti, avremmo potuto fare [quello che ci aveva richiesto 100 esperimenti] in meno di 30 esperimenti. È stato un enorme gancio. Uno, [DOE in JMP] ha risolto il nostro problema. In secondo luogo, ci ha mostrato che abbiamo dedicato più tempo del necessario al problema, comprese risorse e denaro, ovviamente. E tre: ora abbiamo molta più fiducia nella risposta …. da quel momento ho utilizzato il DOE praticamente per ogni esperimento e per ogni tipo di analisi che faccio. È un punto di svolta”.
– Jon Armer, scienziato capo della formulazione, F-star Therapeutics
Statisticamente parlando: ottenere una rapida innovazione con la progettazione di esperimenti
“ L’efficienza che si ottiene utilizzando questo tipo di approccio ha un enorme effetto a catena, soprattutto su aspetti come le tempistiche e la prevedibilità. Puoi dire con sicurezza che questa fase richiederà questo tempo.
– Jon Armer, scienziato capo della formulazione, F-star Therapeutics
Statisticamente parlando: ottenere una rapida innovazione con la progettazione di esperimenti
“ Sono un biologo e mi sono dedicato parzialmente alla biologia perché ero terrorizzato dalla statistica e da qualsiasi cosa avesse a che fare con la matematica. Eppure sono diventato un esperto aziendale in progettazione di esperimenti e JMP. È molto, molto semplice da usare. E l’apprendimento online e i tutorial all’interno del software sono eccellenti.”
– Jon Armer, scienziato capo della formulazione, F-star Therapeutics
Statisticamente parlando: ottenere una rapida innovazione con la progettazione di esperimenti
"IO È molto frustrante fare un esperimento e poi non sapere perché è fallito o perché non ti dà la risposta giusta…. Questo è uno degli altri grandi vantaggi [del DOE in JMP]. Anche se un esperimento fallisce, quando stai adottando un approccio di progettazione di esperimenti, ti indica dove andare. Quindi ogni esperimento è utile. Non hai la sensazione di sprecare fatica. Onestamente non riesco a immaginare di non usare la progettazione di esperimenti nella mia vita di tutti i giorni. Per me adesso è impensabile”.
– Jon Armer, scienziato capo della formulazione, F-star Therapeutics
Statisticamente parlando: ottenere una rapida innovazione con la progettazione di esperimenti
“Una volta che hai fatto [DOE], non stai facendo ripetizioni. Non hai dati inconcludenti che devi capire. Suo allontanandosi dalla mentalità più accademica verso una mentalità più ingegneristica .”
– Jon Armer, scienziato senior responsabile della formulazione, F-star Therapeutics
Storia di successo di F-Star Therapeutics
“Come scienziati e ingegneri, siamo davvero bravi a raccogliere dati, ma non così bravi a usarli. Una delle cose che mi è piaciuta quando ho iniziato a utilizzare DOE, in particolare in JMP, è che ti costringe a pensare al tuo esperimento: perché lo sto testando? Ne ho bisogno? Avere questa struttura mentre si lavora attraverso l'esperimento e l'analisi aiuta davvero."
– Jon Armer, scienziato senior responsabile della formulazione, F-star Therapeutics
Storia di successo di F-Star Therapeutics
" Le tre cose che davvero mi colpiscono come la chiave del perché la sperimentazione industriale è così importante sono: la capacità di vedere le interazioni... e anche la capacità di gestire effetti casuali - cose che altrimenti potrebbero davvero impedirti di apprendere il tuo processo travolgendo la tua esperimenti su un fattore alla volta. Infine, evidenzierà i luoghi in cui l'esperimento fallirà per motivi di prodotto o di sicurezza. COSÌ devi essere in grado di limitare il tuo esperimento .”
– Michael Anderson, statistico senior e ingegnere per lo sviluppo delle misurazioni, Corning
Statisticamente parlando: il potere della sperimentazione strutturata nella scienza e nell’ingegneria
“Che tu sia un manager, un direttore o un ingegnere, vuoi sapere il più possibile nel modo più efficiente possibile. Sia che questa efficienza riguardi le vostre materie prime, può darsi che la fornitura mondiale di una certa materia prima sia nell'ordine dei microgrammi, quindi non potete davvero permettervi di sprecare nulla. E potrebbe essere il momento. Potresti avere solo quel frammento di tempo, un turno durante la notte, sulla tua linea di produzione che funziona 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Hai solo quelle 8 ore ogni mese. Faresti meglio a renderlo utile. E poi, ovviamente, l'altro sono solo soldi veri. Tutte queste cose costano risorse a tutti i livelli. Quindi ancora una volta, la capacità di apprendere più variabili e interazioni tra effetti non lineari, il tutto in un unico esperimento serrato in un breve lasso di tempo con il minor numero di risorse possibile è davvero interessante per le persone a tutti gli estremi dello spettro di costi .”
– Michael Anderson, statistico senior e ingegnere per lo sviluppo delle misurazioni, Corning
Statisticamente parlando: il potere della sperimentazione strutturata nella scienza e nell’ingegneria
"La capacità di riunire [esperimenti multifattoriali ad alta dimensione attraverso progetti di screening definitivi in JMP] in un sistema sperimentale molto efficiente, in cui si ottiene la certezza assoluta e gli effetti principali e di due ordini, e quindi anche la capacità di ottenere valori quadratici in un vero e proprio sistema sperimentale strettamente collegato è stato davvero un grande sviluppo per Corning .”
– Michael Anderson, statistico senior e ingegnere per lo sviluppo delle misurazioni, Corning
Statisticamente parlando: il potere della sperimentazione strutturata nella scienza e nell’ingegneria
“Ecco un esempio: avevamo a che fare con le prime ricerche fisiche... alla ricerca di transizioni di fase. Abbiamo progettato questo esperimento di screening, per il quale abbiamo abilmente provato test ad alto rendimento perché avevamo così tanti fattori e combinazioni diversi…. In JMP siamo sostanzialmente riusciti a identificare le transizioni di fase; abbiamo trovato dove funziona. E ora possiamo effettivamente iniziare a sviluppare i protocolli di misurazione per i risultati quantitativi basati su quei modelli scoperti… ora possiamo fare progressi. Grandi progressi .”
– Vicky Svidenko, partner, Scienze dei dati quantistici, Microsoft
Statisticamente parlando: il potere della sperimentazione strutturata nella scienza e nell’ingegneria
“In un altro esempio, abbiamo esaminato un esperimento di screening in cui volevamo creare 8 fattori. Avevamo difficoltà a studiare uno dei livelli come previsto. Quel fattore era il tasso di diluizione. E stavamo cercando di controllare il tasso di diluizione poiché cambiava in base alla concentrazione dell'agente. Iniziava a essere difficile, ma abbiamo scoperto che... dovevamo modificare la quantità di acqua da aggiungere alla diluizione. E ciò ha effettivamente comportato una migliore uniformità, stabilità e qualità a tutti i livelli delle strutture fabbricate risultanti . Non era necessariamente ciò che intendevamo durante l'esperimento progettato, ma semplicemente seguendo il processo e cercando lo spazio di opportunità, stiamo trovando ulteriori opportunità di apprendimento. L'intero quadro [in JMP] ha fornito modi piuttosto preziosi ed efficaci per diffondere la cultura della sperimentazione .”
– Vicky Svidenko, partner, Scienze dei dati quantistici, Microsoft
Statisticamente parlando: il potere della sperimentazione strutturata nella scienza e nell’ingegneria
“ Con il potere del DOE, è straordinario quello che riesco a fare. È praticamente un risultato universale dell'utilizzo del DOE per la prima volta. Ho avuto questa esperienza per la prima volta come professore alla Boston University, quando uno studente l'ha provato ed è stato in grado di ottimizzare rapidamente un processo PCR per ottenere prestazioni elevate, elevata stabilità e risultati estremamente robusti nel giro di un esperimento o due invece dei mesi che avremmo impiegato avevo speso senza successo per raggiungere questo obiettivo con un approccio uno alla volta.
– Timothy Gardner, fondatore e amministratore delegato di Riffyn
Statisticamente parlando: il potere della sperimentazione strutturata nella scienza e nell’ingegneria
“[DOE] ti dà la libertà. Nello sviluppo farmaceutico in particolare, restare vincolati a un particolare regime operativo è problematico perché, una volta ottenuta l'approvazione, è difficile cambiare rotta. Gli esperimenti progettati possono consentire di esplorare quello che viene chiamato lo spazio di progettazione, l'intervallo consentito, in modo molto sistematico. E in realtà compra la tua libertà. Apre il regime operativo che puoi eseguire in sicurezza con qualità e ottenere l'approvazione di uno spazio più ampio. Consente al tuo team di produzione di apportare modifiche senza dover tornare al tavolo da disegno. È incredibilmente prezioso”.
– Timothy Gardner, fondatore e amministratore delegato di Riffyn
Statisticamente parlando: il potere della sperimentazione strutturata nella scienza e nell’ingegneria
“Il DOE in [JMP] viene utilizzato nelle qualifiche operative come parte dei nostri sforzi di convalida, nonché negli sforzi di miglioramento continuo. È molto gratificante vedere come i nostri ingegneri e scienziati rispondono ai risultati di questi esperimenti di progettazione. I modelli creati e verificati nei nostri DOE sono molto utili e finiscono invariabilmente per aiutare gli ingegneri e gli scienziati anche nel loro lavoro futuro”.
– Greg Mattiussi, Direttore senior della produzione, Siemens Healthineers
Statisticamente parlando: resta rilevante e competitivo con la moderna ingegneria della qualità
“Gli esperimenti di maggior successo sono quelli pensati attentamente in anticipo, con particolare attenzione alla progettazione e alla misurazione aspetti di esso. Troppo spesso un esperimento può fallire perché c'è una variazione che non ci aspettiamo o perché non stai misurando chiaramente il risultato che devi misurare."
– Ed Hutchins, Responsabile dell'ingegneria del prodotto, Wolfspeed
Statisticamente parlando: resta rilevante e competitivo con la moderna ingegneria della qualità
“ Sono favorevole a mantenerlo semplice, concentrandomi sugli effetti principali, utilizzando la tua competenza e la tua esperienza per studiare le cose che hanno maggiori probabilità di essere risultati e poi basarsi su quello con esperimenti successivi per perfezionare e ottimizzare ulteriormente”.
– Ed Hutchins, Responsabile dell'ingegneria del prodotto, Wolfspeed
Statisticamente parlando: resta rilevante e competitivo con la moderna ingegneria della qualità
“Stiamo facendo molti esperimenti diversi con capacità diverse. Quindi uno di questi è la progettazione sequenziale degli esperimenti. E quindi questo si sta spostando dal paradigma agricolo in cui si avvia un grande esperimento e poi si dovrebbe aspettare un'intera stagione di crescita per poter vedere quali sarebbero i risultati. E io penso in molte applicazioni industriali, è possibile ottenere risultati molto più rapidi dagli esperimenti. L'altra categoria è che ora stiamo iniziando a vedere più flussi di dati e vogliamo avere un modo di progettare un esperimento per combinarli. Quindi forse iniziamo con un modello computerizzato che cattura le conoscenze scientifiche che conosciamo per un particolare processo, ed eseguiamo un esperimento computerizzato per esplorare come si comporta quel modello nello spazio di input di cui disponiamo. E poi abbiamo l’opportunità di raccogliere dati fisici che poi ci servono per integrarli con ciò che sappiamo del modello che abbiamo esplorato attraverso l’esperimento precedente”.
– Christine Anderson-Cook, statistica, Laboratorio nazionale di Los Alamos
Statisticamente parlando: resta rilevante e competitivo con la moderna ingegneria della qualità
“ Dobbiamo passare alla scienza basata sui dati , il che sembra del tutto ridicolo perché tutti presumono che la scienza sia guidata dai dati. Ma la verità è che nella scienza si prendono molto più misticismo, congetture e decisioni sbagliate perché i dati sono inaccessibili perché sono conservati in silos. Non vengono raccolti in modo significativo perché non hanno il contesto e le annotazioni che definiscono di cosa si tratta o come si collega a un processo. Oppure è semplicemente di pessima qualità perché il processo che lo ha generato, gli esperimenti o le misurazioni, non sono stati controllati. La scienza basata sui dati significa comprendere il processo che utilizziamo per generare dati in modo da poterlo fare meglio. E questo richiede un investimento iniziale che sembra troppo alto, ma alla fine ripaga in multipli. Vai molte volte più veloce .”
– Timothy Gardner, Fondatore e CEO, Riffyn
Statisticamente parlando: il potere della sperimentazione strutturata nella scienza e nell’ingegneria
"Come puoi immaginare, in particolare, gli strumenti DOE forniti da JMP sono stati molto utili [in questo caso] e vengono spesso utilizzati in questo gruppo di ricerca e sviluppo poiché molti parametri sono sconosciuti per i processi che stiamo studiando.”
– Andreas Trautmann, esperto di processi per la lavorazione a monte, scienza e tecnologia della produzione, Lonza
Storia di successo di Lonza
“JMP è estremamente utile perché è molto più efficiente indagare su più fattori alla volta invece di indagarne solo uno per uno. Si risparmia molto tempo utilizzando metodi statistici come questo…. Abbiamo utilizzato JMP per progettare, pianificare e valutare gli esperimenti fin dall'inizio in bioreattori su piccola scala. Successivamente, abbiamo continuato il lavoro nei bioreattori di media scala ed entro la fine di quest'anno sarà trasferito su scala di produzione. Non accade così spesso che processi nuovissimi provenienti da reattori su scala di laboratorio finiscano nel settore manifatturiero. Quindi è stata una bella storia di successo .”
– Andreas Trautmann, esperto di processi per la lavorazione a monte, scienza e tecnologia della produzione, Lonza
Storia di successo di Lonza
“Senza utilizzare lo strumento Custom Design , avremmo avuto bisogno di almeno il doppio del tempo per indagare su questi fattori. Invece di due settimane, probabilmente quattro settimane almeno … Il cliente era davvero felice e anche noi eravamo davvero felici.
– Andreas Trautmann, esperto di processi per la lavorazione a monte, scienza e tecnologia della produzione, Lonza
Storia di successo di Lonza
“JMP si è rivelato prezioso perché molte volte, quando si esegue un DOE, non si perde tempo esaminando ogni punto dati. [Dopo aver migliorato la resa complessiva dall'1% al 5%], avevamo così tanti laser che non sapevamo cosa farne. A quel tempo, non vedevo davvero nessun altro software in grado di farlo così facilmente , quindi da quel momento in poi sono diventato un fan di JMP.
– David Seniuk, Ingegnere di prodotto senior, Ciena
Storia di successo di Ciena
“ Non tutte le aziende possono permettersi il lusso di avere uno statistico nel proprio staff, ma tutti possono permettersi una licenza JMP. Anche solo una conoscenza di base delle statistiche e di come utilizzarle può aiutare le persone ad aggiungere davvero più valore agli esperimenti che stanno facendo. È solo una volta trovate queste risposte che possiamo avere fiducia nella nostra ricerca”.
– Owen Lozman, Vice Presidente, M Ventures, il braccio strategico di Merck KGaA
La storia di successo di M Ventures
“ Con JMP è possibile eseguire un'esecuzione di progettazione definitiva e ottenere ottimi risultati approssimativamente nello stesso numero di esecuzioni. Un esperimento progettato correttamente produrrà ogni volta risultati migliori. C'è una forte tendenza a variare un fattore alla volta e a pensare che stai facendo vera scienza, quando in realtà stai semplicemente cercando e beccando per trovare qualcosa che funzioni. Senza progettare formalmente un esperimento, è facile dire: "Bene, immagino che siamo al punto giusto; andiamo avanti.' E ti ritroverai con un prodotto inferiore”.
– Jed Campbell, Responsabile della qualità, US Synthetic
Storia di successo del sintetico statunitense
“Chiamiamo JMP per immergerci, decifrarlo, progettare un esperimento per risolverlo e andare avanti. Con JMP c'è un grafico e un numero per ogni cosa e ti guida attraverso l'esplorazione dei dati. È così facile da usare."
– Jed Campbell, Responsabile della qualità, US Synthetic
Storia di successo del sintetico statunitense
“Potremmo avere 10 o 20 variabili per le quali dobbiamo considerare gli effetti di interazione. [Tradizionalmente, gli ingegneri] non usavano la statistica [per guidare gli esperimenti] perché gran parte di essa si occupava solo di set di dati relativamente semplici. Ma quando abbiamo iniziato a utilizzare JMP per DOE, siamo stati in grado di ridurre drasticamente la dimensione del campione richiesto per gli esperimenti in modo da poter applicare analisi statistiche appropriate. Ciò ha davvero migliorato il tempo dedicato all'analisi .”
– Yonghan Ju, responsabile delle innovazioni dei dati, SK Hynix
Storia di successo dell'SK Hynix
“Per molto tempo abbiamo fatto esperimenti alla cieca e un po’ di speranza. In precedenza, ce la cavavamo perché è possibile rimacinare particelle troppo grandi. Ma non è possibile rendere di nuovo più grandi le particelle macinate troppo piccole senza riprocessarle – e questo può essere molto costoso…. Stiamo costruendo un'immagine – un modello – per qualsiasi dimensione iniziale delle particelle di cui potremmo aver bisogno. Ora siamo in grado di impostare il mulino per raggiungere la dimensione target che stiamo cercando. Una volta costruito quel modello, quasi chiunque può inserire i dati... Infatti, il successo di questo progetto [di macinazione di particelle], e in particolare dell'utilizzo di JMP al suo interno, ha aumentato l'importanza di JMP in questo sito. In futuro, sempre più progetti utilizzeranno JMP per eseguire questo tipo di analisi."
– David Payne, direttore del sito, Johnson Matthey Fine Chemicals
Storia di successo di Johnson Matthey
“JMP viene utilizzato durante l'intero processo del metodo scientifico. Molti dei dati necessari per prendere decisioni [di business strategico] non esistono ancora. COSÌ utilizziamo JMP per aiutarci a pianificare i nostri esperimenti in modo efficiente ed efficace, fino alla modellazione dei dati risultanti .”
– Jeff Sweeney, statistico di ricerca senior, Dow
La storia di successo di Dow
“Non avremmo potuto esaminare tutte quelle variabili di processo senza utilizzare DOE: avremmo dovuto eseguire così tanti esperimenti e non avremmo avuto effetti di interazione. JMP ha semplificato la progettazione, l'analisi e la presentazione degli esperimenti. In sostanza, un approccio DOE era l’unico modo in cui avremmo potuto risolvere il problema in un periodo di tempo ragionevole utilizzando risorse minime .”
– John Cunningham, responsabile ricerca e sviluppo, G3 Enterprises
Storia di successo delle imprese G3
“ La mia esperienza con DOE... ha ridotto i tempi di sviluppo del metodo del 50% o più. E amo la certezza di sapere di aver trovato la migliore combinazione possibile di parametri”.
– Camilla Liscio, Chimica delle Applicazioni, Anatune
Storia di successo di Anatune
“ Con JMP chiunque può utilizzare DOE , perché il software fa il lavoro difficile. JMP fornisce un modo strutturale e molto elegante per affrontare sfide analitiche molto complicate."
– Camilla Liscio, Chimica delle Applicazioni, Anatune
Storia di successo di Anatune
“Con JMP, non abbiamo bisogno di eseguire tanti esperimenti sui wafer per valutare le prestazioni dello strumento … Il modo in cui JMP ci consente di esaminare scenari "what if" è davvero potente."
— Paul Deen, responsabile del programma di metodi statistici, ASM International
Storia di successo di ASM International
“Mi piace davvero poter tradurre ciò che so essere buona scienza, esperimenti molto ben progettati in qualcosa che effettivamente supporti l’agricoltura sostenibile. La sostenibilità della produzione animale è così importante. Ed essere in grado di fare una buona scienza che viene sottoposta a peer review e pubblicata – che in realtà ha un valore reale per le persone che allevano animali per nutrire il mondo – questo è ciò che ci motiva”.
– Nell Masey O'Neill, Responsabile della ricerca, AB Vista
Storia di successo di AB Vista
“E lo sappiamo dalla modellazione predittiva che abbiamo realizzato con JMP. Il punto veramente importante qui è questo non saremmo stati in grado di indovinarlo da un singolo esperimento .”
– Nell Masey O'Neill, Responsabile della ricerca, AB Vista
Storia di successo di AB Vista
“Lavorando con JMP, impari ad avere fiducia nel software. Puoi testare più fattori contemporaneamente e ridurre il numero di esecuzioni di test .”
– Petra Schreier, Ingegnere, Atotech
Storia di successo di Atotech
"Spesso non riesco a trarre conclusioni chiare dopo esperimenti con una variabile alla volta, ma con i modelli sviluppati utilizzando la piattaforma JMP Custom Design, Riesco a visualizzare chiaramente i punti deboli della performance e sono sempre fiducioso nelle mie conclusioni ."
