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통계적으로 말하기: 탁월한 분석을 위한 공유 비전 개발

" 따라서 핵심 특징은 성장하고 적응하려는 의지, 업무를 더 잘 수행하는 방법을 배우려는 호기심, JMP 소프트웨어와 같은 교육적, 기술적 투자와 리소스였습니다. , 리더십을 통해 사람들의 기술 향상을 지원하며 이는 매우 지속적인 성장 활동입니다."

– 로렌 페렐만 , Riffyn 과학 부문 부사장

"먼저 오늘 저를 강연에 초대해 주신 JMP 팀에 감사의 말씀을 전하고 싶습니다. 그리고 또한 내가 세상을 바라보는 방식을 정말로, 진정으로 변화시키는 세계적 수준의 제품을 만들기 위해 ."

– 팀 가드너, Riffyn CEO

통계적으로 말하자면: 21세기 과학을 위한 "실험"의 재구성(링크 제공 예정)

"[쿼리 작성기를 사용하여 다양한 데이터 소스의 데이터와 직접 인터페이스]는 데이터에 대한 액세스를 제공하기 위해 IT에 의존하지 않기 때문에 우리에게는 정말 큰 진전입니다. . 디지털화의 여정이 시작되고 있습니다.”

– Vasco Cachaco, Xaar 식스 시그마 프로세스 수석 챔피언

“데이터를 통한 혁신은 선도적인 조직의 주요 특징입니다. 데이터를 분석하고 결과를 시각적으로 전달하는 능력은 오류를 최소화하면서 의사 결정 속도를 높이는 데 매우 중요합니다. Vishay Semiconductor Italiana에서는 분석 문화는 우리 DNA의 일부입니다 – 그리고 날이 갈수록 좋아지고 있습니다. 나는 그것을 믿는다 분석력과 기술력이 합쳐지면 최고의 결과를 얻을 수 있습니다. , 린 식스 시그마(Lean Six Sigma) 문화 배포를 촉진합니다.”

– Fabrizio Ruo Redda, Vishay Semiconductor Italiana R&D 수석 관리자

비셰이 성공 사례

“ 분석 플랫폼과 스크립팅 언어의 통합 덕분에 JMP는 매우 강력한 도구가 되었습니다. . 기본적인 스크립팅을 아주 쉽게 배워서 편리하게 사용할 수 있습니다… 새로운 시스템을 사용하면 이제 최소한의 노력과 낮은 오류 위험으로 상세한 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 과거에는 여러 시스템의 데이터를 통합하는 데 며칠이 걸렸던 작업을 이제 몇 분 안에 분석하여 데이터를 통한 혁신을 촉진할 수 있습니다. .”

– Fabrizio Ruo Redda, Vishay Semiconductor Italiana R&D 수석 관리자

비셰이 성공 사례

“ [JMP가 없었다면] 우리는 계속해서 점진적인 개선을 이루었지만 동일한 수준의 비즈니스 영향을 실현하지는 못했을 것입니다. .”

– Fabrizio Ruo Redda, Vishay Semiconductor Italiana R&D 수석 관리자

비셰이 성공 사례

" JMP는 정말 매력적이고 사용하기 쉬운 소프트웨어입니다. DOE와 제가 필요할 수 있는 기타 모든 통계 분석과 같은 흥미로운 기능도 갖추고 있습니다. . 이 도구를 갖고 이 도구로 코딩할 수 있다는 것은 정말 멋진 일입니다.JMP에는 데이터를 분석하고 스크립트를 사용하여 자체 응용 프로그램을 구축할 수 있는 소프트웨어가 있습니다. . JSL을 사용하면 많은 것을 빠르게 배울 수 있습니다."

– Torsten Weber, Heliatek 프로세스 통합 엔지니어

헬리아텍 성공 사례

“ JMP는 모든 것을 하나의 통합 플랫폼으로 통합할 수 있습니다. … JMP 기능을 사용하여 데이터베이스 및 여러 파일에서 데이터를 가져오고, 다양한 JMP 테이블 기능을 사용하여 효율적인 정리 또는 준비를 수행할 수 있습니다. JMP는 통계 분석 및 모델링을 위한 다양한 강력한 플랫폼과 도구를 제공합니다. . 플랫폼 디자인은 사용자 친화적이고 분석 프로세스 흐름의 세부 사항을 유지하며 JMP의 스크립팅 언어로 고급 기능을 제공하여 다양한 분석을 실행합니다. .”

– Miao Chen, Tokyo Electron Limited 데이터 과학자

“기존 JMP 템플릿이나 AI 도구를 사용하여 대시보드에 JMP 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. JSL을 사용하여 처음부터 일부 UI를 작성하도록 선택할 수 있습니다. 자동화 측면에서 JSL은 안정적인 런타임 환경을 갖추고 있습니다. 복잡한 분석을 실행하거나 외부 시스템과 상호 작용하기 위해 강력하고 재사용 가능한 코드를 생성하는 데 유용합니다. .”

– Miao Chen, Tokyo Electron Limited 데이터 과학자

“이제 이 판독값과 관찰 내용을 최종 사용자와 공유할 시간입니다. 그리고 JMP에는 그래프를 만들고 모든 것을 대화형 JMP 보고서로 묶는 데 도움이 되는 매우 풍부한 기능이 있습니다. . 버튼만 클릭하면 근본 원인 분석 보고서가 자동으로 생성됩니다. 이것은 맞춤형 보고서입니다. 여기에서는 JSL의 도움을 받아 그래프가 예측 선별을 통해 제공되는 기여도 순서대로 정렬됩니다. 이 보고서의 가장 좋은 점은 대화형이라는 것입니다. 사용자가 좋은 홈과 나쁜 홈의 차이를 해석할 수 있도록 Fit-Y-By-X 차트를 추가할 수 있습니다. 오른쪽에는 사용자가 일부 센서 동향에 관심이 있는 경우를 대비해 또 다른 SPC 패널을 추가했습니다.”

– Miao Chen, Tokyo Electron Limited 데이터 과학자

“우리는 한 줄을 사용하여 JMP 파일을 가져오겠지만 실제 사례에서는 JMP를 일부 SQL 쿼리에 연결하고 싶을 수도 있습니다. 두 번째 단계에서는 향후 함수에서 사용할 변수 목록을 간단히 정의합니다. 그리고 여기에 다른 많은 데이터 정리 기능을 추가하거나 생성할 수도 있습니다… JMP에는 JMP 인터페이스에서 스크립트를 저장하는 데 도움이 되는 매우 편리한 기능이 있으므로 처음부터 코드를 생성하는 대신 기존 코드를 수정할 수 있습니다. .”

– Miao Chen, Tokyo Electron Limited 데이터 과학자

“ 분석가와 분야 전문가가 동일한 인터페이스를 사용하여 긴밀하게 협력하고 기존 JMP 플랫폼이나 애플리케이션 빌더를 사용하여 아이디어 프로토타입을 만드는 접근 방식을 공유할 수 있습니다. 그리고 JMP 스크립트 언어를 사용하여 프로세스의 모든 부분을 연결하고 복잡한 분석 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션을 더욱 확장하면 외부 데이터베이스에 응답하거나 웹 시스템에 보고서를 게시하는 등 외부 시스템과 상호 작용하여 더 많은 사용자에게 혜택을 줄 수 있습니다. 그 반복적 접근 방식은 확실히 데이터 가치 추출 프로세스가 향상되었습니다. .”

– Miao Chen, Tokyo Electron Limited 데이터 과학자

“요즘에는 경쟁 우위를 개발하거나 유지하기 위해 고급 데이터 분석 또는 기계 학습 기술을 활용하려는 조직이 점점 더 많아지고 있습니다. 하향식 전략은 데이터 인프라를 발전시키고 분석 프로세스를 가속화하기 위한 리소스 할당을 통해 일부 핵심 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 아이디어 구현을 간소화하는 JMP와 같은 기술을 활용하여 상향식 접근 방식을 적극적으로 취할 수 있습니다. 더욱 자동화된 분석 프로젝트는 분석 기능을 향상하고 일선 사용자에게도 혜택을 줍니다. .”

– Miao Chen, Tokyo Electron Limited 데이터 과학자

“NXP에서는 '대시보드'라는 단어에 약간의 모호성을 허용합니다. 우리는 대시보드를 모든 유형의 청중이 쉽게 사용할 수 있도록 데이터를 구성하고 시각화하는 모든 유형의 그래픽 인터페이스로 정의하고 싶습니다. 목표와 지표 또는 KPI를 비교할 수 있어야 하며 원시 데이터 자체에서는 얻을 수 없는 추가 통찰력을 제공해야 합니다. NXP에는 'JMP 가이드'라고 부르는 대시보드, 미니 애플리케이션이 있습니다. 각 JMP 가이드는 JMP 데이터 테이블에 대한 분석을 수행하여 요약 통계를 생성하는 JSL 스크립트를 실행하며 여기에는 사양 제한과 같은 임계값이 포함될 수 있습니다. 그리고 분명히 통계와 함께 제공되는 시각화도 포함됩니다. .”

– Alex Pamat, IT 솔루션 관리자, Advance Analytics, NXP

“ NXP에서 JMP는 엔터프라이즈 애플리케이션입니다. 즉, 전 세계 수백, 수백 개의 팀에 걸쳐 모든 도메인에 걸쳐 애플리케이션을 지원하는 프로세스가 있다는 의미입니다. JMP [배포]를 지원하기 위해 우리 팀은 리소스를 중앙 집중화함으로써 JMP 대시보드 개발을 통합할 수 있었습니다. JMP 사용자라면 누구나 액세스할 수 있는 내부 웹사이트에 호스팅되어 있습니다.”