– Jim Dailey, Key Account Manager tecnico globale, BASF
Storia di successo di BASF
"Per noi, la velocità di apprendimento è molto, molto importante . Dobbiamo incarnare i principi della prova e della sperimentazione SWOT per distinguere tra il segnale e il rumore. Quindi, per questione di tempo, dobbiamo utilizzare metodi intelligenti per tentativi ed errori”.
– Sidharth Bhatia, Direttore di Data Science and Analytics, Applied Materials
Statisticamente parlando: le aziende leader innovano con esperimenti progettati statisticamente
“In un sistema complesso, come posso ottenere il massimo delle informazioni con un numero minimo di esecuzioni? Questa è la chiave. Una volta che vado a fare un esperimento in modo strutturato e controllato, Vedo che non avrei trovato quelle idee semplicemente facendo un fattore alla volta .”
– Sidharth Bhatia, Direttore di Data Science and Analytics, Applied Materials
Statisticamente parlando: le aziende leader innovano con esperimenti progettati statisticamente
“Il mio obiettivo è sviluppare un processo che abbia la massima resa possibile e ridurre il costo delle merci per il modo in cui lo produciamo. Quindi dobbiamo comprendere il nostro processo e sapere quali fattori potrebbero influenzarlo quando eseguiamo un esperimento su piccola scala. Conosciamo molto bene la nostra attrezzatura e potrebbe funzionare in modo davvero riproducibile ogni volta. Ma quando lo portiamo su larga scala, vogliamo sapere quali fattori sono importanti in modo che sia riproducibile quando lo realizzeremo lì .”
– Patti McNeill, Direttore associato dello sviluppo delle colture cellulari, Lundbeck
Statisticamente parlando: le aziende leader innovano con esperimenti progettati statisticamente
“Avevamo un problema che ci affliggeva da circa 15 anni. Il nostro cliente se ne lamentava e ci stava costando un sacco di soldi. Infine, abbiamo allestito un esperimento progettato in cui abbiamo utilizzato un approccio strategico per variare i parametri. Entro 6 settimane siamo stati in grado di identificare quale fosse il problema e quindi di risolverlo. E da allora siamo riusciti a prolungare la durata del [prodotto]. .”
– Melisa Buie, Direttore Generale, Coerente
Statisticamente parlando: le aziende leader innovano con esperimenti progettati statisticamente
“ Il DOE è molto più potente di un [approccio] basato su un fattore alla volta! Dopotutto, la maggior parte di noi non vive in un mondo unidimensionale. Realisticamente, i nostri esperimenti non si basano su una dimensione. È importante costruire un modello che rifletta il vero spazio sperimentale in cui stiamo cercando di ottimizzare il nostro processo o in cui stiamo facendo una scoperta."
– Melisa Buie, Direttore Generale, Coerente
Statisticamente parlando: le aziende leader innovano con esperimenti progettati statisticamente
"Ho potuto eseguire un progetto di screening definitivo [in JMP] e per 10 fattori ho potuto testare tre diverse concentrazioni di ciascuno di questi 10 fattori in 24 rubinetti agitati in un unico esperimento. E alla fine dell'esperimento, utilizzando il Profiler e adattando i progetti di screening definitivi, è arrivata a una nuova ricetta che non era stata testata in uno di quegli esperimenti. Abbiamo messo insieme quella nuova ricetta, abbiamo eseguito le cellule utilizzando quel nuovo mezzo e aumentato il nostro rendimento dal 25% al 30% .”
– Patti McNeill, Direttore associato dello sviluppo delle colture cellulari, Lundbeck
Statisticamente parlando: le aziende leader innovano con esperimenti progettati statisticamente
“Va bene se alcune prove falliscono perché significa che ho trovato un fattore estremamente importante per questa risposta. Mi eccito davvero quando le corse falliscono perché allora so di aver trovato qualcosa di importante .”
– Patti McNeill, Direttore associato dello sviluppo delle colture cellulari, Lundbeck
Statisticamente parlando: le aziende leader innovano con esperimenti progettati statisticamente
“ Se avessimo gestito otto reattori, il che sarebbe durato 14 giorni, avremmo potuto prevedere lo stesso pH invece di impiegare nove mesi per prevederlo. E ne avevo molti altri "aha!" momenti in cui il pubblico lo fa [con DOE]. A volte c'è il timore di non testare l'impostazione del pH che riteniamo sarà quella giusta. Quindi vogliamo fare cinque livelli. Ma non abbiamo bisogno di cinque livelli. Possiamo fare solo tre livelli. Anche se quel livello non è quello che sappiamo essere il migliore, prevede comunque quello che è il migliore”.
– Patti McNeill, Direttore associato dello sviluppo delle colture cellulari, Lundbeck
Statisticamente parlando: le aziende leader innovano con esperimenti progettati statisticamente
“ DOE è una cassetta degli attrezzi e puoi adattarla ovunque ti trovi nel processo . A volte effettui screening, a volte ottimizzi, a volte esplori lo spazio operativo.
– Patti McNeill, Direttore associato dello sviluppo delle colture cellulari, Lundbeck
Statisticamente parlando: le aziende leader innovano con esperimenti progettati statisticamente
“Quando ho iniziato a lavorare in Coherent, non avevamo una forte cultura del DOE. È qualcosa che abbiamo sviluppato nel corso degli anni e c'è ancora una forte dipendenza dalla fisica. Non vogliamo mai lasciare alle spalle quella conoscenza dell’argomento. Vogliamo incorporarlo nella nostra progettazione e utilizzare tale esperienza per costruire un modello più forte e rendere le nostre teorie e conoscenze sull'argomento ancora più rilevanti per la situazione reale .”
– Melisa Buie, Direttore Generale, Coerente
Statisticamente parlando: le aziende leader innovano con esperimenti progettati statisticamente
“ Una volta che non è più necessario pensare a un progetto sperimentale e a come impostarlo, l’analisi dei risultati è al centro dell’attenzione e lì si possono trovare le scintille che ispirano e guidano le scoperte. Non tutti i nostri dati, tuttavia, provengono da esperimenti plug-and-play; a volte abbiamo a che fare con grandi volumi di dati – dove i fattori interconnessi sono numerosi – e questo introduce le proprie sfide. JMP, con le sue funzionalità multivariate, è utile con le nostre apparecchiature ad alto rendimento, che generano molti di questo tipo di dati. Sarebbe molto meglio se potessimo abbinare la nostra generazione di dati ad alto rendimento con tecniche di data mining ad alto rendimento e statisticamente significative. JMP ti offre numerose opzioni e questo ti consente di fare di più."
– Andrew Kaja, biologo e leader del team di bioprocessing, Johnson Matthey Biologics
Storia di successo di Johnson Matthey Biologics
“Utilizziamo JMP per avere fiducia nel nostro processo decisionale. Se non utilizzassimo DOE e JMP, non saremmo in grado di caratterizzare i nostri processi e dimostrare che stiamo riducendo al minimo il tasso di fallimento e aumentando la nostra robustezza. I progetti ci mostrano che i nostri processi sono robusti e pronti per il trasferimento. E poiché sempre più nostri partner parlano in termini di DOE, possono fidarsi dei nostri processi”.
– Andrew Kaja, biologo e leader del team di bioprocessing, Johnson Matthey Biologics
Storia di successo di Johnson Matthey Biologics
"Disponiamo di un'interfaccia che... consente un elevato livello di progettazione sperimentale e analisi statistica in JMP. Il sistema semplifica l'aumento generalizzato degli standard, della riproducibilità e dell'interpretazione dei dati per applicazioni di ingegneria genetica... Non si tratta solo di fare più repliche, ma di fare repliche più intelligenti e costruire modelli che abbiano molto più valore .”
– David McClymont, responsabile dell'automazione, DNA Foundry di Londra
Storia di successo della London DNA Foundry
"Quando puoi prendere un processo che potrebbe richiedere settimane – [per non parlare] di tutto il pensiero e la concentrazione che richiede – e trasformarlo in un'operazione 'clicca e vai', è una cosa davvero liberatoria per noi scienziati . Puoi concentrare la tua mente su cose più importanti come l'interpretazione, la modellazione, il pensiero al tuo prossimo esperimento. E puoi essenzialmente lasciare che il software e i robot facciano tutto questo per te”.
– David McClymont, responsabile dell'automazione, DNA Foundry di Londra
Storia di successo della London DNA Foundry
“JMP si basa sul modo in cui scienziati o biologi interagiscono con esso. Mi è piaciuto molto il modo in cui sembrava mirato a portare a termine le cose piuttosto che passare tutto il tempo cercando di capire cosa sta cercando di fare il software. [JMP] ha fatto quello che volevo e ci siamo buttati subito dentro .”
– David McClymont, responsabile dell'automazione, DNA Foundry di Londra
Storia di successo della London DNA Foundry
“Il DOE è davvero fondamentale. È un trampolino di lancio per altri esperimenti, altre analisi, per comprendere sensibilità. Non posso sopravvalutare quanto sia importante. JMP è uno strumento fenomenale per estrarre informazioni su più fattori in un singolo esperimento. Deve essere impostato tenendo a mente le domande giuste e, ovviamente, è valido quanto lo sono i presupposti alla base dell’esperimento. Ma i DOE sono fondamentali per ottenere informazioni indipendenti su molteplici fattori”.
– David Lee, Direttore della qualità e dell'affidabilità, OLEDWorks
Storia di successo di OLEDWorks
“ Il DOE ha iniziato a svolgere un ruolo sempre più importante all'interno dell'azienda. Se puoi permetterti di fare grandi studi sui consumatori, di solito otterrai le risposte. Ma oggigiorno la maggior parte dei dipartimenti [preferisce utilizzare le risorse in modo più efficiente]. In effetti, [con il DOE ottimale] potresti persino scoprire che esistono diverse soluzioni che variano notevolmente in termini di costi per l'azienda. E se hai due o tre soluzioni ottimali, puoi scegliere quella più economica. Solo il DOE ci darà questo tipo di opzioni. Pertanto, in ogni singolo passaggio, cerchiamo di utilizzare DOE ove possibile”.
– Beatrice Blum, statistica, P&G
Storia di successo di P&G
“Potresti chiedere ' perché automazione e progettazione sperimentale ?' Ebbene, credo fortemente nel potere della multidisciplinarietà. DOE è in realtà uno strumento statistico molto potente che può aiutarti a trovare il metodo migliore all'interno dello spazio sperimentale che stai esplorando. L'automazione è uno strumento analitico molto potente in grado di superare l'errore umano e offrire ottime prestazioni analitiche. Se combini i due, quello in realtà ci porta a quello che potremmo chiamare sviluppo di metodi ad alte prestazioni perché ti fornirà il metodo migliore con le migliori prestazioni .”
– Camilla Liscio, Chimica delle Applicazioni, Anatune
È ora di innovare: analisi dei dati per lo sviluppo di metodi analitici (link in arrivo)
“ Il DOE è un modo molto elegante per stabilire la relazione tra i fattori che stiamo indagando e la risposta a cui siamo interessati . Una volta stabilita questa relazione, hai il controllo del processo. Capisci il processo. E poi puoi indirizzare il processo nella direzione in cui desideri che vada... Il DOE spinge i confini in modo che tu possa esplorare gli estremi del tuo spazio sperimentale e tu possa effettivamente trovare dove si trova il tuo ottimale .”
– Camilla Liscio, Chimica delle Applicazioni, Anatune
È ora di innovare: analisi dei dati per lo sviluppo di metodi analitici (link in arrivo)
“ Quando si utilizza DOE, JMP fornisce così tanta potenza e previsioni complete dei modelli, che possono aiutarci a trovare le condizioni ottimali in modo molto accurato e rapido . Questo non è disponibile in altri software."
– Jerry Huang, ingegnere senior del laboratorio analitico, DuPont Taiwan
DuPont | JMP
INSEGNAMENTO E APPRENDIMENTO ACCADEMICO
"Sii curioso, usa la sezione "Guida" di JMP e fallo spesso! La documentazione all'interno di JMP è il posto migliore da cui iniziare e i set di dati di esempio e i libri sono un tesoro. Da lì, controlla le risorse online su jmp.com, controlla il programma di formazione e interagisci con un gruppo di utenti: prova virtuale se la presenza di persona non è disponibile nella tua zona."
- Don Kent, responsabile del team completo di data science, Intel
Don Kent di Intel parla di ciò che rende matura un'organizzazione di analisi, dell'importanza del tutoraggio e dell'adesione alla "famiglia JMP" al Discovery Summit
“ DOE è un'abilità essenziale. Mentre parlavamo, quando stavamo definendo il CDT, abbiamo consultato molte industrie chimiche nel Regno Unito. Ed è stato quasi unanime. Ci è stato detto che le industrie chimiche nel Regno Unito, che si tratti di ricerca o di processo, vogliono che i loro chimici abbiano capacità di progettazione di esperimenti. "
– Ben Deadman, Responsabile della struttura, Centro per l'analisi rapida online delle reazioni, Imperial College di Londra
È ora di innovare: insegnare la progettazione di esperimenti ai chimici: lezioni dall'Imperial College
Londra (link in arrivo)
“Nel DOE iniziamo a pensare di testare solo due o tre livelli e provare a prevedere cosa succede nel mezzo. Sono disponibili molti test integrati sulle interazioni variabili. E poi ci sono anche tutte le analisi statistiche e i modelli predittivi che derivano dall'approccio DOE. Ecco perché diversi anni fa, quando abbiamo iniziato questo viaggio con ROAR e REACT CDT , eravamo così entusiasti di integrare il DOE nei nostri corsi di formazione. Inizialmente non avevamo molta esperienza. Quindi siamo passati a JMP .”
– Ben Deadman, Responsabile della struttura, Centro per l'analisi rapida online delle reazioni, Imperial College di Londra
È ora di innovare: insegnare la progettazione di esperimenti ai chimici: lezioni dall'Imperial College
Londra (link in arrivo)
“ Gli studenti vengono al nostro corso [DOE]. Imparano a conoscere questo meraviglioso strumento, [JMP]. E poi tornano indietro. E se il loro supervisore non è a bordo, non saranno davvero in grado di usarlo … Siamo anche molto consapevoli del fatto che se rimandassimo studenti con qualche conoscenza del DOE [ai loro laboratori] e loro avessero una brutta esperienza, ciò potrebbe potenzialmente scoraggiare un intero gruppo di ricerca a riprovare il DOE per sempre. Allora cosa stiamo cercando di fare per risolvere questa barriera? Dobbiamo coinvolgere il più possibile i supervisori nel corso .”
– Ben Deadman, Responsabile della struttura, Centro per l'analisi rapida online delle reazioni, Imperial College di Londra
È ora di innovare: insegnare la progettazione di esperimenti ai chimici: lezioni dall'Imperial College
Londra (link in arrivo)
“ Ci assicuriamo inoltre di presentare casi di studio pertinenti. E diciamo onestamente agli studenti quali sono i limiti del DOE. Non è una bacchetta magica. Non risolverà tutti i problemi di ottimizzazione. Cerchiamo di fornire agli studenti tanti esempi in cui il DOE può essere un vantaggio, ma diciamo loro anche dove, guarda, non risolverà il problema per te.
– Ben Deadman, Responsabile della struttura, Centro per l'analisi rapida online delle reazioni, Imperial College di Londra
È ora di innovare: insegnare la progettazione di esperimenti ai chimici: lezioni dall'Imperial College
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“Troviamo che gli studenti che frequentano i nostri corsi non hanno molto vocabolario statistico, ma questo in realtà non è un problema. DOE e JMP in particolare non richiedono molte conoscenze preliminari. Non è necessario sapere molto.”
– Ben Deadman, Responsabile della struttura, Centro per l'analisi rapida online delle reazioni, Imperial College di Londra
È ora di innovare: insegnare la progettazione di esperimenti ai chimici: lezioni dall'Imperial College
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“Penso che il DOE arriverà ai corsi universitari nel tempo. Uno dei maggiori ostacoli che abbiamo al momento è quello che consideriamo un tradizionale esperimento di laboratorio di chimica universitario. Si tratta più di insegnare loro gli aspetti pratici della gestione della vetreria, quindi ci sono meno opportunità di eseguire tutta una serie di esperimenti e creare un set di dati e testare i parametri. Ma penso che stiamo aggiornando e modificando i nostri corsi di sperimentazione e ci stiamo muovendo molto di più verso l'esperienza di ricerca nelle prime fasi del corso, in modo che gli studenti la imparino prima. Ed è qui che DOE si adatterebbe bene.
– Ben Deadman, Responsabile della struttura, Centro per l'analisi rapida online delle reazioni, Imperial College di Londra
È ora di innovare: insegnare la progettazione di esperimenti ai chimici: lezioni dall'Imperial College
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“L'uso della statistica viene generalmente insegnato quando si studia chimica. Ma negli ultimi 10 o 15 anni, la maggior parte di noi non si è resa conto che gli statistici sono andati avanti con il loro lavoro. Hanno migliorato queste tecniche. E ci sono anche persone come JMP che prendono queste tecniche e le trasformano in qualcosa che sia facile da usare... Se puoi utilizzare i prodotti Microsoft, puoi utilizzare [JMP] .”
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: acquisire valore dai dati per accelerare l'innovazione (link in arrivo)
“ Abbiamo scelto di concentrarci su JMP come piattaforma perché coincide con la democratizzazione dei dati. Tra i software disponibili, JMP sembrava essere molto più semplice delle alternative, intuitivo, con un'interfaccia eccellente e ottimi strumenti di supporto online sia per il software che per le statistiche in generale. Con JMP, anche se si mantengono le impostazioni predefinite, il software è abbastanza ricco e intuitivo da poterlo adattare, imparare, giocare e ottenere un risultato."
– Stan Maklan, Professore di Marketing e Tecnologia alla Cranfield University
Storia di successo dell'Università di Cranfield
"È qui che JMP è molto forte: è possibile, ad esempio, osservare la defezione dei clienti, utilizzare diversi metodi e letteralmente in un paio d'ore lo studente capirà che metodi diversi potrebbero darti risposte diverse – e che il tuo compito è comprendere le differenze e fare una scelta informata”.
– Stan Maklan, Professore di Marketing e Tecnologia alla Cranfield University
Storia di successo dell'Università di Cranfield
“È stato attraverso il feedback [dei nostri partner aziendali] e attraverso la mia valutazione delle posizioni all'inizio della carriera abbiamo deciso che un corso di progettazione di esperimenti (DOE) utilizzando un software standard del settore come JMP avrebbe dato ai nostri studenti un vantaggio . Sono qui solo per un periodo di tempo limitato e noi abbiamo una quantità limitata di risorse con cui lavorare. Quindi [l’aggiunta di un corso DOE] è stata anche una decisione strategica: cosa avrebbe avuto il maggiore ritorno sull’investimento in termini di commerciabilità degli studenti?”
– Stacey York, Direttore del programma di tirocinio industriale del Master, Università dell'Oregon
Storia di successo dell'Università dell'Oregon
“ Proietto il mio schermo ogni volta che utilizziamo JMP in classe . In questo modo, posso mostrare loro come eseguire gli [esercizi loro assegnati] e loro possono seguirli in tempo reale con il software JMP installato sul loro laptop... Una volta che hanno appreso le statistiche di base e i principi del DOE, passiamo ai progetti di classe a cui la maggior parte delle persone può facilmente identificarsi.
– Fuding Lin, Responsabile del programma di tirocinio industriale del Master, Università dell'Oregon
Storia di successo dell'Università dell'Oregon
“Consideratelo come uno strumento personalizzato per interagire con i dati, piuttosto che semplicemente come la produzione di qualcosa da stampare su un pezzo di carta. Una volta che gli studenti di economia iniziano a considerare la grafica come uno strumento analitico, JMP diventa per loro una risorsa estremamente potente . Ci sono tanti piccoli accorgimenti che questo software fa per cambiare il modo in cui pensi di interagire con i dati e, alla fine, questo è uno dei grandi lavori che mandiamo a svolgere i nostri laureati nel mondo.
– Robert Stine, Professore di Statistica, The Wharton School dell'Università della Pennsylvania
Storia di successo dell'Università della Pennsylvania
“I display grafici sono molto, molto importanti per noi… JMP sostanzialmente costringe gli studenti a guardare le immagini e riteniamo che sia molto importante avere un buon modello. "
– Robert Stine, Professore di Statistica, The Wharton School dell'Università della Pennsylvania
Storia di successo dell'Università della Pennsylvania
“Mi aspetto che un buon software sia facile da usare e offra tutte le possibilità di cui avrai bisogno nel tuo lavoro quotidiano. Mi piace usare JMP nelle mie lezioni perché soddisfa entrambi i requisiti e inoltre è visivo e interattivo, quindi alla fine è divertente da usare .”