– Alex Pamat, IT 솔루션 관리자, Advance Analytics, NXP

“사용자 데이터는 [JMP 대시보드]마다 다를 수 있지만 분석은 항상 동일합니다. 어디에 있든 한 사용자에서 다음 사용자로, 기계에서 기계로 표준화됩니다. [NXP의 모든 JMP 사용자]는 동일한 버전의 JMP [대시보드]에 액세스할 수 있습니다. 본질적으로 이는 회사 전체에 걸쳐 표준화된 분석을 위한 단일 진실 버전입니다. .”

– Alex Pamat, IT 솔루션 관리자, Advance Analytics, NXP

“[공통 분석 문화 조성의 주요 이점 중 하나는] 우리 모두가 동일한 언어를 사용한다는 것입니다. 우리는 JMP를 사용하여 데이터 분석 문제를 해결하는 것과 관련된 표준화된 용어와 언어로 구성된 용어집을 개발할 수 있었습니다. . 예를 들어, 텍사스 주 오스틴에 있는 제조 분야 직원이 중국 천진에 있는 품질 엔지니어에게 연락할 수 있습니다. 데이터 분석을 사용하여 문제를 해결하는 데 있어 둘 다 동일한 언어를 사용하고 있습니다.”

– Alex Pamat, IT 솔루션 관리자, Advance Analytics, NXP

“[공통적인 분석 문화의] 또 다른 이점은 변경 관리 프로세스의 필수 부분으로 간주되는 표준화된 분석 방법 . 이 프로세스는 변경 유형과 분석 중인 데이터 유형을 기반으로 평가해야 하는 특정 분석을 규정합니다. 분석은 이미 JMP의 코딩된 대시보드를 통해 표준화되었으므로 누구도 분석을 건너뛸 변명의 여지가 없습니다. .”

– Alex Pamat, IT 솔루션 관리자, Advance Analytics, NXP

“ 도구와 방법을 표준화하면 교육을 표준화할 수 있습니다. …. 우리는 JMP에서 구입한 과정을 사용하여 응용통계에 대한 꽤 탄탄한 내부 교육 프로그램을 운영하고 있습니다. 그러나 분석을 수행하는 방법을 표준화할 수 없었다면 이는 불가능했을 것입니다.”

– Alex Pamat, IT 솔루션 관리자, Advance Analytics, NXP

“ NXP에서는 실제로 대시보드를 대시보드로 표시합니다. . 우리는 모든 JMP 대시보드의 사용량을 측정하고 평가할 수 있는 대시보드를 보유하고 있습니다. 이를 해결하는 한 가지 방법은 컴퓨터에서 백그라운드 스크립트를 실행하는 것입니다. 누군가 JMP를 시작한 다음 [대시보드]를 사용하여 사용량을 측정합니다. 그래서 우리는 이를 모니터링하고 JMP 대시보드 자체에 대한 운영 관점을 취할 수 있습니다. .”

– Alex Pamat, IT 솔루션 관리자, Advance Analytics, NXP

“[Parker Lord의 얼리 어답터]는 [분석]의 힘을 보여주는 데 도움이 되는 사례를 만들었고, 점점 더 접근하기 쉬워졌습니다. 그들은 다른 사람들의 학습을 기꺼이 도우며 전문가가 되었습니다. 따라서 우리는 모든 사람과 함께 돌파구를 찾을 필요가 없었습니다. 단 몇 사람만 사용하여 그들을 주요 채택자로 사용할 수 있었습니다. .”

– Tim Holtz, Parker Lord 프로세스 엔지니어링 관리자

" 우리는 DNA와 액체를 이동시키고 그 DNA를 세포에 넣고 자라게 하는 로봇공학인 자동화 인프라를 개발하는 데 많은 시간과 돈을 투자했습니다. 하지만 계측, 질량 분석, 액체 크로마토그래피 등의 분야에 많은 돈이 들어가는 것도 마찬가지로 중요합니다. 그리고 우리는 이러한 것들을 자동으로 디자인하고, 만들고, 만듭니다. 하지만 우리는 출력을 측정하고 그것이 우리가 관심 있는 것을 생산했는지 확인해야 합니다. 그리고 우리는 JMP가 그 과정에서 필수적인 부분이 될 것이라고 결정했습니다. . 또한 이를 위해 맞춤형 소프트웨어를 구축하고 해당 프로그램 기능을 사내에 보유함으로써 프로세스를 가속화하는 데 큰 도움이 되었습니다.”

– David McClymont, London DNA Foundry 자동화 책임자

혁신을 위한 시간: 조직이 탁월한 분석 문화를 조성할 수 있는 방법: 합성 생물학의 예 (링크는 곧 제공됩니다)

“로봇공학을 사용하면 점점 더 많은 것을 측정할 수 있지만 잠재적으로 모든 것을 추적하고 해당 정보를 의미있게 만드는 능력을 잃을 수 있습니다. 나는 Nature에서 이에 대한 훌륭한 용어인 datageddon을 읽었습니다. 우리는 이 모든 데이터를 수집할 수 있는 능력이 있지만, 사물을 측정하려는 이유와 방법에 대해 명확하게 생각하지 않으면 해당 데이터를 해석하는 데 잠재적으로 문제가 발생할 수 있습니다. .”

– David McClymont, London DNA Foundry 자동화 책임자

혁신을 위한 시간: 조직이 탁월한 분석 문화를 조성할 수 있는 방법: 합성 생물학의 예 (링크는 곧 제공됩니다)

“분석 우수성 문화를 어떻게 구축합니까? 나는 [약리학 및 약물 발견] 분야에 실제로 강력한 통계가 부족하다고 느꼈습니다. 모델링과 DOE가 가능하다는 것을 알고 있었습니다. 그리고 그런 식으로 나아가면 생물학 연구의 재현성을 높일 수 있는 여지가 엄청나게 크다고 느꼈습니다. 하지만 제가 느꼈던 것은 특히 새로운 작업 방식, 새로운 장비, 새로운 소프트웨어를 도입하면서 이를 추진할 수 있는 내부 챔피언이 있어야 한다는 것이었습니다. 왜냐하면 내부적으로 누군가가 문을 두드리며 "이것 좀 도와줄 수 있어?"라고 말할 수 있는 누군가가 있지 않는 한 일이 그냥 길바닥에 떨어지는 것이 정말 쉽기 때문입니다. 나는 그 챔피언이 되고 싶다고 느꼈다. 또한 우리에게는 위임장이 있었습니다. 우리가 이 일을 하기로 결정했을 때 CEO는 가능한 한 실험계획법과 통계적 모델링을 하도록 지시했습니다. .”

– David McClymont, London DNA Foundry 자동화 책임자

혁신을 위한 시간: 조직이 탁월한 분석 문화를 조성할 수 있는 방법: 합성 생물학의 예 (링크는 곧 제공됩니다)

“우리가 하려고 했던 일은 제도적 지식을 구축하려는 것이었습니다. 더 많은 사람들이 이것에 대해 더 잘하고 자신의 지속적인 교육을 통해 새로운 것을 발견함에 따라 더 많은 사람들이 그로부터 배울 수 있습니다. 따라서 제도적 지식이 기하급수적으로 증가할 수 있습니다. 왜냐하면 저는 영원히 챔피언이 되고 싶지 않기 때문입니다. 저는 여러 명의 챔피언이 있고 모두가 서로에게서 배우고 그런 식으로 역량을 키워나가기를 바랍니다. .”

– David McClymont, London DNA Foundry 자동화 책임자

혁신을 위한 시간: 조직이 탁월한 분석 문화를 조성할 수 있는 방법: 합성 생물학의 예 (링크는 곧 제공됩니다)

“일부 기업은 다음과 같은 이니셔티브에 참여하여 빅데이터의 잠재력을 탐색하기 시작했습니다. 사물인터넷과 인더스트리 4.0 . 내가 아는 한 이러한 것 중 상당수는 실제로 유지 관리 관리자, 생산 담당자가 많은 데이터를 보유하고 있는 현재 실제로 본사 이니셔티브입니다. 관리자, R&D 관리자. JMP에 접근할 수 있어야 하고 우리 공장에서 생성된 데이터를 최대한 활용할 수 있는 사람은 바로 이 사람들이라고 생각합니다. ”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

Time to Innovate: 숨겨진 공장을 줄이는 데 필요한 핵심 데이터를 찾아보세요. (링크는 곧 제공됩니다)

“많은 기업이 이 데이터 혁명의 시작점에 있습니다. 나는 지난 몇 달 동안 데이터 사용 방법을 알아보기 위해 노력하는 여러 회사를 방문했습니다. 그들 중 일부는 그것을 보관하는 방법을 연구하고 있습니다. 이를 어떻게 정규화하여 분석할 수 있는 상태로 만들 것인가에 대한 고민이 많습니다. 그리고 저는 JMP가 그렇게 할 수 있다고 믿습니다. 즉, 여러 소스에서 데이터를 추출하고 정규화할 수 있습니다. JMP 내에서 .”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

Time to Innovate: 숨겨진 공장을 줄이는 데 필요한 핵심 데이터를 찾아보세요. (링크는 곧 제공됩니다)

“엔지니어들이 경영진과 데이터 기반 결과에 대해 적절한 대화를 나눌 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 나는 방법을 보았다 일부 대기업(지금은 아주 큰 화학 기업)이 관리자 회의에 JMP를 활용하고 있습니다. 경영진이 "X라면 어떻게 될까요?"라는 질문에 답하기 위해 이미 데이터를 사용할 수 있기 때문입니다. 글쎄요, 데이터를 가져와서 프로세스에 수정자를 더 추가하면 어떤 일이 일어나는지 보여줍니다. 데이터가 앞에 있다면 데이터가 중요한 매개변수 중 일부를 어떻게 결정하는지 그림으로 보여줄 수 있습니다. 그래서 일부 사람들은 생산 관리 및 R&D 관리 회의를 개최하기 위한 도구로 경영진 수준에서 [JMP]를 사용하고 있습니다. .”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