– David Meintrup, Professore, Università di Scienze Applicate di Ingolstadt
Storia di successo dell'Università di Scienze Applicate di Ingolstadt
“È così importante calibrarsi con l’industria . Ho pensato che sarebbe stata una buona idea che i nostri studenti sapessero come utilizzare JMP perché molti di loro andrebbero a lavorare per queste aziende in California. Noi forniamo la formazione e, una volta diplomati, i nostri studenti avranno un vantaggio grazie alla loro conoscenza del software."
– Jianbiao John Pan, Professore di ingegneria industriale e manifatturiera, California Polytechnic State University
Storia di successo di Cal Poly
“Abbiamo utilizzato i processi Six Sigma in classe per analizzare i progetti del team. Il progetto sicuramente mi ha aiutato ad apprendere il controllo statistico dei processi e una serie di diversi moduli di qualità , guardando i grafici disponibili. L'interfaccia di JMP è molto gradevole: puoi utilizzare i dati grezzi per creare grafici e analizzare e interpretare i dati."
– Kyle Batman, studente universitario, California Polytechnic State University
Storia di successo di Cal Poly
“So che nel campo manifatturiero, ogni volta che si ha a che fare con analisi su più dimensioni, software statistici come JMP svolgeranno un ruolo fondamentale nell'aiutarmi ad analizzare set di dati di grandi dimensioni. Io sono Detto nel settore manifatturiero, JMP è ciò che tutti utilizzano per l'analisi .”
– Kyle Batman, studente universitario, California Polytechnic State University
Storia di successo di Cal Poly
“Mi concentro sull’ingegneria dei materiali e in quel campo è necessaria molta sperimentazione. Fortunatamente, l'intero processo di progettazione degli esperimenti è facilitato da JMP —ad esempio, se stai eseguendo una sorta di fattoriale frazionario, è davvero semplice configurarlo per essere generato in JMP. Poiché è così interattivo e intuitivo, JMP rende molto più semplice visualizzare i dati e lavorarci al volo. Per qualcuno come me che apprende visivamente, è davvero utile."
– David Otsu, studente laureato, California Polytechnic State University
Storia di successo di Cal Poly
“ JMP rafforza un approccio olistico . Gli studenti imparano a comprendere la portata di un progetto. Imparano come mettere in discussione l'affermazione di un problema. E come riformulare. Imparano a chiedersi: 'Come possiamo spostare un progetto che ha l'ambito sbagliato e con le persone sbagliate?'"
– Peter Hammersberg, docente senior di materiali ingegneristici, Chalmers University of Technology
Storia di successo della Chalmers University of Technology
“Non sono molti i progetti che finiscono per essere molto specifici sulla definizione delle carte di controllo e dei limiti di controllo, ad esempio. Ma comprendere il concetto di controllo e il ruolo di una carta di controllo consente a me e agli studenti di parlare di rumore [rispetto a] qualcosa che contiene segnali. Capiscono davvero [questi concetti] quando sono costretti a scavare da soli nei dati .”
– Peter Hammersberg, docente senior di materiali ingegneristici, Chalmers University of Technology
Storia di successo della Chalmers University of Technology
“Se i miei studenti avranno la possibilità di abituarsi maggiormente alla visualizzazione dei dati – e penso che questo sia il primo passo importante, abituarsi ai dati – vedranno che è semplice creare grafici, cercare modelli ed eseguire analisi esplorative dei dati. JMP ha buone funzionalità di supporto. In tutti i corsi in cui insegno l'analisi dei sistemi di misurazione e tutti gli aspetti grafici di base, JMP dispone di moduli che ne facilitano l'utilizzo da parte degli studenti .”
– Peter Hammersberg, docente senior di materiali ingegneristici, Chalmers University of Technology
Storia di successo della Chalmers University of Technology
“ Da quando lavoro nel settore, vedo che i miei studenti avranno bisogno di [sapere come utilizzare JMP] . Molti nuovi assunti arrivano al lavoro e non sono ben formati. Sto cercando di combattere questa guerra per preparare meglio gli studenti con le competenze di cui hanno bisogno. E sto guadagnando terreno, piano piano, passo dopo passo, sempre di più”.
– Peter Hammersberg, docente senior di materiali ingegneristici, Chalmers University of Technology
Storia di successo della Chalmers University of Technology
“Gli studenti devono imparare come gestire tutti i dati [raccolti in una fabbrica]. Devono scoprire cosa è importante senza fare un rapporto statistico teorico. Quindi insegnalo presto. Rendi JMP uno strumento generale per loro, allo stesso modo degli altri software che utilizzano per la meccanica solida o la matematica. Gli studenti dovrebbero avere una buona piattaforma per l'analisi dei dati pure."
– Peter Hammersberg, docente senior di materiali ingegneristici, Chalmers University of Technology
Storia di successo della Chalmers University of Technology
“La prima cosa che dobbiamo fare è istruire la gente sul DOE. E come potete vedere dal pannello qui sopra, non sapevamo che il DOE uscisse dalla scuola di specializzazione. E così eravamo esperti nel nostro campo! Perché questo strumento davvero prezioso non era a nostra disposizione alla scuola di specializzazione. Penso che, visto che molti scienziati e ingegneri stanno entrando nel mondo del lavoro, dobbiamo assicurarci che le persone siano istruite e abbiano gli strumenti che consentiranno loro di avere successo. E io penso che JMP faccia un ottimo lavoro fornendo questo alle persone, alla formazione e allo strumento .”
– Melisa Buie, Direttore Generale, Coerente
Statisticamente parlando: le aziende leader innovano con esperimenti progettati statisticamente
“Il coinvolgimento di professionisti e regolatori con esperienza all’avanguardia nel settore consente agli studenti di accedere alla migliore qualità attraverso pratiche di progettazione da tutto il mondo. Lavoriamo a stretto contatto con l'industria da oltre 7 anni per sviluppare metodologie efficienti e rapide per produrre farmaci di alta qualità e approcci innovativi all'insegnamento. L'uso di JMP ci consente di insegnare agli studenti come organizzare i dati di ricerca, applicare la visualizzazione ed eseguire l'analisi dei dati. La gestione e l’integrità dei dati sono fondamentali nello sviluppo e nella produzione dei prodotti”.
– Walkiria Schlindwein, Professore Associato di Farmaceutica, Università De Montfort
Storia di successo dell'Università De Montfort
"JMP incoraggia la sperimentazione e l'errore, e questo è fondamentale per il processo di apprendimento... Familiarizzando gli studenti con software come JMP, il pensiero statistico diventa meno intimidatorio – iniziano a pensare alle statistiche come a una cosa professionale e di routine. Con JMP, sembra che la soglia per la risoluzione dei problemi statistici sia in realtà molto bassa – e questo è incredibilmente prezioso.”
– Kai Xu, Professore di Fisiologia dell'esercizio fisico, Nanjing Sports Institute
Storia di successo del Nanjing Sports Institute
“ Ciò che piace ai miei studenti di JMP è che è molto facile da imparare. A loro piace che dopo ogni passaggio ci siano grafici per presentare i risultati. Quindi è intuitivo e ricevono feedback. Se vanno nella direzione sbagliata, possono facilmente cancellare il vettore e aggiungere un nuovo metodo per riprovare. Questa facilità d'uso li motiva a studiare ulteriormente. Trovano che studiare con JMP sia molto interessante."
– Kai Xu, Professore di Fisiologia dell'esercizio fisico, Nanjing Sports Institute
Storia di successo del Nanjing Sports Institute
" JMP è già presente nel settore, quindi se produco studenti che hanno già competenze JMP [nel momento in cui iniziano la loro carriera], potranno iniziare con successo. I datori di lavoro non devono insegnare loro JMP. Lo sanno già."
– Goutam Chakraborty, Professore di Analisi di Marketing, Oklahoma State University
Storia di successo dell'Oklahoma State University
“JMP è il punto di partenza. Per noi è un ottimo modo per iniziare a insegnare agli studenti l'applicazione della statistica analitica, della visualizzazione e dell'esplorazione. Non faccio lezione in classe. Piuttosto, l'aula serve per la discussione, l'interazione e l'esplorazione, quindi utilizzeremo JMP. Possiamo farlo al volo. Posso farlo al volo con altri programmi? Sì, ma mi ci vorrà più tempo e, anche se potessi farlo, gli studenti non sarebbero pronti [per utilizzare software con una curva di apprendimento più elevata] all'inizio. "
– Goutam Chakraborty, Professore di Analisi di Marketing, Oklahoma State University
Storia di successo dell'Oklahoma State University
“Utilizziamo SAS Enterprise Miner e JMP in una varietà di corsi. E quando gli studenti si diplomano, trovano buoni lavori presso buone aziende perché hanno familiarità con i principali pacchetti software per il data mining e la visualizzazione."
– Mark Johnson, Professore di Statistica, Università della Florida Centrale
Storia di successo dell'Università della Florida centrale
“Gli studenti avevano difficoltà con cose come le regressioni e gli alberi decisionali perché non erano disponibili strumenti veramente validi e accessibili. Dovevano avere una conoscenza piuttosto sofisticata della programmazione – e questo è ciò che ha deluso gli studenti. JMP ha cambiato radicalmente la situazione. Penso che JMP sia uno strumento davvero adatto agli studenti di economia – e l’ho visto subito.”
– Ram Gopal, Professore di Economia, School of Business dell'Università del Connecticut
Storia di successo dell'Università del Connecticut
“La mia sensazione personale è che JMP sia un ottimo punto di partenza per gli studenti di economia che vogliono avvicinarsi al mondo dell'analisi aziendale. IL la stretta integrazione tra JMP e SAS consentirà agli studenti di approfondire le conoscenze ed esplorare opportunità nel text mining e altri aspetti utili di SAS. Un'altra area promettente di JMP è la visualizzazione. Penso che questo sia un must per gli studenti di economia e non vedo l'ora di incorporare più visualizzazione aziendale con JMP nei miei corsi."
– Ram Gopal, Professore di Economia, School of Business dell'Università del Connecticut
Storia di successo dell'Università del Connecticut
“Sono stupito dal livello di sofisticazione delle diverse tecniche che possono essere eseguite con JMP . Penso che sia superbo.”
– Ram Gopal, Professore di Economia, School of Business dell'Università del Connecticut
Storia di successo dell'Università del Connecticut
“Abbiamo invitato le aziende a fornire dati o a presentare i problemi che stanno affrontando legati alla scienza dei dati e all'analisi aziendale – e accoppiamo gli studenti con queste aziende per lavorare insieme su progetti chiave di volta. Ci stiamo davvero concentrando sull'avvicinare gli studenti al lato aziendale dei dati…. È particolarmente fondamentale che gli studenti di analisi aziendale acquisiscano un'esperienza pratica diretta nella scienza dei dati .”
– Christian Hildebrand, Professore assistente di Marketing Analytics, Università di Ginevra
Storia di successo dell'Università di Ginevra
“ La capacità di apprendere e osservare modelli nei dati durante il processo di visualizzazione è una funzionalità esclusiva di JMP. Gli studenti possono produrre un grafico e chiedere "ci sono alcuni modelli nei dati a cui non ho pensato in precedenza?" Avere l'opportunità di apprendere attivamente durante la creazione di un grafico o di una figura in JMP è ciò che lo rende così unico. È una caratteristica di cui non parlerò mai abbastanza: la visualizzazione fa sì che tutto funzioni con facilità."
– Christian Hildebrand, Professore assistente di Marketing Analytics, Università di Ginevra
Storia di successo dell'Università di Ginevra
“L'ho potuto vedere nei commenti che abbiamo ricevuto dagli studenti nelle loro valutazioni. Dicevano: "Uno dei risultati più importanti è aver imparato un nuovo programma statistico che ha davvero contribuito ad accelerare il flusso di lavoro di analisi". Ci sono stati molti commenti a riguardo gli studenti sono stati grati di aver avuto la possibilità di sviluppare visualizzazioni potenti ed efficaci in un periodo di tempo molto breve… e che JMP li abbia davvero aiutati a comprendere meglio la parte statistica .”
– Christian Hildebrand, Professore assistente di Marketing Analytics, Università di Ginevra
Storia di successo dell'Università di Ginevra
“Senza visualizzazione, tutto ciò che noi istruttori possiamo fare è introdurre concetti e discutere come funziona un algoritmo in teoria. Gli studenti dovrebbero essere molto, molto motivati a seguire davvero e dire "OK, ora sono curioso di vedere qual è l'applicazione". Ma se gli studenti riescono a visualizzare il risultato finale fin dall'inizio e tornano indietro e approfondiscono la metodologia, [loro] dicono "oh, sembra davvero carino: voglio produrre la stessa analisi e un potente grafico statistico". E sono curioso di capire come funziona davvero questa metodologia .'”
– Christian Hildebrand, Professore assistente di Marketing Analytics, Università di Ginevra
Storia di successo dell'Università di Ginevra
“Penso che l'aspetto più brillante di JMP sia che è ottimo sia per i principianti che per gli utenti esperti. Ogni volta che insegni con un software statistico, prevedi di trascorrere molto tempo faccia a faccia con gli studenti mentre cercano di risolvere i problemi. Può essere un piacere, ma richiede anche molte ore extra. [Con JMP] non passi il tuo tempo a insegnare software, lo spendi a insegnare statistiche .”
– Peter Lenk, Professore di Scienze della Gestione Operativa e Marketing, Università del Michigan
Storia di successo dell'Università del Michigan
“ Gli studenti adorano JMP. Lo sento sia da studenti universitari che laureati. È così facile lavorarci – ed è così potente.”
– Robert Nydick, Professore di Management e Operazioni, Università di Villanova
Storia di successo dell'Università di Villanova
“ Per la progettazione di esperimenti, JMP è probabilmente il software all'avanguardia. Inoltre è facile. È completamente integrato con l'analisi."
– Phil Ramsey, Docente principale, Università del New Hampshire
Storia di successo dell'Università del New Hampshire
“ Questi studenti hanno tutti sentito parlare di quanto sia davvero utile avere un corso di progettazione di esperimenti nel proprio curriculum quando si fa domanda per un lavoro , e si stanno rendendo conto – dopo aver ascoltato gli studenti che si sono laureati prima di loro – quanto sia importante conoscere le statistiche”.
– Phil Ramsey, Docente principale, Università del New Hampshire
Storia di successo dell'Università del New Hampshire
“ JMP mi aiuta a riunire tre discipline di studenti quindi dimostrare a ciascun gruppo come gli altri sperimentano il data mining. E tutto grazie agli strumenti di visualizzazione di JMP."
– Arif Ansari, Professore assistente, Marshall School of Business della University of Southern California
Storia di successo dell'Università della California del Sud
“ Per questi studenti, la visualizzazione offerta da JMP apre davvero la mente. Spesso i parametri possono essere fuorvianti. Due modelli diversi con metriche simili possono avere vestibilità totalmente diverse. Il profiler JMP mi ha aiutato a mostrare agli studenti come si comportano i modelli non lineari e come selezionare il modello migliore visualizzando i dati."
– Arif Ansari, Professore assistente, Marshall School of Business della University of Southern California
Storia di successo dell'Università della California del Sud
VISUALIZZAZIONE DATI
"Era ovvio che avrei dovuto introdurre JMP alle persone non tecniche tramite la piattaforma di creazione dei grafici"
-Kieran O'Mahony - Dairygold
JMP DS Americas 2021 - Produttori di registrazioni - Data Explorers Spotlight gallery.mp4 - Tutti i documenti (sharepoint.com)
" Il Graph Builder e il Profiler sono la Rosetta Stone per esperti di dominio e nerd di JMP. La capacità di immagini dinamiche consente fondamentalmente agli esperti del settore di vedere cosa dicono i dati in diverse impostazioni e in diversi ambienti grafici. Questo è davvero il momento "ah-ah" perché vedono quello che hanno in testa e JMP consente loro di spiegare molto chiaramente i collegamenti tra gli elementi del processo agli altri membri del team."
-Steve Hampton, Responsabile del controllo di processo, PCC Structural
Steve Hampton di PCC Structurals parla della transizione da Minitab e del perché è così importante sfruttare le risorse JMP per il coinvolgimento e l'apprendimento che definisce un "immenso valore aggiunto"
“Ho iniziato a esplorare JMP e a discuterne, in particolare per quanto riguarda il Graph Builder. Ho pensato, wow, questa è nuova. Questo è diverso e sembra molto flessibile e interattivo. "
– Vasco Cachaco, Principale Campione del Processo Six Sigma
Storia di successo di Xaar
“ Nessuno mi ha ancora convinto che ci sia qualcosa là fuori che possa darmi le visualizzazioni che ottengo in JMP con la stessa facilità.Probabilmente è qui che è arrivato il consenso dal punto di decisione con il software: è uno strumento visivo, quindi quando lo mostri alle persone, sono molto, molto rapidamente d'accordo perché possono vederne le capacità.
– Brendan Malone , Ingegnere di processo senior, Johnson & Johnson
Storia di successo di Johnson & Johnson (link presto)
“È molto importante insegnare a leggere i grafici. L’educazione alla visualizzazione dei dati è fondamentale per trasmettere un messaggio accurato: spesso non gli diamo abbastanza credito”.
– Branca Almeida Silva, Coordinatore dello sviluppo della formulazione, Bluepharma
Statisticamente parlando: perché la visualizzazione interattiva dei dati è fondamentale per l’industria
“Al giorno d’oggi, la visualizzazione dei dati è più concentrata in alcuni gruppi all’interno dell’organizzazione. Anche se la maggior parte delle persone tende a utilizzare dati e produrre grafici, spesso sono ancora solo poche persone a lavorare con gli strumenti più potenti. È importante avere più discussioni a riguardo perché puoi vedere quanto sia facile lavorare con software come JMP. È molto versatile. Dobbiamo motivare le persone a provare l'analisi esplorativa e la visualizzazione dei dati senza preoccuparsi di non avere competenze specifiche .”
– Branca Almeida Silva, Coordinatore dello sviluppo della formulazione, Bluepharma
Statisticamente parlando: perché la visualizzazione interattiva dei dati è fondamentale per l’industria
“ Con la visualizzazione dei dati possiamo risparmiare tempo . [In Bluepharma] utilizziamo la visualizzazione dei dati per eseguire tutti i tipi di analisi e modelli più approfonditi. Se iniziamo con la visualizzazione, possiamo selezionare i fattori. In questo modo risparmiamo tempo per ulteriori studi. E ancora una volta, risparmiare tempo equivale a risparmiare denaro perché possiamo fare le cose molto più velocemente. Utilizzo quotidianamente la visualizzazione dei dati e JMP .”
– Branca Almeida Silva, Coordinatore dello sviluppo della formulazione, Bluepharma
Statisticamente parlando: perché la visualizzazione interattiva dei dati è fondamentale per l’industria
“Le persone hanno paura di fare visualizzazione dei dati perché la associamo a competenze molto specifiche legate alla statistica. Ma non è sempre così. Tutti possono eseguire la visualizzazione dei dati senza essere un esperto .”
– Branca Almeida Silva, Coordinatore dello sviluppo della formulazione, Bluepharma
Statisticamente parlando: perché la visualizzazione interattiva dei dati è fondamentale per l’industria
“ A volte, quando eseguo una visualizzazione dei dati, inizio con un obiettivo ma poi durante il processo trovo qualcosa di interessante e dimentico completamente il mio obiettivo originale. Potrei anche trovare qualche nuovo modello che è molto interessante da esplorare. Quindi abbiamo sicuramente bisogno di tempo per completare il processo di visualizzazione dei dati. E gli strumenti sono davvero importanti. Dobbiamo essere fiduciosi del supporto che possiamo ottenere quando selezioniamo uno strumento con cui lavorare. Inoltre, JMP offre numerosi webinar che possiamo esplorare durante la formazione."
– Branca Almeida Silva, Coordinatore dello sviluppo della formulazione, Bluepharma
Statisticamente parlando: perché la visualizzazione interattiva dei dati è fondamentale per l’industria
“Più esaminiamo i dati in modo professionale, maggiore sarà l’intuizione che avremo sul contenuto dei nostri dati. Quando presentiamo i risultati dell'analisi, è bene trasmettere il messaggio in modo grafico. Le persone lo capiranno molto meglio dei semplici dettagli statistici .”
– György Trefán, sviluppatore di processo, Coloplast
Statisticamente parlando: perché la visualizzazione interattiva dei dati è fondamentale per l’industria
“Condividerò un esempio: abbiamo riscontrato un problema con le nostre macchine in cui la macchina produceva troppi scarti. Quando abbiamo analizzato i dati per capirne il motivo, abbiamo iniziato osservando prima la macchina e poi il materiale. Abbiamo esaminato i dati dei tre anni precedenti per vedere quanti scarti ha prodotto ogni turno. Ciò che abbiamo scoperto è che il semplice tracciamento dei dati nel tempo non ha rivelato nulla di interessante. Ma facendo un'analisi statistica, abbiamo visto che il secondo turno aveva uno scarto significativamente più elevato rispetto agli altri due turni. Una volta scoperto questo, ho dovuto mostrarlo alla direzione. Ho deciso di visualizzarlo [in JMP]... la reazione del management è stata "wow, questa è una differenza scioccante". E hanno esaminato le cause più profonde. Ciò che abbiamo scoperto dopo l'analisi del sistema di misurazione è che gli operatori utilizzavano un modo diverso di giudicare se qualcosa era scarto o meno. Quindi abbiamo portato il problema agli operatori per sentire il loro giudizio”.