Time to Innovate: 숨겨진 공장을 줄이는 데 필요한 핵심 데이터를 찾아보세요. (링크는 곧 제공됩니다)

“최근 과제는 다양한 시스템에 고립되어 있고 통합하려면 수동 작업이 필요한 데이터를 사용할 수 있게 만드는 것이었습니다… 데이터베이스 쿼리, 여러 파일 가져오기, 여러 소스의 데이터 결합 등 데이터 접근성 문제를 극복하기 위해 JMP를 사용하면 프로그래밍할 필요 없이 이 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 그보다 더 중요한 것은 우리가 엔지니어와 해당 분야 전문가에게 이러한 기술을 제공했다는 것입니다. 이제는 스스로 작업을 수행하고 해당 액세스를 활성 데이터로 전환하여 결과적으로 더 빠르고 더 나은 사전 분석 및 개선을 수행하고 있습니다. .”

– Vasco Cachaco, Xaar 식스 시그마 프로세스 수석 챔피언

“우리 청중은 이미 데이터의 가치를 이해하고 있으며 더 나은 결정을 내리기 위해 다음 단계로 나아가고 싶어 합니다. 제가 추천하는 것은 데이터 및 통계 방법과 관련하여 비즈니스의 성숙도 수준을 평가하고 다음 단계로 나아갈 계획을 찾는 것입니다. .”

– Vasco Cachaco, Xaar 식스 시그마 프로세스 수석 챔피언

“우리는 경영진으로부터 자주 호출을 받습니다. 그리고 문제를 해결하려고 노력해 온 엔지니어들은 [우리가 해결해야 할 문제를 해결하기 위해 우리가 들어와서 해결한다면 그들의 경력에 대해 걱정하는 경우가 많습니다. 따라서 통계적 방법을 사용하여 성공하려면 자신의 지식이 중요하다는 점을 이해시키는 것이 중요합니다. 실제로 차이를 만드는 것은 통계와 엔지니어링의 결합입니다. 통계나 엔지니어링만으로는 충분하지 않습니다. 통계공학이 필요합니다. 이를 보장하는 가장 좋은 방법은 JMP와 같은 소프트웨어를 사용하여 통계 엔지니어를 교육하는 것입니다. 우리와 함께 문제를 해결하는 방법을 배운 후에는 다음번에 [도전과제]를 해결할 준비가 훨씬 더 잘 됩니다. 그들은 회사에 대한 가치를 높였으며, 물론 자신의 가치도 전반적으로 높였습니다. 이는 사람들에게 큰 동기를 부여합니다.”

– Per Vase, NNE 관리 컨설턴트

“내 조언은 현재 회사에서 실행되지 않거나 쉽게 실행될 수 없는 방법, 새로운 기회에 열려 있으라는 것입니다. 예를 들어, 생산 라인에서만 실험 데이터를 수집할 수 있는 기업의 경우 실험 설계를 수행하는 것은 혼란스러울 수 있으며 시작하는 데 비용이 많이 들 수도 있습니다. 우리는 실제로 몇 달 전에 우리를 걱정했던 품질 문제에 대한 개선 프로젝트의 일환으로 구체적으로 몇 년 전에 그런 일을 겪었습니다. 그러나 잘 계획된 DOE의 이점과 프로세스 엔지니어의 지식이 결합되어 적절한 조치를 취하고 수율을 개선하며 투자 수익을 얻는 데 필요한 이해를 얻게 되었습니다. 나는 말할 것입니다 이미 통계적 사고방식을 갖고 있는 팀원들이 올바른 기술을 갖추고 이러한 방법의 가치를 입증하고 업무와 비즈니스에 미치는 영향을 전달하도록 격려하십시오. 나는 이것이 추진력을 창출하고 관리자 자신을 포함한 다른 사람들이 데이터 분석을 핵심 기술로 더 잘 받아들이고 이를 일상적인 결정의 일부로 기꺼이 통합하도록 장려할 것이라고 생각합니다. .”

– Vasco Cachaco, Xaar 식스 시그마 프로세스 수석 챔피언

“ 크게 생각하고, 작게 시작하고, 빠르게 확장하세요 . 긴 여정의 추진력을 유지하고, 회사의 문제 중 하나에 집중하고, 개선 잠재력을 식별하고 경영진의 관심을 끌 수 있도록 테이블에 남아 있는 자금을 추정하는 것부터 시작하려면 초기 성공 사례를 만드는 것이 중요합니다. 그런 다음 빠르게 시작하려면 빠르게 해결할 수 있는 하위 문제로 문제를 축소한 다음 응용 통계 분야에서 선택된 엔지니어를 교육하고 숙련된 내부 또는 외부 컨설턴트의 지원을 받도록 합니다. 경험 부족으로 실패할 시간은 없습니다. 그리고 나중에 교육을 받은 사람들이 이러한 방법을 사용하여 작업하는 데 최소한 3분의 1의 시간을 사용할 수 있는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 지속적인 성공 사례를 만들 수 있는 기술을 결코 갖추지 못할 것입니다. 이는 기업문화의 전환을 위해 꼭 필요한 일입니다.”