– György Trefán, sviluppatore di processo, Coloplast
Statisticamente parlando: perché la visualizzazione interattiva dei dati è fondamentale per l’industria
“Quando analizzi una situazione, puoi vederla da un punto di vista diverso. Ogni visualizzazione genera percezioni diverse, punti di vista diversi. Vedere la stessa situazione da diversi punti di vista può generare molto valore aggiunto .”
– Simone Cianchini, Responsabile Qualità Innovazione e Miglioramenti WW, MARELLI
Statisticamente parlando: perché la visualizzazione interattiva dei dati è fondamentale per l’industria
“Dobbiamo prendere decisioni oggettivamente e non soggettivamente. La visualizzazione dei dati può aiutare a migliorare questo percorso . È molto importante che i dati siano leggibili e comprensibili a chi hai di fronte... Se riusciamo a trasformare il problema – e i dati – con la visualizzazione, capiranno meglio il problema. Sarà nella loro zona di comfort. Inoltre è molto importante tenere presente l'obiettivo della visualizzazione dei dati. È necessario capire come visualizzare al meglio le informazioni per la ricerca e sviluppo, per il direttore finanziario e per gli altri."
– Simone Cianchini, Responsabile Qualità Innovazione e Miglioramenti WW, MARELLI
Statisticamente parlando: perché la visualizzazione interattiva dei dati è fondamentale per l’industria
“Alcune organizzazioni non hanno una profonda cultura della visualizzazione dei dati. Non capiscono le vere parti potenti. Ma JMP è una scorciatoia tra la visualizzazione dei dati e un punto di vista statistico complesso. Alcune organizzazioni ritengono che per disporre della visualizzazione dei dati, le persone debbano possedere un livello molto elevato di competenze statistiche di base. Ma questo è un grosso errore perché dipende da cosa vuoi fare con la visualizzazione dei dati. Per l'analisi di base quotidiana, non è necessario disporre di un livello molto elevato di competenza statistica. COSÌ questi sono i due errori principali che le persone commettono: la mancanza di comprensione del potere della visualizzazione e la percezione che per avere una visualizzazione interattiva dei dati, sia necessario avere un background in statistica .”
– Simone Cianchini, Responsabile Qualità Innovazione e Miglioramenti WW, MARELLI
Statisticamente parlando: perché la visualizzazione interattiva dei dati è fondamentale per l’industria
“Abbiamo visto anche questo JMP viene utilizzato come formato di presentazione per le riunioni in sede . Perché come tutti sappiamo, vai alle riunioni in loco e le persone lanciano idee. Bene, ora hai la possibilità di dire: "ok, vediamo cosa dicono i dati aumentando la temperatura, capo". E aumenti la temperatura sullo schermo e puoi dirgli subito: "ragazzo, che buona idea". O più probabilmente non funziona. Ci sono molte opportunità per fare cose con i dati quando sono al centro della riunione di produzione .”
– Stan Higgins, ex CEO, Northeast of England Process Industry Cluster (NEPIC)
È ora di innovare: acquisire valore dai dati per accelerare l'innovazione (link in arrivo)
“La visualizzazione è assolutamente essenziale. Con i dati sperimentali, la prima cosa che devi fare è visualizzarli. In alcuni casi, è l'unica cosa che puoi fare. Abbiamo avuto diversi casi in cui le prime corse erano più rumorose del previsto. Non potresti costruire nessun modello. Ma con la visualizzazione [in JMP], potresti vedere cose che sembravano interessanti e progettare il tuo prossimo esperimento per determinare in modo più rigoroso se si tratta di effetti reali .”
– Michael Sadowski, responsabile di Bioinformatica Synthace
Storia di successo di Synthace
“Il mio manager fin dall’inizio della mia carriera diceva sempre che il primo passo nell’analisi dei dati è tracciare i dati. Negli anni successivi ho visto molte persone commettere questo errore. Alcuni, invece, vanno direttamente alle tabelle e perdono o ritardano le informazioni che possono essere rapidamente identificate dal Generatore di grafici [JMP] . Ogni volta che vedo fogli di calcolo con dati grezzi durante le riunioni, Chiedo il file e sono in grado di generare analisi approfondite in pochi secondi .”
– Pete Cannon, Direttore senior, Ingegneria della qualità del prodotto e Sistemi di gestione della qualità, NVIDIA
Storia di successo di NVIDIA
“[Con JMP] possiamo codificare a colori [i nostri output] per evidenziare i valori anomali. Gli utenti preferiscono queste visualizzazioni perché accelerano il processo decisionale. Possono vedere se le distribuzioni si adattano alle loro ipotesi e ottenere una panoramica dei loro progetti sperimentali e di come hanno condotto gli esperimenti”.
– Tom Walk, Gestore del database della pipeline di allevamento, North Dakota State University
Storia di successo della North Dakota State University
“ Un grafico efficace guida le giuste decisioni. Una visualizzazione efficace informa lo spettatore e lo aiuta a prendere la giusta raccomandazione e decisione per l'organizzazione. Devi mettere insieme le cose visivamente per fornire davvero [significato] al tuo consumatore di dati. "
– Ted Ellefson, ingegnere capo responsabile, ricerca e sviluppo meccanico, Seagate
Storia di successo di Seagate
“Ci sono molte aree in cui le persone possono sviluppare un piccolo modello o imparare qualcosa che può dare loro un valore diretto. E puoi condividere quel valore diretto: guarda, ho realizzato questo modello, ho ottenuto questi risultati e l'ho visualizzato. La visualizzazione è un ottimo modo per coinvolgere altre persone. Quando visualizzi i risultati, le altre persone dicono, oh, che bello. Voglio farlo anch'io.
– Bernard Ennis, ricercatore principale, Tata Steel
Statisticamente parlando: risolvere problemi scientifici e ingegneristici con l’apprendimento automatico
“Quando ho iniziato a lavorare in Gore, ho iniziato come chimico dei polimeri. E la primissima cosa che ho fatto è stata sedermi con uno statistico e progettare un esperimento molto ampio sulla sintesi del poliuretano. In questo esperimento, abbiamo variato molti fattori all'interno della formulazione dei nostri poliuretani. Ho eseguito molti esperimenti di laboratorio, raccolto i miei dati e creato alcune visualizzazioni in cui avevamo superfici di risposta e molti grafici che mostravano i diversi compromessi e le proprietà che abbiamo potrebbe ottenere con le diverse formulazioni. Quindi, siamo riusciti a convincere il nostro team di produzione che volevamo uscire dal progetto pilota e creare un lotto un po' più grande... Avevo una previsione. Siamo partiti e abbiamo eseguito quella formulazione. E siamo tornati. Ed ecco, i risultati non corrispondevano alla previsione. E quindi la delusione è stata molta…. E così in quel momento mi sono seduto di nuovo con lo statistico: ovviamente non avevo alcuna esperienza con la visualizzazione dei dati. E ho detto, cosa è successo qui? Perché il mio esperimento non ha funzionato? E quello che ha fatto è stato visualizzare un grafico in cui abbiamo effettivamente inserito l'intervallo di previsione sul grafico stesso. E abbiamo potuto vedere allora che le mie previsioni in realtà erano OK. In effetti, avevamo realizzato materiale che rientrava nell'intervallo di previsione. E solo quel grafico lo abbiamo riportato alla catena di approvvigionamento. Mostrando loro il grafico di previsione e mostrando loro che effettivamente capivamo cosa stavamo facendo e che avevamo realizzato ciò che ci eravamo prefissati, siamo stati in grado di convincerli che potevamo passare a un lotto su scala di produzione. E quando lo abbiamo fatto, abbiamo scoperto ancora una volta che le nostre previsioni erano fondate e rientravamo nel nostro intervallo di previsione. Ed è stato quel grafico che ha davvero aiutato a far loro cambiare idea nel sapere che, sì, sapevamo di cosa stavamo parlando .”
– Chris Chen, Campione di analisi aziendale, WL Gore
Statisticamente parlando: le migliori pratiche di visualizzazione dei dati possono trasformare il lavoro di scienziati e ingegneri
“In Gore abbiamo dotato tutti i nostri ingegneri e scienziati di JMP. Quindi hanno accesso agli strumenti, ma non glieli consegniamo e li lasciamo scappare. Penso che una parte importante della comunità ingegneristica e scientifica stia insegnando loro come utilizzare lo strumento, insegnando alcuni di questi suggerimenti e trucchi di progettazione. Ciò che rende un buon grafico, ciò che rende un grafico utile, è molto importante .”
– Chris Chen, Campione di analisi aziendale, WL Gore
Statisticamente parlando: le migliori pratiche di visualizzazione dei dati possono trasformare il lavoro di scienziati e ingegneri
“Impegnarsi collettivamente in questo sforzo di grafica e visualizzazione dei dati. E molte volte nel mondo scientifico, sembra una revisione tra pari. Quindi entra in una stanza. Mostra ai tuoi colleghi il grafico che hai realizzato. E poi fai qualche discussione .”
– Chris Chen, Campione di analisi aziendale, WL Gore
Statisticamente parlando: le migliori pratiche di visualizzazione dei dati possono trasformare il lavoro di scienziati e ingegneri
“Se crei 100 grafici partendo dai dati che hai, circa 80 di essi saranno interessanti, ma saranno cose che conosci. E non avranno alcuna visione profonda in loro. Ma quell'altro 20% ti mostrerà davvero cosa sta succedendo. Forniranno alcune informazioni davvero interessanti sui tuoi dati .”
– Chris Chen, Campione di analisi aziendale, WL Gore
Statisticamente parlando: le migliori pratiche di visualizzazione dei dati possono trasformare il lavoro di scienziati e ingegneri
“ L'esplorazione dei dati è uno strumento importante in JMP perché molto spesso è possibile rivelare alcune interazioni che non avresti realizzato senza la valutazione esplorativa dei dati. Con l’occhio umano, è molto difficile vedere le differenze o gli impatti [solo da una tabella di dati].”
– Andreas Trautmann, esperto di processi per la lavorazione a monte, scienza e tecnologia della produzione, Lonza
Storia di successo di Lonza
“Sono un grande sostenitore dell'analisi dei dati fin dall'inizio, perché se c'è qualcosa che non va, verrà fuori come un pollice dolorante. [JMP] è visivo e intuitivo. Il vero potere di JMP risiede nell'integrazione dei dati e nella capacità di apprendere dal set di dati .”
– Court Sandau, chimico forense e fondatore, Questioni di chimica
Storia di successo di Chemistry Matters
"Faremo un'analisi delle componenti principali o un'analisi dei cluster gerarchici e inizieremo a codificarla a colori... Questa è la cosa che preferisco di JMP: l'interattività. Impariamo davvero a conoscere i nostri dati tramite JMP .”
– Court Sandau, chimico forense e fondatore, Questioni di chimica
Storia di successo di Chemistry Matters
“I dati possono essere visualizzati come si vuole, ma devo dimostrare che lo faccio in modo scientifico. E devo essere trasparente su come sono arrivato alle mie conclusioni comunicando visivamente. È qui che coinvolgo i miei clienti con JMP: per poter caricare i miei dati in JMP e fare clic su un punto e mostrare loro dove si trova e come [siamo arrivati alla nostra] interpretazione. Questo è il potere della visualizzazione: comunicare i dati, imparare dai dati e consentire ai nostri clienti di vedere da dove provengono i dati."
– Court Sandau, chimico forense e fondatore, Questioni di chimica
Storia di successo di Chemistry Matters
“Utilizziamo JMP come strumento didattico perché ci consente di mostrare le impronte chimiche in modi comprensibili [chi non ha esperienza in chimica]. JMP ci consente di comunicare ai non addetti ai lavori la connettività delle informazioni in modo che comprendano le nostre conclusioni…. E poiché posso farlo in tempo reale e interagire con i dati [in piattaforme come Graph Builder], è molto più convincente. Cominciano a pensare: "Forse non capisco cosa sta facendo, ma certamente vedo come ha collegato tutti questi punti". Ora sto raccontando una storia invece di cercare di spiegare le statistiche multigrado”.
– Court Sandau, chimico forense e fondatore, Questioni di chimica
Storia di successo di Chemistry Matters
“ La visualizzazione ci dà chiarezza sulle informazioni contenute nei dati , che poi porta a una serie di azioni chiare da intraprendere."
– Melisa Buie, Direttore Generale, Coerente
Una storia di successo coerente
“ Abbiamo una comprensione molto più profonda e siamo in grado di lavorare molto più velocemente grazie all'approccio visivo di JMP all'analisi dei dati supportati da statistiche."
— Paul Deen, responsabile del programma di metodi statistici, ASM International
Storia di successo di ASM International
“C'è un effetto magico nel 'toccare i dati'. A volte la visualizzazione è sufficiente, ma lo storytelling con i dati è fondamentale. JMP Graph Builder è il re qui . Eseguiamo molta modellazione e analisi multivariata e la nuova funzionalità Progetto in JMP 14 semplifica notevolmente la documentazione di processi complessi…. La funzione Progetto è un vero punto di svolta... Le persone sono eccitate. Ora possiamo utilizzare JMP come un PowerPoint. "
– Alfredo López Navarro, Responsabile della Conoscenza, Centro di Comando Digitale, Telefónica
Storia di successo di Telefónica
“Per un chimico che entra nel mondo dell'agronomia, è meno basato sui dati e un po' più aneddotico. È qui che entra in gioco JMP: perché utilizzo JMP. L’unico modo per [illustrare il caso del processo decisionale basato sui dati] è raccontare una storia con i dati, con grafici e immagini. È qui che JMP è davvero utile: trasforma dati e numeri in grafici [che i responsabili della produzione] possono vedere e comprendere meglio .”
— Dirk de Bruyn Ouboter, responsabile della scienza della misurazione globale e delle prestazioni dei processi, Syngenta
La storia di successo di Syngenta
“ JMP mi ha dato tantissime idee: nuovi modi per rendere i miei dati più interattivi e non solo in termini di visualizzazione, ma mostrando alle persone il processo di pensiero dietro il modo in cui l'ho analizzato.
– Anderson Mayfield, Assistente scienziato, Amministrazione nazionale oceanica e atmosferica degli Stati Uniti
Storia di successo della Fondazione Living Oceans di Khaled bin Sultan
“ La visualizzazione è uno dei grandi punti di forza di JMP . C'è un'enfasi deliberata sui grafici, che forniscono un punto di partenza molto semplice per proporre ipotesi."
– Jean-Luc Blachon, Responsabile della ricerca statistica, Bioinformatica, Ipsen
Storia di successo di Ipsen
“ La cosa grandiosa di JMP è la visualizzazione . È facile da usare e puoi giocare e vedere i risultati da diversi punti di vista. Puoi usare filtri, puoi fare sovrapposizioni, puoi avere trame parallele. Esistono diversi modi per mostrare i dati, confrontarli e concentrarsi su determinati punti. Questo è davvero utile.”
– Petra Schreier, Ingegnere, Atotech
Storia di successo di Atotech
“JMP era una novità per me quando sono entrato a far parte di USound e il vantaggio più grande che ho riscontrato è che ha un approccio molto intuitivo e un modo molto intuitivo per iniziare. Puoi, ad esempio, prendi semplicemente il Costruttore di grafici e gioca un po' e otterrai immediatamente una rappresentazione ragionevole dei dati. Quindi puoi capire come utilizzare al meglio i dati per iniziare a risolvere i problemi.
– Florian Iglisch, Ingegnere di prodotto, USound
Una solida storia di successo
“In JMP, tu basta fare clic e rilasciare e hai il grafico."
– Angela Manginelli, Scienziata senior, Analisi dei dati sui biomarcatori, Merck KGaA, Darmstadt, Germania
Storia di successo di Merck
“ JMP ha tutti gli strumenti di cui hai bisogno. Graph Builder è uno dei miei strumenti preferiti in assoluto. Realizza grafici a barre, grafici a linee, mappe di calore... Puoi sviluppare un grafico e modificarlo molto facilmente, e modificarlo ancora, per ottenerlo esattamente nel modo in cui desideri che appaia. Quindi fai clic sul triangolino rosso e c'è tutto il codice JSL. JMP ha creato l'intero programma per me."
– Peter Mroz, programmatore statistico senior, Janssen
La storia di successo di Janssen
“Sono un grande fan della piattaforma Graph Builder, il che è già qualcosa Non l'ho mai visto in altri pacchetti software . Per me questa piattaforma è estremamente innovativa”.
– Damien Perret, scienziato R&S, CEA Marcoule
Storia di successo di CEA Marcoule
“I nostri clienti impazziscono per JMP perché non hanno mai visto un software con una tale interattività tra dati e grafica. A loro piace molto il fatto di non aver più bisogno di uno strumento per la manipolazione dei dati, di un altro per le statistiche e di un altro ancora per il reporting.JMP fa tutto .”
– Peter Bewerunge, responsabile Scienze della vita, Accantec
Storia di successo di Acantec
“ La visualizzazione dei dati è un linguaggio molto potente. Siamo creature visive, ma è vuoto a meno che non sia supportato da [analisi sofisticate]. È necessario fondare tutta quella teoria in un modo che sia scientifico e riproducibile. E questo, per me, è uno dei pregi di JMP.”
– Alfredo Lopez Navarro, Responsabile del laboratorio dati multicanale, Telefónica Germania
Statisticamente parlando: la tua organizzazione ha una strategia per costruire l’eccellenza analitica?
“ Il data mining e la visualizzazione dei dati sono due delle cose per cui utilizziamo JMP in modo molto estensivo . Questo è un buon esempio del potere della visualizzazione con JMP: c'era un segnale falso e un segnale reale. Il falso segnale era la rapidità con cui il tasso di fallimento aumentava. Era stato pari a zero, poi è balzato al 20 o 30% nel giro di pochi giorni. Ma quella era una falsa pista”.
– Ed Hutchins, Responsabile ingegneria del prodotto, Cree
Storia di successo di Cree
“Vedendo l'interazione così chiaramente in questo modello, come visualizzato in JMP, è stata la prima volta che contemplavamo che potesse esistere questo tipo di interazione. Il vantaggio [di JMP] non sta nel trovare la risposta al problema, ma nell'indirizzarti nella giusta direzione in modo che tu sappia dove cercare per trovare il problema. Sono riuscito a capire le differenze... che forse non avevo apprezzato prima. Sapendo dove cercare e poi guardando lì, siamo stati in grado di riportare a zero il tasso di fallimento per quel difetto .”
– Ed Hutchins, Responsabile ingegneria del prodotto, Cree
Storia di successo di Cree
“ Preferisco JMP perché è così potente nella visualizzazione dei dati . Ti consente di generare tipi di carte di controllo, grafici e visualizzazioni che ti consentono quindi di comprendere tali dati. La cosa più importante è ottenere i dati giusti; la seconda cosa più importante è capire cosa ti dicono quei dati. E per capirlo bisogna vederlo in funzione di una serie di parametri, così da capire lo spazio in cui si opera. Con solo una tabella di dati, non puoi farlo.
– Ed Hutchins, Responsabile ingegneria del prodotto, Cree
Storia di successo di Cree
“ Non ho dubbi che il nostro successo sia dovuto alla nostra capacità di continuare a innovare e migliorare e che la nostra capacità di innovare e migliorare sia notevolmente migliorata con strumenti come JMP. "
– Ed Hutchins, Responsabile ingegneria del prodotto, Cree
Storia di successo di Cree
“ Ho utilizzato le capacità grafiche di JMP per dimostrare i risultati a molte persone dell'azienda che non avevano alcuna nozione di tecniche statistiche. Ho potuto mostrare loro che c’erano abbastanza domande da richiedere una valutazione da parte di terzi”.
– Dan Fortune, responsabile dell'eccellenza aziendale globale, FMC Technologies
Storia di successo di FMC Technologies
“ Stiamo beneficiando enormemente dalla visualizzazione dei dati fornita da JMP. Ora possiamo rappresentare cluster di dati complessi come mappe colorate, ad esempio. Mettiamo semplicemente varie mappe una accanto all'altra per interpretare distinzioni e valori anomali. In questo modo siamo immediatamente in grado di verificare se un modello matematicamente corretto è effettivamente plausibile”.
– Anya Simon, Project Manager del dipartimento di gestione delle informazioni, Lufthansa
Storia di successo di Lufthansa
“Con JMP ci stiamo allontanando dalla fiducia cieca nei numeri . Ci sono sempre situazioni in cui la generazione del modello si traduce in soluzioni matematicamente perfette ma non realistiche. La visualizzazione significa che ora possiamo identificarli immediatamente . Le visualizzazioni sono uno strumento molto prezioso per prendere le giuste decisioni .”
– Anya Simon, Project Manager del dipartimento di gestione delle informazioni, Lufthansa
Storia di successo di Lufthansa
“Maggiore è il volume di dati che raccogliamo, maggiore è la possibilità di ricevere qualche segnale da loro aggiungere valore e sviluppare conoscenza . Ma alcuni dati non sono così significativi ed è una grande sfida vagliarli e concentrarci solo su ciò che massimizzerà il valore…. Può essere complicato da visualizzare. Per questo mi piace molto JMP, in particolare Graph Builder, che è molto pratico ed efficiente. "
– Augustin Cathignol, Ingegnere principale per l'affidabilità del prodotto e la scienza dei dati, Lynred
Storia di successo di Lynred
“JMP aiuta le persone a concentrarsi. Puoi facilmente afferrare le cose, semplicemente puntando e facendo clic. Ti permette di trattenere le persone visivamente impegnato .”
– Mike Cramer, Direttore delle operazioni, Ricerca per l'innovazione mondiale dei ristoranti, McDonald's
La storia di successo di McDonald's
“Ogni volta che devo presentare un progetto o se ho ideato un esperimento, utilizzo JMP perché offre la visualizzazione grafica per mostrare i miei compiti, per mostrare le mie esigenze e Ottengo una risposta migliore dal mio management .”
— Paolo Nencioni, Tecnico Sviluppo Formulativo, Menarini
Storia di successo di Menarini
“ JMP ha un'interfaccia pratica davvero potente che ti consente di tracciare i dati in modo intuitivo con il Costruttore di grafici: chiunque può farlo. Finché i tuoi dati sono strutturati, il Costruttore di grafici ti aiuterà a capire cosa c'è realmente prima ancora di iniziare ad analizzarli: questo è ciò che mi piace assolutamente."
– Beatrice Blum, statistica, P&G
Storia di successo di P&G
“ La visualizzazione è la chiave di tutto perché questo è solitamente ciò che le persone capiscono, soprattutto nel management. Non vogliono avere a che fare con i numeri. Date loro invece un'immagine che racconti la storia. Non deve essere l'immagine più precisa; deve solo raccontare la storia che contiene la conclusione. Questo è anche il punto in cui devo dire Vedo che JMP ha la forza di fornire tali grafici e pensieri. E l'interattività."
– Beatrice Blum, statistica, P&G
Storia di successo di P&G
“ Excel ha possibilità di visualizzazione molto limitate, soprattutto quando si inizia a occuparsi di più dimensioni, ed è qui che entra in gioco JMP."
– Kenneth Hess, Presidente e fondatore di Science Buddies
Storia di successo di Science Buddies
"Prendiamo le nostre 78 dimensioni e le riduciamo a tre come approssimazione, quindi le inseriamo in JMP, dove posso creare un grafico a dispersione 3D, ruotarlo e cambiare i colori. JMP è uno strumento prezioso per vedere cosa sta realmente accadendo mentre svolgiamo il nostro lavoro di sviluppo. Quando svolgo questo tipo di lavoro di progettazione e sviluppo, provando le cose per un software sofisticato, penso visivamente. JMP è sempre stato una parte importante di questa visualizzazione. Le funzionalità grafiche di JMP ci consentono di prendere quasi 1 TB di dati, di girarli e vedere cosa sta succedendo. E la performance è incredibilmente buona”.
– Kenneth Hess, Presidente e fondatore di Science Buddies
Storia di successo di Science Buddies
"Con JMP, dopo aver sintetizzato enormi quantità di dati in un grafico, è molto facile dare il messaggio giusto al tuo pubblico. Puoi preparare un grafico che mostri solo i dati che desideri mostrare e come desideri mostrarli. Ho davvero apprezzato il modo in cui riesci a gestire i dati per mostrarli da diversi punti di vista in un modo molto avvincente."
– Matteo Patelmo, Ingegnere, STMicroelectronics
Storia di successo di STMicroelectronics
"La narrazione con i grafici ha un potere straordinario e ho scoperto che posso raccontare molte storie utilizzando le numerose funzionalità di Graph Builder ."
- John Szarka, statistico, WL Gore
John Szarka su JMP Pro, riproducibilità e perché essere attivi nella comunità JMP e nel programma Early Adopter aiuta gli utenti di WL Gore a ottenere di più dal loro investimento nel software
STATISTICHE E MODELLAZIONE PREDITTIVA
“ L’attenzione nella scoperta di farmaci al momento è capire come percorrere questo ciclo il minor numero di volte possibile per raggiungere la nostra destinazione e quindi accelerare il nostro processo di scoperta di farmaci e trovare molecole simili ai farmaci più velocemente. E in ogni fase di questo processo, c’è qualcosa che possiamo fare in termini di analisi dei dati che ci velocizzerà .”
– Graeme Robb, scienziato principale associato, AstraZeneca
È ora di innovare: la chimica del futuro: esplorare lo spazio delle possibilità (link in arrivo)
"Ho dovuto tornare indietro, imparare le statistiche e tornare di nuovo dal cliente per poter dimostrare il miglioramento. Ha cambiato il modo in cui procedeva la mia carriera grazie alla capacità di applicare le statistiche. E, naturalmente, sono qui oggi, JMP è stato per me uno strumento determinante per raggiungere questo obiettivo, uno strumento abilitante."
– Andre B. Argenton, Vicepresidente Ricerca e sviluppo di base, Dow
Statisticamente parlando: sviluppare una visione condivisa per l’eccellenza analitica
'' Per Per me, JMP non è solo uno strumento per l'analisi dei dati; è anche un metodo di comunicazione con cui trasferire il pensiero statistico difficile a un semplice grafico o profiler e consentire ad altri, soprattutto non statistici, di comprendere i dati e i modelli . "
– Zhiwu Liang, statistico principale, Procter & Gamble
Zhiwu Liang di Procter & Gamble spiega come coltivare un rapporto dinamico con JMP Development aiuta l'azienda a ottenere di più dal suo investimento in un software che viene costantemente migliorato
"In P&G abbiamo molti corsi statistici che richiedono ai partecipanti di utilizzare JMP. Puoi vedere l'entusiasmo e la soddisfazione delle persone quando ottengono i risultati corretti così facilmente anche per i modelli più complessi. In effetti, anche i miei colleghi ora utilizzano JMP quotidianamente. A loro piace la funzione di visibilità di JMP perché rende semplicissimo mostrare i risultati al proprio manager ."
– Zhiwu Liang, statistico principale, Procter & Gamble
Zhiwu Liang di Procter & Gamble spiega come coltivare un rapporto dinamico con JMP Development aiuta l'azienda a ottenere di più dal suo investimento in un software che viene costantemente migliorato
“Volevo sviluppare un'applicazione che gli analisti potessero utilizzare per analizzare i loro metodi e visualizzare i risultati senza doversi preoccupare dei calcoli. E in JMP è facile sviluppare uno scrape o un componente aggiuntivo per automatizzare determinati calcoli .”
– Christel Kronig, Scienziata analitica senior, Laboratori del Dr. Reddy
È ora di innovare: come rendere i metodi analitici adatti allo scopo (link in arrivo)
“Comprendendo le fonti di errore, è possibile determinare dove utilizzare la replica per ridurre l’errore casuale. Utilizzando l'analisi di varie metodologie, è possibile separare gli effetti di diverse iniezioni, preparazioni di campioni o serie. E è possibile inserirli in uno script aggiuntivo e automatizzare l'analisi in JMP. Il componente aggiuntivo ci aiuta a comprendere i componenti dell'errore e genera un confronto visivo dell'errore per diversi approcci di replica. Questo ci aiuta a identificare il maggiore contributo di errore e a prendere una decisione informata sulla strategia di replica”.
– Christel Kronig, Scienziata analitica senior, Laboratori del Dr. Reddy
È ora di innovare: come rendere i metodi analitici adatti allo scopo (link in arrivo)
“Il nostro componente aggiuntivo JMP consente all'analista di valutare l'impatto dell'aumento o della riduzione del numero di preparazioni o iniezioni standard sulla precisione intermedia del metodo e quindi prendere una decisione informata su come ottimizzare il formato di calibrazione .”
– Christel Kronig, Scienziata analitica senior, Laboratori del Dr. Reddy
È ora di innovare: come rendere i metodi analitici adatti allo scopo (link in arrivo)
“I metodi analitici vengono sottoposti a un controllo accurato, che è in aumento nell'industria farmaceutica, e viene posta maggiore enfasi nel garantire che i metodi utilizzati siano adatti allo scopo. Esistono strumenti e calcoli per valutare la precisione e la distorsione dei metodi e questo è stato oggetto di numerosi articoli negli ultimi anni. Ed è possibile automatizzare questi calcoli e visualizzare il risultato, fornendo all'analista strumenti semplici che possono utilizzare per lo sviluppo del metodo .”
– Christel Kronig, Scienziata analitica senior, Laboratori del Dr. Reddy
È ora di innovare: come rendere i metodi analitici adatti allo scopo (link in arrivo)
“Questo è un argomento molto caldo oggi: la scienza dei dati in generale. Ma veramente, Nell'ingegneria chimica e nell'ingegneria di processo utilizziamo già da anni il metodo dell'apprendimento automatico. L'unica cosa è che non l'abbiamo chiamato così. Ogni volta che guardavamo certe correlazioni critiche per stimare, ad esempio, il coefficiente di trasferimento di calore del sistema, dove dobbiamo usare parte della conoscenza fisica e poi l'altra parte, fare un aggiustamento, una regressione adeguata di quei dati, questo è un metodo di apprendimento automatico supervisionato."
– Francisco Navarro, Ingegnere Chimico, Solvay
È ora di innovare: scienza dei dati industriali per il perfezionamento dei processi chimici (link in arrivo)
“Il problema principale che abbiamo dovuto affrontare all’inizio era l’astrazione dei big data e la connessione a diversi database. C'era sempre un ritardo. Ma JMP è in grado di connettersi direttamente ai database... e ai server del nostro stabilimento. Devo sottolinearlo avere questo accesso diretto dallo strumento analitico al database è un grosso problema per tutti, perché significa che non è necessario fare alcuna programmazione o preparazione dei dati solo per creare una tabella. Quindi anche gli ingegneri di processo, chiunque sia interessato può avere accesso a questo enorme set di dati in modo interattivo .”
– Francisco Navarro, Ingegnere Chimico, Solvay
È ora di innovare: scienza dei dati industriali per il perfezionamento dei processi chimici (link in arrivo)
"Troppe aziende hanno fantasie sull'intelligenza artificiale. È deplorevole che l'importanza delle basi dell'intelligenza artificiale nell'analisi dei dati sembri essere così spesso trascurata... Dobbiamo capire esattamente cosa significano i nostri dati, in modo da poter selezionare e applicare gli algoritmi appropriati. Penso che le persone torneranno alle origini quando l’attuale campagna pubblicitaria sull’apprendimento automatico passerà.
– Jong-Seok Lee, professore, Università Sungkyunkwan
Storia di successo dell'Università Sungkyunkwan
“Sono rimasto molto sorpreso quando ho visto per la prima volta il funzione della proprietà della colonna di una tabella di dati in JMP. Era così innovativo. Anche l’interazione tra il grafico e la selezione dei dati è un fattore di differenziazione”.
– Jong-Seok Lee, professore, Università Sungkyunkwan
Storia di successo dell'Università Sungkyunkwan
“JMP è veloce e conveniente quando si tratta di controllare le distribuzioni, identificare la pertinenza utilizzando matrici di grafici a dispersione e verificare la presenza di valori anomali. Per non parlare del fatto che possiamo fare tutto questo senza dover scrivere alcuna codifica... Con JMP siamo stati in grado di trovare e giudicare rapidamente un modello altamente predittivo. Abbiamo utilizzato la funzionalità Desiderabilità del Profiler e abbiamo anche avuto il vantaggio di comunicare e impostare rapidamente indicazioni con i nostri clienti in base ai risultati ottenuti da tali modelli."
– Jong-Seok Lee, professore, Università Sungkyunkwan
Storia di successo dell'Università Sungkyunkwan
“ JSL era utile per inserire alcune funzioni personalizzate che all'epoca non erano disponibili nell'interfaccia utente JMP standard. Inoltre, la funzione mappa ha reso più semplice identificare le tendenze in base all’ambiente visualizzando i dati di riparazione sulle mappe coreane e mondiali.”
– Jong-Seok Lee, professore, Università Sungkyunkwan
Storia di successo dell'Università Sungkyunkwan
“ Il segreto più grande è che l’80% della scienza dei dati consiste nella pre-elaborazione dei dati . Quindi devi esercitarti a inserire i tuoi dati in un computer e a visualizzarli... Questi strumenti e questo modo di pensare hanno sempre fatto parte di ciò che faccio. E questo mi dà fiducia. Non sono mai preoccupato di prendere una decisione quando è basata sui dati."
– Teena Bonizzi, Scienziata, SABIC
Statisticamente parlando: risolvere problemi scientifici e ingegneristici con l’apprendimento automatico
“C'è stato un tempo in cui avevamo un team che cercava di capire perché il nostro prodotto non funzionava come avrebbe dovuto presso la struttura di un cliente. Erano andati a raccogliere alcuni dati per cercare di capire come le diverse condizioni operative influenzassero, in questo caso, la flessibilità del prodotto. Quando i dati sono tornati, il team è rimasto piuttosto sorpreso. I risultati non lo sono stati affatto quello che si aspettavano e questi punteggi di flessibilità erano insolitamente più bassi. Hanno deciso di rifare i test: tutti i 150 campioni. Poi, quando i risultati sono tornati, si sono ritrovati con due set di dati e hanno avuto difficoltà a riconciliare i risultati pur rimanendo nella situazione in cui alcune di queste condizioni operative fornivano risultati che non potevano comprendere. Ma una volta inseriti i dati in [JMP], ci sono voluti solo pochi minuti per adattare il nostro modello e visualizzarlo sullo schermo. Non appena siamo stati in grado di visualizzare queste relazioni, abbiamo potuto vedere un'interazione molto importante. Siamo quindi riusciti a tornare dal cliente e abbiamo scoperto che la sua linea in realtà funzionava molto più lentamente di quanto normalmente ci aspettiamo, quindi gli abbiamo consigliato di cambiare per ottenere risultati ottimali. Senza quel modello di regressione, senza quella tecnica e senza vedere quell'interazione, non saremmo stati in grado di avere la sicurezza o la comprensione necessarie per formulare la giusta raccomandazione .”
– Teena Bonizzi, Scienziata, SABIC
Statisticamente parlando: risolvere problemi scientifici e ingegneristici con l’apprendimento automatico
“Se non avessi scoperto questi metodi analitici avanzati, sarei ovviamente rimasto indietro. Non sarei così agile o flessibile e penso Avrei visto che le cose avrebbero richiesto molto più tempo per essere fatte di quanto posso farle oggi .”
– Steve King, ricercatore associato di ingegneria in pensione, Metodi analitici avanzati, Rolls-Royce
Statisticamente parlando: risolvere problemi scientifici e ingegneristici con l’apprendimento automatico
“ Quando hai una conversazione con un esperto in materia, in particolare con qualcuno che è uno stakeholder, devi conquistarlo. E un modo per farlo è dire: guarda, ho risolto il problema utilizzando la scienza dei dati. Non è solo la precisione di ciò che hai fatto ad essere importante. Otteniamo tutti ottimi modelli utilizzando foreste casuali, distacco di gradienti e reti neurali. È l'importanza variabile. Quindi quando metto in ordine i punteggi e dico, guarda, non conosco l'argomento. Sto cercando di imparare qui. Ma tra queste variabili, queste sono quelle che ritengo davvero importanti. E lui annuisce e dice: "Ho capito". Non mi stai insegnando niente di nuovo. Ma sono felice che tu sia dalla stessa parte, che tu stia catturando la fisica del problema…. E JMP ha la capacità di farlo .”
– Sameer Vittal, ingegnere capo consulente per analisi e affidabilità, GE Gas Power
Statisticamente parlando: gli elementi chiave per creare e promuovere una cultura basata sui dati
“ Senza JMP, non so se avrei potuto padroneggiare questo tipo di complessa analisi di sopravvivenza così rapidamente e facilmente come ho fatto. Le sue funzionalità di visualizzazione e grafica rendono davvero più semplice per noi biologi rispondere alle nostre domande di ricerca”.
– JP Montagne, coordinatore della ricerca, divisione di ecologia animale applicata, zoo di San Diego
Storia di successo dello zoo di San Diego
“Prima di JMP, non disponevamo di un metodo valido per effettuare previsioni accurate. JMP ha cambiato la nostra prospettiva su come anticipare meglio i cambiamenti e le fluttuazioni future della qualità dell’acqua”.
– Lei Wang, Ingegnere, Acquario di Pechino
Storia di successo dell'Acquario di Pechino
“ La piattaforma di analisi del testo di JMP si è rivelata incredibilmente preziosa per noi perché è sufficientemente flessibile da consentire la categorizzazione dei difetti in grafici di Pareto a partire dai commenti fatti da persone la cui prima lingua non è l'inglese. Gestisce tutte le varianti quasi magicamente .”
– David Seniuk, Ingegnere di prodotto senior, Ciena
Storia di successo di Ciena
“La qualità dei dati è un grosso problema per la salute pubblica. E quella scatola nera... è qui che entra in gioco JMP . JMP si è rivelato assolutamente indispensabile per la pulizia dei dati, il controllo di qualità, il reporting e la visualizzazione. Non importa quanto sia difficile o dispendioso in termini di tempo, trovo sempre un modo utilizzando JMP per collegare record provenienti da diversi sistemi di dati, lavorare con le date e calcolare il tempo trascorso per i risultati dell'intervento."
– Elaine Daniloff, epidemiologa, Dipartimento di sanità pubblica e ambiente del Colorado
Storia di successo del CDPHE
“Abbiamo deduplicato e unito i file e li abbiamo messi insieme. Abbiamo iniziato con circa 2,2 milioni di record e, dopo la pulizia, siamo arrivati a circa 900.000 record, consolidati per singolo consumatore. Abbiamo creato una dashboard in modo che il cliente potesse vedere questi record in modo visivamente piacevole. JMP Pro è il driver vero e proprio; non ha senso avere una bella dashboard se i dati sono corrotti .”
– Huw Davis, Responsabile dati e analisi per l'Asia Pacifico, J. Walter Thompson
Storia di successo di Walter Thompson
“Nessun processo può essere privo di errori al 100%, ma più errori riusciamo a individuare prima che vengano rilevati, maggiore sarà il vantaggio per i nostri clienti…. Abbiamo parametri [in JMP] che dicono che, quando si verificano questi eventi, il cliente ci dà una valutazione NPS scarsa. Ora, se riscontriamo un problema simile, anche prima di ricevere il feedback dei clienti, sappiamo come affrontarlo in modo proattivo. Quando affronti le esigenze dei clienti in modo proattivo, aiuti davvero a costruire una forte relazione con il cliente.
– Tyler Wise, analista di progetto nei servizi aziendali globali, Diebold Nixdorf
Storia di successo di Diebold Nixdorf
“ Con JMP, si prende il caos e lo si ordina. È stato un processo di scoperta e ho pensato che la deviazione standard e l’intervallo interquartile fossero modi utili per caratterizzare le metriche e apprendere le caratteristiche dei dati”.
– Mike Paglione, Ingegnere, Amministrazione Federale dell'Aviazione
Storia di successo della FAA
“In questo studio, stavo facendo la scoperta dei dati; Non sapevo come volevo caratterizzare i dati. Ma utilizzando JMP, ho potuto esplorare come altri lo hanno fatto in passato e ho potuto caratterizzarlo in molti modi diversi. "
– Mike Paglione, Ingegnere, Amministrazione Federale dell'Aviazione
Storia di successo della FAA
“Abbiamo un’enorme quantità di dati sul traffico, provenienti da moltissime misurazioni. Onestamente non penso che sarei stato in grado di fare questa analisi – certamente non su questa scala, e forse per niente. Hai bisogno di uno strumento come JMP per elaborare così tanti dati . JMP è diventato un componente essenziale degli strumenti di analisi della FAA .”
– Mike Paglione, Ingegnere, Amministrazione Federale dell'Aviazione
Storia di successo della FAA
“Il nostro obiettivo è ridurre o eliminare le variazioni e i dati di testo rappresentano un vantaggio . Ci consente di fare un’analisi più approfondita e aiutare i decisori a prendere decisioni migliori .”