– Per Vase, NNE 관리 컨설턴트

“회사가 현재 측정 시스템 분석, 기능 연구, 통계적 프로세스 제어 등 변동을 정량화하고 제어하기 위해 가장 일반적인 통계 방법을 사용하고 있지만 여전히 필요한 최적화를 찾지 못했다면 아마도 더 발전된 방법을 모색해야 할 때입니다. 예측 모델링처럼 , 이전에 고려했던 귀중품 간의 가능한 관계를 찾기 위해. 아니면 통제된 실험을 할 수도 있습니다. DOE를 수행하여 정상 작동 범위를 벗어난 관계를 찾으십시오.”

– Vasco Cachaco, Xaar 식스 시그마 프로세스 수석 챔피언

“ 기계는 실제로 제공한 데이터 이외의 내용은 많이 배우지 않습니다. 그래서 어디

사람들이 필요로하는 것은 도메인 지식에 있습니다 . 가장 중요한 것은 보고 싶은 문제를 정의하고, 좋은 데이터와 좋지 않은 데이터를 받아들이는 매개 변수를 정의한 다음, 성공 수준을 정의하는 것입니다. 인간의 창의성이 나오는 곳이다. 우리는 처음에 어떤 문제를 살펴보게 될까요? 기계는 그것을 말해 줄 수 없습니다. 그것이 바로 인간이 추구하는 바입니다.”

– Bernard Ennis, Tata Steel 수석 연구원

Gerd Kopp은 내부 장애물을 극복하고 JMP 조직과의 관계를 구축하는 분석에 대해 이야기합니다.

"그래서 수년에 걸쳐 내 직무 내용이 다각적으로 성장했으며 모든 것이 BIOTRONIK의 분석 강조 및 JMP 사용과 밀접하게 연관되어 있다고 말하는 것이 타당하다고 생각합니다. ."

– Gerd Kopp, 품질 관리 및 신뢰성 통계학자, Biotronik

통찰력 발견

“JMP는 빠르고 효율적인 방식으로 데이터를 탐색하고 이해할 수 있도록 지원함으로써 탐색에서 중요한 역할을 합니다. 나 당신이 무엇을 하고 싶은지 모를 수 있는 능력을 주지는 않는다 . JMP는 훌륭한 도구입니다. 데이터를 탐색하여 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 실제로 이해할 수 있습니다.”

– Ted Ellefson, Seagate 기계 R&D 수석 엔지니어

Gerd Kopp은 내부 장애물을 극복하고 JMP 조직과의 관계를 구축하는 분석에 대해 이야기합니다.

“ JMP는 모든 작업에 사용하는 속도가 더 빨랐을 뿐만 아니라 구성 요소 측정과 같은 방해 요소가 DOE에 공변량으로 쉽게 포함될 수 있다는 점을 보여주면서 프로세스를 더욱 강력하게 만들려는 기존의 노력을 더욱 강화했습니다.따라서 JMP는 효율성이 더 높았을 뿐만 아니라 분석에 새로운 가능성을 더해주었습니다. . ”

– Gerd Kopp, 품질 관리 및 신뢰성 통계학자, Biotronik

“JMP는 중요한 도구입니다. 나는 얻다 내부 고객의 매우 긍정적인 피드백 내 분석 결과를 그들에게 보여줄 때. 방문 및 선량 수준과 같은 잠재적인 중요 요소를 명확하게 구분하면서 데이터를 한 곳에서 쉽게 볼 수 있다는 점이 매우 인상적입니다. [주제 전문가] 중 일부는 이제 스스로 JMP를 사용하고 싶어합니다.”

– Angela Manginelli, 독일 다름슈타트 소재 Merck KGaA 바이오마커 데이터 분석 담당 수석 과학자

머크 성공 사례

“가장 중요한 측정 포인트는 변화를 만드는 능력 . 데이터 분석을 통해 얻을 수 있는 지식은 임상 시험에 실제로 영향을 미칩니다. 따라서 JMP와 같은 도구를 사용하는 것이 중요하며 이는 내 업무 목적을 크게 지원합니다.”

– Angela Manginelli, 독일 다름슈타트 소재 Merck KGaA 바이오마커 데이터 분석 담당 수석 과학자

머크 성공 사례

“ 메드트로닉에게 있어 JMP의 가치는 모든 데이터를 이해하고 활용할 수 있다는 데 있습니다. . 더 효과적인 분석 방법은 시간이 지남에 따라 장치의 성능을 더 잘 이해하고 안전하고 효과적인 장치를 설계할 수 있다는 것을 의미합니다. 이것이 우리의 주요 목표입니다. 그리고 JMP는 데이터에서 가능한 모든 것을 얻을 수 있도록 함으로써 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 예전에는 할 수 없었던 일이에요.”