– Gokhan Sarpkaya, Responsabile del sistema di pianificazione della regione occidentale dei sistemi sottomarini, FMC Technologies
Storia di successo di FMC Technologies
“Troppi codici rendono difficile per le persone che inseriscono i dati inserirli correttamente. Se ho cinque progetti con 15.000 attività, ottengo 75.000 linee di attività. Per un essere umano essere in grado di entrare lì e combinarli dove testi diversi esprimono lo stesso pensiero e fare un'analisi, potrebbe non essere possibile. Ma con il text mining e l'analisi cluster in JMP, ci vuole un po' di tempo, ma pochissime ore rispetto a praticamente impossibile .”
– Dan Fortune, responsabile dell'eccellenza aziendale globale, FMC Technologies
Storia di successo di FMC Technologies
“Non eravamo interessati alla complessità della sceneggiatura in ogni dettaglio tecnico. Volevamo uno strumento semplice e snello che consentisse un'analisi dei dati altamente interattiva. Questo è qualcosa che JMP fa molto, molto bene ."
– Laura Zambianchi, Specialista senior in materiali filtranti, Fresenius
Storia di successo di Fresenius
“Il modo classico di utilizzare le statistiche è confermare un'ipotesi esistente, ma quando sei in negozio cerchi risposte in tempo reale alle domande che sorgono ogni giorno. Quello che vuoi è qualcosa che funzioni il più velocemente possibile, qualcosa che sia altamente interattivo e grafico. Questo è JMP e Visual Six Sigma. Ogni utente, dopo una formazione minima, può accedere ai dati, analizzarli e ottenere risposte alle proprie domande .”
– Laura Zambianchi, Specialista senior in materiali filtranti, Fresenius
Storia di successo di Fresenius
“ JMP libera un enorme potenziale. Ci ha permesso di affrontare progetti di programmazione complessi in modo modulare. La fattibilità del risultato finale diventa quindi solo una questione di risorse e di tempo”.
– Laura Zambianchi, Specialista senior in materiali filtranti, Fresenius
Storia di successo di Fresenius
“A causa dell’elevata complessità dei nostri processi, avevamo bisogno di uno strumento migliore per valutare l’impatto delle forze fisiche come il flusso di fluidi e gas oltre alla considerazione di parametri più convenzionali, che includerebbero la velocità di alimentazione, la densità delle cellule, ecc. Sebbene ci siano molti calcoli e codifiche complicate in background, la piattaforma molto intuitiva di JMP lo rende abbastanza facile da usare .”
– Somaieh Mohammadi, scienziato dello staff, Fujifilm Diosynth Biotechnologies
Storia di successo di Fujifilm Diosynth Biotechnologies
“JMP viene fornito con tantissime funzionalità integrate molto piacevoli da usare e, se non dispone di ciò di cui ho bisogno, posso facilmente scriverne un programma. JSL rende JMP estremamente estensibile .”
– Peter Mroz, programmatore statistico senior, Janssen
La storia di successo di Janssen
“ JMP ha fornito fiducia nei dati , che è quello che stavo davvero cercando. Puoi avere le correlazioni, ma quanto sono buoni gli adattamenti ai dati? Non sapevo cosa aspettarmi lì.”
– Rich Giannola, scienziato dell’atmosfera, laboratorio di fisica applicata della Johns Hopkins University
Storia di successo del laboratorio di fisica applicata della Johns Hopkins University
“ Utilizzo JMP per tutto. È molto semplice costruire modelli. Mi piace il fatto che non sia necessario inserire il codice nell'interfaccia utente grafica, come con alcuni software. Fai semplicemente clic su qualcosa e scegli le colonne delle tue tabelle e vedrai immediatamente i risultati. Questo è ciò che rende il software così facile da usare, anche per i colleghi che non hanno familiarità con l'analisi matematica e la programmazione."
– Katharina Lankers, ricercatrice, SCHOTT
La storia di successo di SCHOTT
“ Mi piace avere tutti questi strumenti insieme in un unico pacchetto software – gli strumenti di preparazione e visualizzazione dei dati, la progettazione di esperimenti, SPC e modellazione varia. È molto facile da gestire e molto intuitivo. Puoi vedere cosa stai facendo semplicemente cliccando sui tuoi dati. Ci piace molto la componente interattiva.”
– Katharina Lankers, ricercatrice, SCHOTT
La storia di successo di SCHOTT
“Il monitoraggio quotidiano del rendimento della linea è ora gestito da JMP. Abbiamo automatizzato la produzione di report che ci permettono di monitorare i cambiamenti negli elementi che hanno un impatto negativo sulla qualità della resa . JMP non solo ci consente di risolvere più rapidamente le cause dei problemi legati alla qualità sulla linea, ma anche di identificare le cause di eventuali discrepanze e di decorrelarle rapidamente. Ora possiamo prevedere in modo più efficace e correggere tutti i fattori che hanno un impatto sulla produzione dei prodotti richiesti dai nostri clienti utilizzando il modulo di modellazione”.
– Annick Vuillermoz, Senior Manager del sistema di controllo della resa/processo, Soitec
Storia di successo di Soitec
“ JMP incoraggia la curiosità. Quando guardi i risultati di un'analisi, potresti vedere alcuni termini con cui non hai familiarità, quindi indaghi e cerchi di capire cosa significano.
– Matteo Patelmo, Ingegnere, STMicroelectronics
Storia di successo di STMicroelectronics
" JMP ci consente di raccogliere i nostri dati molto più rapidamente , e poi lo presenta in un formato che lo rende così facile da esplorare... JMP è così accessibile. I nostri dipendenti sono rimasti molto soddisfatti dell'esperienza dell'utente."
– Pius Dahinden, Responsabile delle scienze analitiche, Tillotts Pharma
La storia di successo di Tillott
“[JMP] mi consente di esplorare realmente i dati , e se sono curioso riguardo a un determinato schema o domanda, posso pormela abbastanza rapidamente. Le cose diventano semplicemente più immediatamente ovvie.
– Daniel Arneman, specialista ambientale, Università della Carolina del Nord a Chapel Hill
Storia di successo dell'Università della Carolina del Nord a Chapel Hill
"In molti casi, possiamo utilizzare JMP Pro per soddisfare le nostre esigenze in termini di dati e analisi per fornire approfondimenti e aiuto nel prendere decisioni. Il nostro investimento in JMP Pro, rispetto alla versione base di JMP, ha reso questo tipo di modellazione molto più semplice per i nostri associati. "
- John Szarka, statistico, WL Gore
John Szarka su JMP Pro, riproducibilità e perché essere attivi nella comunità JMP e nel programma Early Adopter aiuta gli utenti di WL Gore a ottenere di più dal loro investimento nel software
CONFRONTO CON ALTRI PACCHETTI SOFTWARE
JMP era il leader del mercato. Utilizzava potenti strumenti multivariati, di cui avevamo bisogno, e ho potuto vedere che ogni versione rilasciata è dotata di campanelli e fischietti nuovi e migliorati. Oltre a ciò, la comunità di supporto era molto forte. Quindi aveva senso scegliere JMP. E anche questo è stato rapidamente accolto”.
- Kieran O'Mahony, responsabile della scienza dei dati e dell'analisi, Dairygold
Dairygold | JMP
"Quando ho conosciuto JMP per la prima volta, ero un superutente di Minitab e, a dire il vero, non ne ho capito immediatamente il valore. Tuttavia, una volta effettuato il passaggio con l'aiuto di @Jordan_Hiller C'è formazione in loco e alcuni eccellenti webinar su richiesta , non ho mai guardato indietro. Tutti coloro che hanno effettuato la transizione si sentono allo stesso modo"
-Steve Hampton, Responsabile del controllo di processo, PCC Structural
Steve Hampton di PCC Structurals parla della transizione da Minitab e del perché è così importante sfruttare le risorse JMP per il coinvolgimento e l'apprendimento che definisce un "immenso valore aggiunto"
“Come sa chiunque abbia utilizzato Minitab, se le colonne non hanno esattamente le stesse dimensioni, ti troverai in un mondo di frustrazione. E quando i responsabili tecnici sentono "Volevo fare questa presentazione ma non riesco a capire come estrarla da Minitab" abbastanza volte, arriva un punto in cui vai altrove .”
– Michael Anderson, Ingegnere senior per lo sviluppo statistico e di misurazione, Corning
Storia di successo di Corning
“ Abbiamo provato diverse piattaforme, ma alla fine abbiamo scelto JMP. È molto più facile da usare degli altri. E lo sviluppo è continuo: nuovi strumenti vengono sempre sviluppati [in JMP]. E puoi effettivamente fornire feedback a JMP sulle cose che vorresti vedere [nelle versioni future]. Il supporto è ottimo, quindi ogni volta che abbiamo bisogno di qualcosa sappiamo chi contattare in JMP per aiutarci."
– Pilar Gomez Jimenez, Scienziato principale, Johnson Matthey
È ora di innovare: utilizzare una mentalità DOE per una sperimentazione di successo (link in arrivo)
“La modellazione statistica è qualcosa che ho provato a fare numerose volte con vari programmi software, come R e Minitab. E in realtà quello che ho sentito con JMP è che sotto il cofano c'era così tanto rigore. Ma dal punto di vista frontale è molto facile da usare per uno scienziato. Quindi non c'è modo in cui, per me, personalmente, saremmo stati in grado di ottenere quel tipo di capacità di modellazione senza quel software. Quindi il DOE e la modellazione interagiscono perfettamente nel software, ed è probabilmente qualcosa con cui avrei lottato molto. Ora, penso che il vantaggio di ciò sia che possiamo iniziare a considerare tutti questi diversi fattori e interazioni allo stesso tempo. E non credo che sarei stato in grado di farlo così velocemente senza questo software."
– David McClymont, responsabile dell'automazione, DNA Foundry di Londra
È ora di innovare: come la tua organizzazione può creare una cultura dell'eccellenza analitica: un esempio dalla biologia sintetica (link in arrivo)
“ Una delle grandi differenze tra JMP e gli altri strumenti di analisi avanzata è che JMP è uno strumento per scienziati e ingegneri. JMP dispone di ottime risorse sul proprio sito Web con cui iniziare e di molti esempi che possono essere applicati non solo all'analisi avanzata ma ad altri rami della statistica e dell'analisi visiva. Penso che JMP sia una buona raccomandazione in generale per ogni ingegnere o scienziato presente nella stanza."
– Francisco Navarro, Ingegnere Chimico, Solvay
È ora di innovare: scienza dei dati industriali per il perfezionamento dei processi chimici (link in arrivo)
"Excel non è stato in grado di risolvere i problemi che avevo a che fare e avevo già sentito parlare di JMP. Sono riuscito a risolvere un problema la prima sera dopo aver seguito un corso di esplorazione dei dati: avevamo esaminato gli strumenti di partizionamento dei dati di JMP…. e mi sono reso conto molto rapidamente che dovevo smettere di utilizzare Excel per l'analisi e passare a JMP. Da allora utilizzo JMP quotidianamente."
– Pete Cannon, Direttore senior, Ingegneria della qualità del prodotto e Sistemi di gestione della qualità, NVIDIA
Storia di successo di NVIDIA
"Se trascorri più di cinque minuti al mese utilizzando Excel per la visualizzazione dei dati, stai sprecando il tuo tempo non utilizzando JMP .”
– Pete Cannon, Direttore senior, Ingegneria della qualità del prodotto e Sistemi di gestione della qualità, NVIDIA
Storia di successo di NVIDIA
"JMP ha ridotto drasticamente l'orario di lavoro. Se avessi usato R, avrei impiegato circa un mese per completare il lavoro, ma con JMP è stato fatto in una settimana ."
– Jong-Seok Lee, professore, Università Sungkyunkwan
Storia di successo dell'Università Sungkyunkwan
“Il JMP Graph Builder in particolare è semplicemente fantastico per questo scopo. E tutti quelli a cui l'ho mostrato hanno smesso di usare Excel e Prism e ora usano Graph Builder. Risparmiano così tanto tempo .”
– Jon Armer, scienziato senior responsabile della formulazione, F-star Therapeutics
Storia di successo di F-Star Therapeutics
“Graph Builder è uno strumento estremamente utile nel mio lavoro quotidiano. La possibilità di importare rapidamente dati e creare visualizzazioni di dati approfondite con etichette per valori anomali accelera il processo decisionale. Questi sono tutti strumenti molto potenti che offrono un netto vantaggio rispetto agli strumenti concorrenti, sia in termini di tempestività che di contenuti .”
– Pete Cannon, Direttore senior, Ingegneria della qualità del prodotto e Sistemi di gestione della qualità, NVIDIA
Storia di successo di NVIDIA
"Ho visto così tanti ingegneri lavorare su fogli di calcolo Excel numero per numero, trascorrendo 45 minuti, un'ora e mezza cercando di mettere insieme i loro dati quando in realtà, e soprattutto quando si tratta di qualcosa di ripetibile, puoi essenzialmente inserire qualcosa in uno script e farlo con un clic di un pulsante. Ad esempio, qualche anno fa, ho impiegato 10 minuti per creare uno script [in JMP] che sostanzialmente analizzasse un intero database solo per assicurarmi che i valori dei dati fossero corretti. Mi ci sono voluti 10 minuti. E non c'era alcuna possibilità al mondo che nel vecchio modo, importando porzioni di dati in Excel e procedendo numero per numero, sarebbero stati in grado di farlo. Quindi proprio lì, se stai cercando di ottenere di più dalla tua organizzazione, convincerli a fare meno manipolazione dei dati tramite script. Fare le cose in modo documentaristico e riproducibile fa risparmiare all’azienda tantissimo tempo”.
– Sarah Kalicin, scienziata dei dati, Intel
Statisticamente parlando: guida la tua organizzazione verso l'eccellenza analitica
“Henry Ford ha detto che se avessi chiesto al cliente cosa voleva, mi avrebbe chiesto un cavallo, ma sai, gli ho dato una macchina. E utilizzo questa analogia quando aziende o organizzazioni desiderano utilizzare Excel. Sì, è gratuito. Puoi andare dal punto A al punto B in linea retta. Ma c'è un'economia di scala quando puoi effettivamente usare l'auto su strada... Potrebbero volerci altre 10 miglia per arrivarci, ma puoi arrivarci più velocemente, puoi arrivarci con più cose o più persone ed è molto più affidabile. È la stessa cosa con i dati e la tua infrastruttura.”
– Sarah Kalicin, scienziata dei dati, Intel
Statisticamente parlando: guida la tua organizzazione verso l'eccellenza analitica
“All’epoca ero nuovo in questo dipartimento di analisi e il mio strumento preferito era Matlab . Stavo costruendo un grafico di variabilità multistrato in Matlab. E come sai, Matlab è uno strumento piuttosto potente ma ci vuole un po' di manodopera per realizzarci qualcosa. Un paio di settimane dopo, abbiamo assunto un consulente. È entrato e ha tirato fuori un grafico in circa 10 secondi. E in realtà sono super felice perché sta realizzando questo grafico su cui stavo lavorando... quindi glielo dico. E dice... cosa hai imparato da questo grafico? È stato uno dei momenti più difficili della mia carriera perché non avevo imparato nulla perché avevo trascorso le due settimane solo sui meccanismi di creazione del grafico, senza fare inferenze e conclusioni. JMP ha accorciato questo ciclo, così ho potuto creare il grafico in 10 secondi. Quello è stato il momento che mi ha portato in questa situazione.
– Vicky Svidenko, partner, Scienze dei dati quantistici, Microsoft
Statisticamente parlando: il potere della sperimentazione strutturata nella scienza e nell’ingegneria
"Gli istogrammi delle colonne sono davvero interessanti, ma come ingegnere che ha trascorso 20 anni cercando di dare un senso ai dati di simulazione, francamente, Graph Builder è probabilmente il software più utile che abbia mai visto . Usavamo Excel, poi gnuplot, saltavamo MathCAD e Mathematica e passavamo a Matlab, poi Python/Matplotlib, poi consideravamo R per un po', ma 3 anni fa, dopo una demo di 5 minuti di Graph Builder li abbiamo eliminati tutti e siamo passati a JMP e non ci siamo più guardati indietro. Come diavolo riesci a tracciare mezzo milione di punti dati *mentre trascino il mouse* sulle zone di rilascio?! C'è una specie di folle magia nera lì dentro, ed è davvero sorprendente. E funziona altrettanto bene su Mac che su Windows. Oh.Ho fornito demo a un gruppo di persone al lavoro e probabilmente ho convertito 20 persone a JMP, e ho appena iniziato."
– bharris nella comunità degli utenti JMP
Leggi il thread nella Community
“Utilizzavamo Minitab e poi JMP e la stragrande maggioranza degli ingegneri ha scelto JMP nell'analisi ingegneristica per la sua compatibilità e facilità d'uso. Ora penso che non rinunceremo mai a JMP”.
– Corinne Bergès, Responsabile, Valutazione dei rischi, Analisi statistica e di sicurezza e Six Sigma, NXP
Storia di successo di NXP
“ Con Minitab, devi avere una certa conoscenza della statistica per produrre analisi significative. Ma poiché JMP è così intuitivo, chiunque può ottenere analisi utili .”
– Corinne Bergès, Responsabile, Valutazione dei rischi, Analisi statistica e di sicurezza e Six Sigma, NXP
Storia di successo di NXP
“JMP combina un'interfaccia intuitiva con una tecnologia avanzata . Le persone adorano impostare grafici in Excel. Ma una volta che hanno toccato JMP e hanno visto quanto è facile, come con il Costruttore di grafici o il grafico dell'indicatore di variabilità, ad esempio, vedono con quanta facilità è possibile ottenere un grafico in un solo secondo. JMP è così rapido e intuitivo che gli utenti non vorranno più tornare a Excel."
– Maria Lanzerath, responsabile globale delle statistiche, WL Gore
WL Una storia di successo cruenta
“La parte interessante [di JMP] è davvero l'approccio al flusso di lavoro. Non è una cassetta degli attrezzi. Minitab è uno strumento statistico; JMP non è…. la gente pensa e dice: "Ehi, che ne dici se tagliamo e tagliamo questi dati in un modo diverso?" È questo carico di lavoro che riteniamo incredibilmente prezioso rispetto all'approccio toolbox."
– Steve Czupryna, Ingegnere dei processi di qualità, Samson Rope
Storia di successo di Samson Rope
“ [Minitab] non offre le tecniche analitiche più recenti abbracciate da JMP. Penso che stiano rimanendo indietro. Mi piace molto il fatto che JMP stia adottando alcune delle più recenti tecniche di regressione generalizzata."
– David Lee, Direttore della qualità e dell'affidabilità, ON Semiconductor
Storia di successo di ON Semiconductor
"Trascorrevamo molto tempo con Excel cercando solo di ottenere la giusta visualizzazione dei dati. Invece, abbiamo scoperto che JMP può connettere i dati molto più facilmente e passare da una vista all'altra, modificando un parametro e suddividendo i dati in un certo modo. È stato possibile ottenere miglioramenti in termini di produttività solo grazie all'interfaccia e alla visione incentrata sui dati di cui dispone JMP. "
– Greg Mattiussi, Direttore senior della produzione, Siemens Healthineers
La storia di successo di Siemens Healthineers
“Per ottenere la visualizzazione in Excel, dovremmo acquistare macro già scritte o scrivere noi stessi molte macro o script. Con JMP possiamo trovare il modo più efficace per suddividere i dati o mostrare i risultati di un modello di macchina senza spendere molto tempo facendo fare al programma qualcosa per cui non è stato esplicitamente progettato. Ho sicuramente notato meno resistenze da parte del management quando utilizziamo le visualizzazioni JMP."
– Greg Mattiussi, Direttore senior della produzione, Siemens Healthineers
La storia di successo di Siemens Healthineers
“Tutti hanno iniziato a utilizzare JMP perché era possibile creare script e inserire i dati direttamente. Una volta che la gente lo vedeva, diceva: "Whoa, lo circondo e poi il grafico si evidenzia: wow!" Creare script, inserire dati, visualizzare, farlo ancora e ancora: non puoi farlo in Excel o Minitab .”
– Jim Gillard, Direttore delle operazioni Cintura nera, Polar Semiconductor
Storia di successo di Polar Semiconductor
“Quando ho iniziato a utilizzare JMP, ho scoperto che era più potente di Minitab perché era stato progettato dal punto di vista di un ingegnere. JMP appartiene a una classe superiore rispetto ad altri programmi perché è progettato per risolvere tutti i tipi di problemi incontrati dagli ingegneri – è davvero comodo da usare per gli ingegneri."
– SungSoo Lee, responsabile del gruppo di innovazione, Daeduck Electronics
Storia di successo di Daeduck Electronics
“Ciò che ho imparato utilizzando JMP è che la connettività dell'analisi è completamente diversa da Minitab. Mentre Minitab dispone di menu indipendenti da utilizzare quando si passa da un'analisi all'altra, JMP stesso può facilmente trasformare un'analisi di distribuzione in un'analisi di capacità del processo. JMP è uno sportello unico."
– SungSoo Lee, responsabile del gruppo di innovazione, Daeduck Electronics
Storia di successo di Daeduck Electronics
“Potrei pensare di scrivere in Excel, ma il tempo necessario probabilmente non ne varrebbe la pena .”
– Matt Brown, Ingegnere di processo, US Synthetic
Storia di successo del sintetico statunitense
"JMP è in grado di mostrare big data che non sono visualizzabili negli strumenti comunemente utilizzati, e di farlo in un'interfaccia intuitiva . [Possiamo quindi] presentare più approfondimenti per il processo decisionale e l'analisi rispetto ad altri strumenti .”
– Kyoung-Yun Kim, Direttore del gruppo di ricerca NABOTA, Daewoong Pharmaceutical
Storia di successo di Daewoong Pharmaceutical
"Alcuni programmi potrebbero eseguire bene la progettazione sperimentale, ma questo è tutto ciò che fanno. JMP dispone della manipolazione delle tabelle, della modellazione e della visualizzazione. Ha tutte queste cose. Puoi effettivamente utilizzare un pacchetto per fare tutto e organizzare l'output …. Un problema endemico sia nel mondo accademico che in quello industriale è la dispersione dei dati ovunque, ma con JMP è possibile riunirli tutti molto rapidamente."
– Martin Owen, docente presso l'Università De Montfort ed ex responsabile dello sviluppo chimico, GSK
Storia di successo dell'Università De Montfort
“[I linguaggi di programmazione come R e Python] sono sicuramente una direzione verso cui si stanno muovendo molte aziende. Ma devi avere fiducia che le cose che usi... siano state effettivamente sviluppate nel modo giusto e che tu possa usarle per scopi di validazione .”
– Kasper Munck, consulente principale, NNE
Storia di successo di Ferring Pharmaceuticals e NNE
“ JMP è come Excel con steroidi statistici. C'è così tanto che puoi fare con esso senza dover scrivere un programma - e poi puoi scriverne facilmente uno se lo desideri. Puoi arrivare molto lontano con JMP."
– Peter Mroz, programmatore statistico senior, Janssen
La storia di successo di Janssen
“Altri strumenti di analisi possono essere molto potenti, ma la visualizzazione dei dati è tipicamente statica… La visualizzazione interattiva in JMP ti aiuta a comprendere ed esplorare i dati a un livello completamente diverso .”
– Serguei Roupassov, leader del gruppo di scienza dei dati, Valard Construction
Storia di successo di Valard Construction
“Disponiamo di set di dati di controllo dei processi molto estesi in tutta la nostra organizzazione. JMP ci offre la possibilità di esaminare tali dati e cercare correlazioni al loro interno . Non sono a conoscenza di nessun altro strumento di processo che ci consentirebbe di ottenere il grado di analisi statistica che possiamo ottenere con JMP su questi grandi set di dati. Da un punto di vista dell’analisi statistica, per noi è davvero lo strumento preferito e penso che sia l’unico strumento disponibile che ci dia la flessibilità necessaria per fare ciò che dobbiamo fare”.
– Geoff Beatham, Direttore della qualità, Kodak
Storia di successo di Kodak
“ Mi ci volevano due giorni, una volta al mese, per fare quei calcoli e poi rappresentarli graficamente in Excel. Con JMP, posso farlo in meno di un'ora. I dati mi arrivano come download in Excel e li inserisco direttamente in JMP, premo alcuni pulsanti, controllo se i dati sono riordinati e quindi avvio la mia analisi in JMP."
– Peter Blum, responsabile qualità e tecnico, Kodak
Storia di successo di Kodak
“SPSS può anche essere molto difficile da usare. Se non sai [come eseguire un] controllo delle statistiche a livello professionale, potresti ritrovarti in un vicolo cieco molto rapidamente perché non sai come passare al passaggio successivo …. Con il Costruttore di grafici puoi modificare gli assi X e Y in qualsiasi momento. Ci sono così tante funzionalità speciali che Excel o SPSS non possono eseguire."
– Kai Xu, Professore di Fisiologia dell'esercizio fisico, Nanjing Sports Institute
Storia di successo del Nanjing Sports Institute
“ Potrei farlo in R, ma mi ci vorrebbe un'eternità! In JMP posso ottenere un PCA semplicemente premendo un pulsante. C'è una tale curva di apprendimento con R – Le interfacce a riga di comando sono così scoraggianti se non sei un programmatore. Un PCA o una matrice di correlazione, ad esempio, richiederebbero almeno tre o quattro righe di codice."
– Arielle Parsons, ecologista, Museo di scienze naturali della Carolina del Nord
Storia di successo del Museo di scienze naturali della Carolina del Nord
“ Se volessi utilizzare Excel o qualcos'altro per generare il report in grafica multidimensionale, sarebbe troppo difficile. Ma con il Costruttore di grafici puoi semplicemente trascinare e rilasciare, quindi premere un paio di pulsanti e i dati verranno visualizzati. Queste sono alcune delle migliori funzionalità di JMP."
– Ron Zhang, ingegnere capo senior, Oshkosh Corporation
Storia di successo della Oshkosh Corporation
“R può essere davvero difficile da usare. E poi c'è SPSS, che forse non è così innovativo e può essere un po' macchinoso con tutti i risultati in un'unica area. JMP, d’altro canto, è una sorta di perfetta via di mezzo. Ha alcune caratteristiche davvero uniche ma è anche davvero facile da usare. Puoi tenere tutto separato e organizzato.
– Jordan Gillespie, studente laureato, Auburn University
Storia di successo del Penn Vet Working Dog Center
“Tutti hanno iniziato a utilizzare JMP perché era possibile creare script e inserire i dati direttamente. Una volta che la gente lo vedeva, diceva: "Whoa, lo circondo e poi il grafico si evidenzia: wow!" Creare script, inserire dati, visualizzare, farlo ancora e ancora – non puoi davvero farlo in Excel o Minitab .”
– Jim Gillard, Direttore delle operazioni Cintura nera, Polar Semiconductor
Storia di successo di Polar Semiconductor
“Il primo è la quantità di dati che JMP è in grado di gestire. Excel era troppo lento, oppure si bloccava, oppure la sua applicazione in un ambiente di produzione era troppo limitata. La mia produttività è aumentata notevolmente con JMP. L’ho notato subito.”
– Raghavendran Swaminathan, Ingegnere senior dello sviluppo dei processi, Roche
Storia di successo di Roche
"Gli studenti sono convinti [dell'utilità di JMP] una volta che producono un grafico multivariato più complesso e dicono ' mi ci sarebbero voluti non so quanti minuti in più con R! Questi compromessi rappresentano un grosso problema quando si lavora su un problema di analisi in tempo reale. È necessario apprendere i dati il più rapidamente possibile, prima di stimare qualsiasi modello. Inoltre, la visualizzazione in JMP è davvero veloce, per non parlare della rapidità con cui puoi caricare un set di dati di grandi dimensioni. È stato fantastico vedere gli studenti provenienti da campi più quantitativi essere entusiasti di farlo con JMP."
– Christian Hildebrand, Professore assistente di Marketing Analytics, Università di Ginevra
Storia di successo dell'Università di Ginevra
"Se non avessi avuto JMP, avrei dovuto imparare R. Ho usato R in passato ed è anche un ottimo strumento, ma c'è un'enorme curva di apprendimento - dover padroneggiare lo scripting, per esempio. La maggior parte di noi qui all'istituto non sono statistici. Siamo ecologisti, biologi, fisiologi della riproduzione. E utilizziamo le statistiche come strumento per aiutarci a rispondere alle domande poste dalla nostra ricerca”.
– JP Montagne, coordinatore della ricerca, divisione di ecologia animale applicata, zoo di San Diego
Storia di successo dello zoo di San Diego
“JMP è uno strumento statistico che sfrutta i vantaggi dell'informatica in modo potente. A differenza degli altri strumenti disponibili, che sono sostanzialmente gli stessi di 20 anni fa, solo più veloci, JMP fa cose che altri software non fanno .”
– Robert Stine, Professore di Statistica, The Wharton School dell'Università della Pennsylvania
Storia di successo dell'Università della Pennsylvania
ANALISI DEL TESTO
“Recentemente ho avuto l'opportunità di lavorare con il gruppo qualità di Avon per analizzare alcune recensioni di prodotti. Ci sono stati commenti volontari offerti da alcuni consumatori su una linea di prodotti [cosmetici] per labbra e sopracciglia. Osservando le valutazioni, potresti vedere solo valutazioni mediocri . Ma analizzando più a fondo si può vedere che in realtà la distribuzione era bimodale. C'erano persone innamorate del prodotto: stava soddisfacendo le aspettative. E poi c'erano persone estremamente deluse. Quindi abbiamo completato a analisi del sentiment per approfondire i commenti di testo in JMP. Era chiaro che c'era un problema di qualità. Il colore del prodotto non corrispondeva alle aspettative del consumatore – e questo è ciò che è stato estremamente deludente per le persone. Siamo stati in grado di creare una nuvola di parole e, utilizzando l'analisi del sentiment, mostrare le parole in rosso per le valutazioni negative e in verde per le valutazioni positive. Questa analisi ha mostrato un'enorme differenza tra gli atteggiamenti dei consumatori nei confronti di questo prodotto, ma è stata anche molto utile nella presentazione ai decisori Avon. [La visualizzazione] ha reso molto chiaro ai decisori quando il nome dell'azienda appare in rosso in questa nuvola di parole che il consumatore è davvero frustrato dall'azienda. E fortunatamente, come risultato di questa analisi, siamo stati in grado di riformulare diversi prodotti all'interno di quella linea per labbra e sopracciglia per soddisfare meglio le esigenze del consumatore. .”
– Elizabeth Knapp, chimico senior, Avon Products
Dal punto di vista statistico: rispondi alle domande cruciali delle ricerche di mercato
“ Mantenere le domande semplici è davvero cruciale. Per gli studi Avon, otteniamo dati sui consumatori in diversi modi: attraverso sondaggi e focus group. In qualità di scienziato che lavora allo sviluppo e al test dei nostri prodotti, lavorerò a fianco di esperti di consumo ed esperti di marketing per creare una serie di domande che non solo siano semplici, ma che abbiano senso per il consumatore. Molte volte si tratta di domande sequenziali che guidano il processo di pensiero del consumatore nei sondaggi a scelta multipla o a risposta multipla. Iniziamo con cose semplici riflettendo sulla loro routine [di trucco]. E alla fine arriviamo alle domande che sono al centro della nostra analisi, ottenendo le loro vere opinioni in domande a testo aperto.
– Elizabeth Knapp, chimico senior, Avon Products
Dal punto di vista statistico: rispondi alle domande cruciali delle ricerche di mercato
“C'è così tanta emozione dietro il campo della scienza cosmetica e della cura personale. Le persone hanno preferenze chiare e un'attrazione emotiva verso tipi specifici di prodotti, fragranze, colori. Lavoriamo davvero per unire i dati sulle prestazioni del prodotto che raccogliamo in laboratorio con le emozioni e le preferenze che raccogliamo. E JMP si è rivelato uno strumento davvero utile per riunire tutti questi dati in un unico posto .”
– Elizabeth Knapp, chimico senior, Avon Products
Dal punto di vista statistico: rispondi alle domande cruciali delle ricerche di mercato
“Come parte del team a monte, penso che le visualizzazioni possano aiutare a portare avanti le decisioni e portare tutti i nostri stakeholder sulla stessa lunghezza d’onda. Ho condiviso un esempio di utilizzo dell'analisi del sentiment [in JMP] per risolvere un problema di qualità, ma nel mondo a monte mi sono concentrato sul lavoro con l'esclusivo principio attivo di Avon, il Protinolo. Cercando di sfruttare questa tecnologia nei prossimi 10 anni, stiamo davvero cercando di scoprire dove possiamo collocarla all'interno delle priorità aziendali di Avon - e anche cosa ha senso per il consumatore. Quindi queste risposte dei consumatori presentano una nuvola di parole che rappresenta ciò che è fondamentale per portare avanti questo ingrediente e massimizzare davvero i benefici che può avere nel nostro portafoglio... Dati come questi che riceviamo dai consumatori evidenziano davvero dove vogliamo andare come direzione per Avon e sono cruciali per aiutarci a prendere decisioni chiave nel posizionamento dei nostri prodotti .”
– Elizabeth Knapp, chimico senior, Avon Products
Dal punto di vista statistico: rispondi alle domande cruciali delle ricerche di mercato
“Utilizzo JMP da circa quattro anni e le mie competenze si sono sviluppate nel tempo attraverso l'interfacciamento con i diversi strumenti di sondaggio che utilizziamo – e la progettazione di esperimenti – anche solo con il semplice Graph Builder. C'è un'enorme quantità di documentazione disponibile che è davvero utile. Inoltre non posso che elogiare anche i rappresentanti dei clienti perché in Avon lavoriamo costantemente con il nostro rappresentante. Siamo in grado di andare avanti e indietro e arrivare davvero al posto migliore con i nostri dati e trovare gli strumenti giusti all'interno di JMP .”
– Elizabeth Knapp, chimico senior, Avon Products
Dal punto di vista statistico: rispondi alle domande cruciali delle ricerche di mercato
“I consumatori sono costretti ad acquistare i nostri prodotti a causa della combinazione di scienza forte, estetica desiderabile e linguaggio avvincente che sta dietro ad essi. E davvero, per noi, questo è un processo iterativo. Stiamo esaminando i dati della strumentazione di laboratorio, i dati sulla percezione dei consumatori e combinando tutte queste cose insieme [con l'analisi] per fornire realmente informazioni su queste risposte emotive dei nostri consumatori. Ed è questo che crea il successo .”
– Elizabeth Knapp, chimico senior, Avon Products
Dal punto di vista statistico: rispondi alle domande cruciali delle ricerche di mercato
CLINICA JMP
“Abbiamo ritenuto che JMP Clinical avrebbe fornito Almirall le possibilità di gestione dei dati [di cui avevamo bisogno] senza richiedere ulteriori trasformazioni dei dati da parte dei CRO per fornire un accesso integrato ai dati dei pazienti ai team clinici in modo efficiente non solo durante lo studio ma anche quando si esplorano i dati in modo retrospettivo”.
– Diego Herrera, responsabile della gestione globale dei dati e delle informazioni sui progetti, Almirall
Storia di successo di Almirall
“Clinica JMP aiuta a risparmiare costi e tempo nel processo di accesso ai dati ed estendere il riutilizzo dei dati dei pazienti lungo il ciclo di vita dello sviluppo clinico”.
– Diego Herrera, responsabile della gestione globale dei dati e delle informazioni sui progetti, Almirall
Storia di successo di Almirall
“Stavamo cercando opzioni per visualizzare i dati in un modo efficiente e integrato che fosse interattivo e consentisse alle persone di esplorare , visualizzare e ottenere dati più sensibili... Abbiamo trovato che JMP Clinical sia il migliore.”
– Diego Herrera, responsabile della gestione globale dei dati e delle informazioni sui progetti, Almirall
Storia di successo di Almirall
“JMP Clinical ci consente di analizzare un grande volume di dati. In un approccio basato sul rischio, dove si trova il rischio? Negli outlier. [JMP Clinical ci consente di] scopri perché sono valori anomali e come puoi risolvere i problemi e quali azioni dobbiamo eseguire”.
– Merce de Frias, Responsabile della sperimentazione clinica internazionale, Almirall
Storia di successo di Almirall
“Mentre tutti hanno accesso agli stessi dati di sperimentazione, JMP Clinical offre un concetto di ruolo utente che fornisce a ciascun ruolo un insieme specifico di funzioni di analisi .”
– Peter Bewerunge, responsabile Scienze della vita, Accantec
Storia di successo di Acantec
“Gli utenti di JMP Clinical che non sono programmatori lo apprezzano ottieni tutte le informazioni rilevanti con pochi clic. L’interattività consente loro di effettuare un’esplorazione progressiva dei dati clinici, di andare sempre più in profondità nei loro dati”.
– Peter Bewerunge, responsabile Scienze della vita, Accantec
Storia di successo di Acantec
“Il fatto che JMP lo sia preferito dalle agenzie di regolamentazione dà fiducia ai nostri clienti.”
– Peter Bewerunge, responsabile Scienze della vita, Accantec
Storia di successo di Acantec
“Ce lo dicono i nostri clienti che JMP Clinical li aiuta a garantire maggiore efficienza e precisione ai loro studi. Ora hanno una soluzione integrata. Sono rimasti colpiti dalla semplicità e dalla velocità di JMP Clinical. È semplicissimo importare i dati degli studi clinici e poi sei pronto per eseguire analisi significative."
– Peter Bewerunge, responsabile Scienze della vita, Accantec
Storia di successo di Acantec
“[Istituendo un approccio basato sul rischio,] possiamo liberare tantissimo tempo, consentendo alle persone di svolgere effettivamente compiti reali invece di limitarsi a guardare i dati. Questo è molto vantaggioso per l'azienda. È una questione di ottimizzazione del tempo e alla fine della giornata i dipendenti possono concentrarsi sulla parte divertente del loro lavoro invece che sui compiti noiosi…. JMP Clinical è stato sicuramente lo strumento più semplice sia per insegnare che per imparare. Ecco perché diciamo ai nostri clienti che se non hanno già un'altra preferenza, dovrebbero utilizzare JMP."
– Kasper Munck, consulente principale, NNE
Storia di successo di Ferring Pharmaceuticals e NNE
“Abbiamo deciso congiuntamente di sviluppare in modo interattivo scrivendo e modificando le specifiche, partendo solo da due requisiti fondamentali: in primo luogo, essere in grado di eseguire le prestazioni del sito utilizzando inferenza statistica e metriche degli endpoint clinicamente rilevanti (basate sui grafici dei vulcani). In secondo luogo, la qualità del reclutamento rispetto alla velocità del reclutamento (quest'ultima troppo spesso rappresenta l'obiettivo limitato a breve termine).Il tutto ovviamente sulla base di a interfaccia clinica JMP dinamica click-and-play e slice-and-dice personalizzata per il monitoraggio statistico centrale .”
– Egbert A. Van Der Meulen, Direttore senior di biostatistica, Ferring Pharmaceuticals
Storia di successo di Ferring Pharmaceuticals e NNE
“JMP Clinical si basa interamente sui dati CDISC ADaM e SDTM, che Ferring dispone da oltre un decennio. In quanto tale, ha il potenziale, francamente, fare tutto il necessario per condurre e riportare studi clinici, che si tratti di monitoraggio statistico centrale, rilevamento di segnali, creazione di narrazioni, creazione di archivi di dati clinici o, addirittura, reporting completo di studi clinici con la semplice pressione di un pulsante. Questo grande potenziale non è stato ancora pienamente realizzato, ma darà spazio ai programmatori statistici per passare al livello successivo, probabilmente più impegnativo, di aggiungere valore al reporting degli studi clinici e all’esplorazione dei dati”.
– Egbert A. Van Der Meulen, Direttore senior di biostatistica, Ferring Pharmaceuticals
Storia di successo di Ferring Pharmaceuticals e NNE
“Stiamo attualmente esplorando con NNE – mantenendo la business unit JMP Clinical nel ciclo – la possibilità di generare automaticamente report statistici e, più avanti, di costruire data warehouse clinici utilizzando JMP Clinical e i nostri database di repository basati su AdaM. Intendiamo inoltre esplorare come JMP Clinical possa essere utilizzato nella progettazione di applicazioni sperimentali di progetti di sperimentazione adattivi e possibilmente bayesiani senza soluzione di continuità di fase IIa/IIb o II/III più complessi.JMP Clinical sarebbe preferibile rispetto a un pacchetto software autonomo per scopi speciali, che sarebbe probabilmente piuttosto più costoso. Disporre di uno strumento meraviglioso per il monitoraggio statistico centrale non rappresenta la fine della nostra collaborazione con NNE, tutt’altro”.
– Egbert A. Van Der Meulen, Direttore senior di biostatistica, Ferring Pharmaceuticals
Storia di successo di Ferring Pharmaceuticals e NNE
“ JMP Clinical è un prodotto che si distingue per la sua attenzione agli studi clinici . Una volta standardizzati i dati sin dalla fase di raccolta, JMP Clinical aiuta con l'analisi e l'interpretazione."
– Joo Hwan Lee, Responsabile dello sviluppo clinico, Medytox
Storia di successo di Medytox
“ JMP Clinical consente di trasformare facilmente il formato dei dati da presentare all'organismo di regolamentazione. Se disponi di un set di dati standardizzato, puoi facilmente ottenere più report utili sugli studi clinici senza alcuna manipolazione speciale."
– Joo Hwan Lee, Responsabile dello sviluppo clinico, Medytox
Storia di successo di Medytox
“È facile generare revisioni semplicemente collegando il set di dati, cosa che, con altri strumenti di analisi, può essere ottenuta solo attraverso una serie di operazioni. La funzione Rapporto sulla sicurezza di JMP Clinical è un buon esempio di funzionalità innovativa – può gestire più dati di quanto si possa pensare, quindi può essere molto utile per i ricercatori clinici. Inoltre, i rapporti sulla sicurezza clinica di JMP mostrano il rischio per paese e istituzione utilizzando il modello di valutazione del rischio degli studi clinici. Ciò offre grande comodità a coloro che conducono studi clinici .”