– Susan Roweton, Medtronic 연구 관리자

메드트로닉 성공 사례

“ 데이터를 처리할 적절한 도구가 없으면 데이터는 쓸모가 없습니다. 따라서 우리는 이 데이터를 관리하기 위해 가장 새롭고 혁신적인 수단을 사용해야 합니다. JMP Pro는 가장 혁신적이고 효과적인 방법을 사용합니다. , 그리고 그것은 매우 중요합니다.”

– Corinne Bergès, 위험 평가, 통계 및 안전 분석 및 Six Sigma 관리자, NXP

NXP 성공 스토리

“ 저희는 문제만 해결한 것이 아니라 고객이 찾아와서 '이거 너무 잘 해주셔서 스펙을 좀 더 강화하고 싶다'고 할 정도로 문제를 해결했습니다. 기존 사양은 현재 수행할 수 있는 작업을 반영하지 않습니다.'”

– Jim Lamar, Saint-Gobain NorPro 품질 관리자

Saint-Gobain NorPro 성공 사례

“ 데이터 내에서 무슨 일이 벌어지고 있는지 알고 싶다면 JMP는 정말 귀중한 도구입니다. 우리는 이론과 실제 모두에서 효과가 있는 결과를 시각화하기 위해 이미 이용 가능한 데이터로부터 배울 수 있습니다."

– Egon Gross, Symrise의 수석 기술자

Symrise 성공 사례

“매주 월요일 아침, 우리는 다양한 주제에 대해 모든 엔지니어가 모인 회의를 갖고 있으며, 보통 회의실에는 두세 명의 임원이 있는데 그들은 우리가 JMP로 무엇을 할 수 있는지 볼 수 있습니다. 확실히 인식됩니다. R&D 담당 부사장은 JMP 사용자입니다. 조직 전체에서 사용됩니다.”

– Jed Campbell, US Synthetic 품질 관리자

“사람들이 데이터 관리 방식을 바꾸도록 하는 것은 문화적으로 매우 어렵습니다. 하지만 실제로 그렇게 할 수 있다면 데이터에서 통찰력을 추출하고 이러한 통찰력을 바탕으로 중요한 비즈니스 결정을 내린 다음 해당 결정이 올바른지 확인해야 합니다. 그렇게 하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 아주 간단한 것들이 있습니다. 그리고 나에게는 JMP는 그러한 도구 중 하나입니다. .”

– Owen Lozman, 부사장, Merck KGaA의 전략 자본 부문인 M Ventures

엠벤처스 성공스토리

“ JMP를 사용하면 비즈니스 전반에 걸쳐 지식 발견이 가능해집니다. Whirlpool은 다른 방법으로는 불가능했을 데이터를 분석할 수 있습니다. 응용 프로그램은 끝이 없습니다.”

– Aaron Youngstedt, 운영 우수성 프로그램 배포 책임자, Whirlpool

월풀 성공 사례

“누군가가 복도 건너편에 있든 바다 건너편에 있든 상관없이 함께 JMP 파일을 보고 있다면 일부 스크립트를 추가하고 분석을 확장하는 방법을 찾을 수 있습니다. .”

– Dave Sartori, PPG Industries 수석 데이터 과학자

PPG 산업 성공 사례

“ JMP는 우리가 찾고 있는 것에 대한 최상의 답변을 제공하므로 방법 개발 단계에서 매우 유용한 도구입니다. .”

– Camilla Liscio, 응용 화학자, Anatune

Anatune 성공 사례

사용 용이성 / 학습 통계

“[JMP]는 간단한 드래그 앤 드롭 환경을 통해 데이터에서 통찰력을 추출하기 위해 분석과 관련된 어떤 것도 이해할 필요가 없기 때문에 신규 사용자에게 매우 직관적입니다. 이는 새로운 사용자와 사람들이 정말 좋아하는 것에 매우 유익합니다.”

- Kieran O'Mahony, 데이터 과학 및 분석 관리자, Dairygold

데어리골드 | JMP

“ 소프트웨어를 빠르게 설정하는 방법에 대한 동영상을 포함하여 JMP 웹사이트에 많은 정보가 있다는 점이 도움이 되었습니다. 그래서 저는 JMP를 구현하는 것이 얼마나 쉬운지, 얼마나 잘 작동하는지 빠르게 시험해 볼 수 있었습니다… 내가 사용할 수 있는 다양한 모델과 옵션을 탐색하는 것이 문제였습니다… 저는 JMP가 사용하기 쉽고 매우 강력하다는 것을 알았습니다. .”