– Joo Hwan Lee, Responsabile dello sviluppo clinico, Medytox
Storia di successo di Medytox
“ JMP Clinical unisce il valore aggiunto della grafica JMP a SAS . È uno strumento enorme e potente e ho ancora molto da imparare”.
– Chris Wells, responsabile del team, gruppo di monitoraggio statistico centralizzato, Roche
Storia di successo di Roche
PUNTI
"Ho trovato STIPS il miglior corso di insegnamento online a cui abbia mai partecipato, indipendentemente dall'argomento. Sono molto grato per aver ricevuto il materiale didattico e spero che lo utilizzerò per la prossima formazione interna nella mia organizzazione."
– Steffen Bugge, scienziato, Bayer AS
"La velocità con cui JMP ci ha consentito di arrivare a elementi concreti e la flessibilità nel distillare problemi complessi con Graph Builder e Profiler hanno consentito ai vertici di PCC di comprendere il valore di JMP per la nostra azienda. Proprio quest'anno stiamo formando tutto il nostro personale tecnico a rotazione con Corso STIPS per radicare questo pensiero e la capacità di utilizzare JMP fin dall'inizio della loro carriera."
– Steve Hampton, Responsabile del controllo di processo, PCC Structural
Steve Hampton di PCC Structurals parla della transizione da Minitab e del perché è così importante sfruttare le risorse JMP per il coinvolgimento e l'apprendimento che definisce un "immenso valore aggiunto"
“[STIPS] è molto buono. Ha una serie di moduli. Ho iniziato limitandomi a progettare il modulo degli esperimenti, poi mi sono appassionato e ho realizzato tutti gli altri moduli. Questo ti darà una buona comprensione dall'idea di base su come dovresti risolvere un problema all'esecuzione di tutte le analisi, l'apprendimento automatico, tutto questo genere di cose. Ti dà un bel sapore introduttivo.
– Ben Deadman, Responsabile della struttura, Centro per l'analisi rapida online delle reazioni, Imperial College di Londra
È ora di innovare: insegnare la progettazione di esperimenti ai chimici: lezioni dall'Imperial College
Londra (link in arrivo)
“In 3 o 4 ore potresti completare il [modulo STIPS] e avere conoscenze sufficienti per progettare un
semplice esperimento. Quindi spetta a te decidere se eseguire l'esperimento per testarlo. Ci sono anche molti set di dati all'interno di JMP. Questo è il bello di [STIPS]: ti fornisce dati su cui esercitarti."
– Ben Deadman, Responsabile della struttura, Centro per l'analisi rapida online delle reazioni, Imperial College di Londra
È ora di innovare: insegnare la progettazione di esperimenti ai chimici: lezioni dall'Imperial College
Londra (link in arrivo)
"Sapevo che STIPS ha rappresentato un'eccezionale opportunità per promuovere ulteriormente il pensiero statistico all'interno di NVIDIA. STIPS è eccellente nel bilanciare la teoria statistica e l'uso pratico di JMP per risolvere i problemi comuni che molte organizzazioni affrontano quotidianamente. È stato accolto positivamente da tutti quelli con cui ho parlato e stiamo discutendo se lanciarlo nuovamente quest'anno.La migliore testimonianza del valore di questa formazione è quando vado alle riunioni e vedo i metodi utilizzati .”
– Pete Cannon, Direttore senior, Ingegneria della qualità del prodotto e Sistemi di gestione della qualità, NVIDIA
Storia di successo di NVIDIA
“ Consiglio vivamente STIPS a qualsiasi organizzazione che desideri migliorare ed espandere l'uso degli strumenti statistici nella risoluzione dei problemi ."
– Pete Cannon, Direttore senior, Ingegneria della qualità del prodotto e Sistemi di gestione della qualità, NVIDIA
Storia di successo di NVIDIA
“ STIPS è un ottimo corso. Sono stato felice di avere un corso online che concentrasse molte informazioni importanti in un livello semplice e comprensibile."
– Andreas Trautmann, esperto di processi per la lavorazione a monte, scienza e tecnologia della produzione, Lonza
Storia di successo di Lonza
“ STIPS sta espandendo quanto gli studenti imparano e come lo apprendono . È pieno di casi di studio realistici del settore. Ed è autonomo, con ritmo autonomo... La struttura di STIPS è flessibile, quindi è possibile ordinare gran parte del contenuto per adattarlo al corso che si sta insegnando, il che potrebbe non allinearsi perfettamente con nessun modulo STIPS. È tutto completamente integrato: gli studenti possono semplicemente spostarsi attraverso il corso... STIPS in realtà semplifica tutto questo e lo rende migliore.”
– Phil Ramsey, Docente principale, Università del New Hampshire
Storia di successo dell'Università del New Hampshire
“Sto ricevendo feedback dai miei studenti che a loro piace davvero STIPS. È multimediale. È vivace, le cose sono ben spiegate e possono completarlo al proprio ritmo. Proprio la settimana scorsa, uno studente mi ha detto: "Penso di aver finalmente capito la statistica". Ha detto che le piace molto la progettazione degli esperimenti ed è entusiasta del fatto che sta acquisendo una migliore comprensione delle statistiche lungo il percorso .”
– Phil Ramsey, Docente principale, Università del New Hampshire
Storia di successo dell'Università del New Hampshire
" Utilizzando PUNTI è stato fantastico per noi perché fornisce un contesto ricco del tipo di problemi che i nostri associati tecnici stanno cercando di risolvere . Il contenuto è strutturato pensando all'utente: come può rispondere alle sue domande utilizzando tecniche statistiche."
- John Szarka, statistico, WL Gore
John Szarka su JMP Pro, riproducibilità e perché essere attivi nella comunità JMP e nel programma Early Adopter aiuta gli utenti di WL Gore a ottenere di più dal loro investimento nel software
FORMAZIONE SAS FORMAZIONE JMP
"Imparare JMP è facile, ma non è gratuito. È necessario investire tempo leggendo manuali e partecipando ai webinar JMP. Se impari giorno per giorno facendo queste cose e imparando sul campo, sperimenterai un ritorno del tempo investito molto rapidamente"
Fabrizio Ruo Redda, Vishay
JMP DS Americas 2021 - Produttori di registrazioni - Data Explorers Spotlight gallery.mp4 - Tutti i documenti (sharepoint.com)
“Noi, insieme al nostro management, la pensavamo in questo modo: se vogliamo investire in JMP, allora dobbiamo investire [nella formazione]. Ci siamo resi conto che non avevamo le competenze interne e non le avremmo sviluppate dal nulla... Il team educativo ha davvero adattato la formazione a ciò di cui avevamo bisogno . Ho sentito da molti membri del team che hanno partecipato che questo è stato uno di quei corsi di formazione che hanno trovato effettivamente utili. Siamo stati in grado di sfruttare davvero la conoscenza e l'esperienza di SAS interagendo con diversi clienti per aiutarci a identificare ciò di cui avevamo bisogno e il modo migliore per affrontarlo…. È stata una buona collaborazione .”
– Tim Holtz, responsabile dell'ingegneria di processo, Parker LORD
Storia di successo di Parker LORD
"JMP è potente tanto quanto la persona che lo guida... Mi sono reso conto che per ottenere il valore effettivo da [JMP] erano necessari ulteriori investimenti. È stato allora che abbiamo deciso di coinvolgere SAS Education…. SAS ci ha aiutato a colmare gli spazi vuoti: abbiamo spiegato loro cosa stavamo cercando di ottenere e loro ci hanno indicato gli strumenti di cui avevamo bisogno per arrivarci .”
– Bernard Goguelet, Responsabile della qualità, Parker LORD
Storia di successo di Parker LORD
" L'organizzazione JMP è di prim'ordine, già negli anni '90, quando ho iniziato a utilizzare il software e ho seguito corsi di formazione presso la sede centrale della SAS a Cary. E l'espansione di JMP ad altre aziende per cui ho lavorato è sempre avvenuta con il grande supporto dei team commerciale e tecnico."
- Craig DePorter, responsabile dello sviluppo minerale avanzato, Omya
Craig DePorter di Omya, autodefinitosi “evangelista dell'analisi”, spiega perché abilitare l'analisi significa imparare di più con meno (jmp.com)
VERTICI DI SCOPERTA
"Per coloro che non hanno mai partecipato a un Discovery Summit, non posso raccomandarlo abbastanza! Il team JMP si sente davvero come una famiglia e ti porta in quella famiglia, il che è un'esperienza davvero straordinaria. Tutto questo è in bella mostra al Discovery. Ogni volta che ho partecipato al Summit ho portato a casa non una cosa ma tante cose, e la considero una conferenza fondamentale. L'accesso a tutorial, corsi di formazione e presentazioni è straordinario."
- Don Kent, responsabile del team completo di data science, Intel
Don Kent di Intel parla di ciò che rende matura un'organizzazione di analisi, dell'importanza del tutoraggio e dell'adesione alla "famiglia JMP" al Discovery Summit
"Utilizzo JMP da circa sei anni (e JMP Pro da due), ma è stato solo un paio d'anni fa che sono stato veramente coinvolto nella comunità JMP. Sono stato piuttosto attivo nei forum di discussione della community JMP (per lo più chiedendo aiuto per lo scripting), ho partecipato al Discovery Summit del 2019 (che è stato fantastico!) e ho avuto la fortuna di essere selezionato per presentare almeno un anno al Discovery Summit ."
"Ho ottenuto più idee di miglioramento pratico da questa conferenza che da qualsiasi altro dei miei molti anni di conferenze tecniche aziendali."
-Steve Hampton, Responsabile del controllo di processo, PCC Structural
Steve Hampton di PCC Structurals parla della transizione da Minitab e del perché è così importante sfruttare le risorse JMP per il coinvolgimento e l'apprendimento che definisce un "immenso valore aggiunto"
"Fallo. Vale la pena dedicare il nostro tempo."
– Ted Ellefson, Seagate
" Ai Discovery Summit puoi sempre imparare cose nuove – che si tratti di un nuovo metodo, di un nuovo strumento, di una nuova applicazione. Inoltre, puoi connetterti facilmente ad altri utenti e agli sviluppatori di software JMP. Parlando con gli architetti del software, puoi sviluppare una comprensione ancora migliore dei metodi a cui hai accesso in JMP. E puoi suggerire di aggiungere nuove funzionalità per un modello specifico nelle prossime versioni ."
– Zhiwu Liang, statistico principale, Procter & Gamble
Zhiwu Liang di Procter & Gamble spiega come coltivare un rapporto dinamico con JMP Development aiuta l'azienda a ottenere di più dal suo investimento in un software che viene costantemente migliorato
"Vai, impara, incontra gente e divertiti!"
– AJ Kaur, Perrigo
"I Discovery Summit sono le migliori conferenze a cui abbia mai partecipato! Ho imparato come collegare i miei modelli di machine learning R/MATLAB/Python a JMP.Ho acquisito un'esperienza molto migliore con Functional Data Explorer e ho trovato alcuni nuovi trucchi per la grafica."
- Anonimo
"Il Discovery Summit è la migliore conferenza al mondo per dati, analisi e risoluzione di problemi statistici."
– Jed Campbell, sintetico statunitense
"Grande opportunità per apprendere aspetti di JMP da diversi settori e casi d'uso che non fanno parte del tuo attuale set di strumenti ma che potrebbero fornire nuove informazioni sui tuoi dati."
– Mark Dayton, Soluzioni tecnologiche MACOM
"Il Discovery Summit è una grande conferenza. Puoi raccogliere delle belle novità."
– Peter Mroz, Janssen Pharmaceutical
"Il Discovery Summit ha presentato una gamma molto ampia di argomenti. Molte buone intuizioni."
– Craig Minor, Lexmark International
"Se si desidera sfruttare appieno il potenziale di JMP, è d'obbligo partecipare al Discovery Summit."
– Fabio D'Ottaviano, Dow Chemical
"Indipendentemente dal fatto che tu pensi o meno che un argomento della plenaria, di un documento o di un poster si applichi direttamente a te e/o al tuo lavoro, imparerai SEMPRE qualcosa di utile, interessante o entrambi... Ci sono sempre cose nuove da imparare su JMP, indipendentemente da quanto tempo ne sei utente."
– Leslie Fuquay, Syngenta
"Il Discovery Summit offre una grande opportunità per espandere il tuo bagaglio di talenti."
– Dave Sandell, ExxonMobil
"Il Discovery Summit è stata una fantastica esperienza: opportunità di apprendimento, un'ampia varietà di argomenti, informazioni dettagliate, fantastica opportunità di incontrare gli sviluppatori e porre domande specifiche."
– Monique Lander, Ecolab
"Discovery Summit è un luogo in cui apprendere la potenza di JMP, apprendere funzionalità di cui non sapevi esistessero, incontrare nuove persone che sono utenti JMP e divertirsi davvero. Le sessioni plenarie sono ottimi esempi del potere dei dati e contengono sempre storie motivazionali che incoraggiano a apportare miglioramenti continui e a non smettere mai di imparare."
– Lori Montano-Martinez, Laboratori Nazionali Sandia
"Smettila di pensarci e fallo!"
– Kevin Vedvik, Scienze esatte
"Questi summit forniscono esempi utili di come JMP possa migliorare la revisione e la presentazione dei dati."
– Bruce Nielson, Xcel Energy
"Fai un elenco di domande su JMP prima di partecipare alla conferenza. Cerca sviluppatori ed esperti in questi argomenti. Puoi ottenere risposte a molte domande e ottenere una prospettiva nuova e fresca su argomenti che pensavi di conoscere."
- Anonimo
"Non importa quanto pensi di sapere, imparerai qualcosa di nuovo al JMP Discovery Summit."
– Annie Dodson, Ascend Performance Materials
"Il Discovery Summit è un ottimo incontro per conoscere le tendenze e gli argomenti attuali dell'analisi dei dati dalle conferenze plenarie, incontrare e chattare con altri utenti JMP e discutere le funzioni di JMP con gli sviluppatori."
– Ed Tom, Prime Genomics
"Discovery Summit: presentazioni eccellenti. Argomenti e discussioni rilevanti. Opportunità inestimabili di interazioni individuali con gli sviluppatori."
– Russell Hudson, Lumileds
"Discovery Summit è molto utile per quanto riguarda: metodi statistici, esempi, componenti aggiuntivi e script JMP. Leggi il maggior numero possibile di download di presentazioni prima della riunione e poni domande ai relatori dei poster, in Unsessions, in qualsiasi momento. Successivamente controlla la community JMP e guarda le parti che ti sei perso."
– Richard Hertzberg, Università di Emory
"Il Discovery Summit è la migliore conferenza a cui potrai mai partecipare in termini di come vieni trattato e di opportunità di crescita professionale, incluso un prezioso networking."
– Philip Ramsey, Università del New Hampshire
"Discovery Summit: la migliore delle conferenze. C'è molto da vedere e imparare. Ottimi documenti. Ospitalità straordinaria. Facile da navigare, facile connettersi con gli sviluppatori e porre domande."
– Leighton Spadone, DAAS Inc. Consulenza
"Parteciperai sicuramente al Discovery Summit se ne hai l'opportunità. Incontro sempre nuove persone e imparo cose nuove. È davvero un vertice nel complesso divertente ed educativo."
– Michelle St. Peter, Grifols Therapeutics
"Presentate domande generali che potrebbero essere poste agli sviluppatori. Mantieni la mente aperta e partecipa a conferenze/eventi che potrebbero essere fuori dalla tua zona di comfort."
– Anderson Mayfield, Amministrazione Nazionale Oceanica e Atmosferica (NOAA) e Università di Miami
" Vedere come vengono gestite determinate sfide altrove può essere di grande aiuto quando cerco un modo per padroneggiare il mio o affrontare sfide simili. I Discovery Summit estendono questo concetto alla scena internazionale ma, cosa più importante, queste conferenze offrono l'opportunità di incontrare gli sviluppatori JMP. Sono un'eccellente fonte per spiegare cosa accade dietro le quinte nelle piattaforme JMP e sono sempre interessati alle idee degli utenti per le nuove funzionalità di JMP . "
– Gerd Kopp, statistico della gestione della qualità e dell'affidabilità, Biotronik
Gerd Kopp parla della promozione dell'analisi, del superamento degli ostacoli interni e della creazione di un rapporto con l'organizzazione JMP
" Vertici di scoperta sono eccellenti nel far crescere la comunità di persone con una mentalità statistica. Nessuna vendita forzata di JMP. Certamente non fa male JMP è lo strumento migliore che ho trovato per il tipo di cose che faccio , ma lo spirito del Summit è quello di sposare il concetto di utilizzo delle statistiche nel lavoro quotidiano"
- Craig DePorter, responsabile dello sviluppo minerale avanzato, Omya
Craig DePorter di Omya, autodefinitosi “evangelista dell'analisi”, spiega perché abilitare l'analisi significa imparare di più con meno (jmp.com)
JMP16
“Avendo utilizzato lo screening dei modelli su JMP Pro 16 beta negli ultimi mesi, è già diventato una parte indispensabile della mia ricerca sulla modellazione predittiva della barriera corallina. Sebbene i modelli potessero essere confrontati piuttosto facilmente nelle versioni precedenti di JMP Pro (ad esempio, la piattaforma di "confronto modelli" di JMP Pro 15), questo nuovo strumento rende ancora più semplice per gli utenti testare simultaneamente molti modelli diversi (ad esempio, gen-reg, PLS, discriminante, reti neurali, ecc.) con lo stesso set di dati. Qualcosa che una volta richiedeva ore o addirittura giorni ora può essere fatto in pochi minuti (o addirittura secondi).Wow, che caratteristica fantastica! Questo sicuramente deve essere il miglioramento più grande dalla versione 15 alla 16 , e sono sicuro che molti altri proveranno la stessa cosa.“
- Anderson Mayfield, Amministrazione nazionale oceanica e atmosferica (NOAA) e il Università di Miami
"Sono felice di vedere l'aggiunta dell'analisi del limite di rilevamento in JMP Pro ; soddisfa un bisogno reale. In passato ho avuto molti casi con un limite di rilevamento, ma non sapevo come trattarlo nell'analisi. Ora disponiamo di opzioni semplici per incorporare i limiti di rilevamento nelle analisi otteniamo modelli più accurati e possiamo rilevare effetti importanti che altrimenti potremmo non vedere. "
- Stan Siranovich, Crucial Connection LLC
“JMP 16 ora ti porta alla prima riga appena aggiunta. È una di quelle piccole cose che hanno avuto un impatto immediato quando aggiungi ~ 1.725 righe a una tabella esistente da 375.000 righe!"
- Michael Anderson, Ingegnere senior per lo sviluppo di statistiche e misurazioni, Corning
" JMP 16 apporta due aggiunte molto interessanti alla piattaforma Time Series: l'inclusione dei modelli State Space Smoothing e l'opzione "Previsione su Holdback". Sia i modelli dello spazio degli stati che i criteri prestazionali utilizzati per la selezione del modello in base al campione holdback sono ampiamente utilizzati nelle applicazioni della catena di fornitura.
- I modelli State Space Smoothing sono i modelli resi popolari come modelli ETS (errore, tendenza, stagionalità) da Rob Hyndman. Questa classe di modelli è flessibile e interpretabile. Il report Livellamento spazio stati fornisce un report Stati dei componenti che aiuta a comprendere i componenti di livello, tendenza e stagionalità.
- L'opzione "Previsione sull'holdback" nella finestra di dialogo Serie temporali consente di adattare modelli di livellamento dello spazio degli stati e ARIMA che ottimizzano un criterio di prestazione su un insieme di holdback. I criteri di prestazione includono RMSE, MSE, MAPE e MAE.
Un'aggiunta alla piattaforma Time Series Forecast consente inoltre all'utente di adattare i modelli utilizzando uno dei tre parametri di prestazione ampiamente utilizzati (RMSE, MSE e MAE)."
- Marie Gaudard, Consulente statistico
"Mi piacciono molte delle nuove funzionalità di JMP 16. L'apprendimento automatico, l'analisi del sentiment, lo screening dei modelli e il SEM sono tutte tecniche molto popolari tra gli appassionati di tecnica o tra i fanatici dell'analisi. Comprendere sentimenti e percezioni è essenziale al giorno d'oggi, dove il diagramma del percorso SEM può immediatamente rappresentare le associazioni tangibili e meno tangibili tra loro. Lasciati sorprendere dalla quantità di informazioni e interattività che otterrai! "
- Roselinde Kessels, Professore assistente, Università di Maastricht
"Adoro la piattaforma di modellazione delle equazioni strutturali in JMP e il le nuove funzionalità della versione 16 lo rendono ancora più potente. "
- Vic Strecher, CEO, Kumanu