– Alin Ionas, 분석화학자, 덴마크 공과대학교

DTU 성공 사례

“드래그 앤 드롭 방식으로 그래프를 얼마나 쉽게 생성하고 재배열할 수 있는지 신규 사용자가 놀라는 경우가 종종 있습니다. 이는 시간을 절약할 뿐만 아니라 통계를 장애물이 아닌 자산으로 인식하는 데에도 도움이 됩니다. ”

– Gerd Kopp, 품질 관리 및 신뢰성 통계학자, Biotronik

Gerd Kopp는 분석을 옹호한다고 말합니다. 내부 장애물을 극복하고 JMP 조직과의 관계 구축

“과학자와 엔지니어에게 도움이 될 수 있는 현대 통계 방법과 도구의 힘에 대한 전반적인 이해가 부족할 수 있습니다. 통계 사용에 익숙하지 않은 사람들에게는 이러한 도구가 다소 어렵게 보일 수 있지만, JMP가 제공하는 소프트웨어에 대해 제가 이해한 바에 따르면 이러한 통계가 어떻게 작동하는지 알 필요는 없습니다. JMP를 사용하는 방법과 이를 가지고 있는 데이터에 적용하는 방법을 알아야 합니다. 그리고 JMP를 사용하면 이미 업계에서 잘 알려져 있는 시각화 소프트웨어 이상의 잠재적인 결과를 시각화할 수 있습니다.”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

Time to Innovate: 숨겨진 공장을 줄이는 데 필요한 핵심 데이터를 찾아보세요. (링크는 곧 제공됩니다)

“우리가 프로세스 부문의 일부 회사를 방문했을 때 매우 분명하게 느낀 점 중 하나는 그곳의 사람들이 이 소프트웨어를 사용할 수 있는 능력을 갖추고 있다는 것입니다. JMP를 사용할 수 있는 능력은 짧은 시간 내에 습득됩니다. 며칠. 여기서는 수개월의 훈련이 필요하지 않습니다. , 특히 Microsoft의 클릭 앤 포인트와 약간 비슷하기 때문입니다. 매우 빠르게 사용할 수 있습니다.”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

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“JMP는 온라인 튜토리얼을 제공하며 때로는 처음으로 영업 상담사에게 연락하거나 만날 때 약간의 개인적인 도움도 제공합니다. 내가 [방문한] 대부분의 사람들은 JMP를 사용하지 않았습니다. 그 이후로 그 회사들은 모두 JMP를 구입했다고 말씀드릴 수 있습니다. , 이는 우리가 보여준 사례 연구의 영향을 나타내는 일종의 지표라고 생각합니다.”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

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“ 우리의 엔지니어와 과학자들은 통계 작업을 위해 돈을 받지 않습니다. 우리는 추천과 결정을 내리는 대가로 돈을 받습니다. 따라서 목표에 도달하기 위해 데이터를 사용하는 방법을 가르치는 능력은 실제로 그 기반을 구축하기 위해 내부적으로 수행하는 작업입니다.”

– Ted Ellefson, Seagate 기계 R&D 수석 엔지니어

“JMP에는 이 과정을 안내하는 놀라운 튜토리얼이 있습니다. 클릭만으로 새로운 수준의 학습을 진행할 수 있습니다. .”

– Timothy Gardner, Riffyn 창립자 겸 CEO

통계적으로 말하기: 탁월한 분석을 위한 공유 비전 개발

" 솔직히 JMP 같은 플랫폼부터 시작하겠습니다. 엄청난 양의 온보드 학습 기회와 해당 프로세스를 발전시키기 위한 실질적인 정보가 함께 제공됩니다. 정말 도움이 될 수 있습니다. JMP와 관련 교육을 제공할 수 있는 컨설턴트를 위한 유사한 플랫폼이 있습니다. 따라서 전문가에게 연락하여 특정 문제에 대해 전문가를 초대하고 그런 식으로 반복을 통해 학습함으로써 네트워크를 실제로 확장할 수 있습니다. 또한."

– Loren Perelman, Riffyn 과학 부문 부사장

"왜냐하면 JMP는 매우 직관적입니다. , 누구나 유용한 분석을 달성할 수 있습니다.”

– Corinne Bergès, 위험 평가, 통계 및 안전 분석 및 Six Sigma 관리자, NXP

NXP 성공 사례

“제가 JMP를 좋아하는 이유는 바로 간단하고 설명이 필요 없는 도구입니다. 통계학자가 될 필요는 없습니다. .”

– Owen Lozman, 부사장, Merck KGaA의 전략 자본 부문인 M Ventures

엠벤처스 성공스토리

“저에게 가장 마음에 들었던 점은 바로 JMP의 사용자 친화성이었습니다. 이 플랫폼은 통계에 대한 경험이 많지 않은 사람도 탐색하기가 매우 쉽습니다. 실력을 키우는 데 정말 도움이 됐어요 .”

– Tyler Dunaway, US Synthetic 프로세스 엔지니어

“ 분석을 문제 해결 문화의 일부로 만들자 실제로 문제가 가라앉기 시작했습니다. .”

– Julia O'Neill, Direxa 창립자 겸 수석 컨설턴트, 전 Merck 엔지니어링 이사

“ JMP는 때때로 자신의 이익을 위해 너무 똑똑합니다. 하지만 이는 당신을 다음과 같은 분석으로 안내할 것입니다. 귀하의 데이터에 적합합니다.”

– Julia O'Neill, Direxa 창립자 겸 수석 컨설턴트, 전 Merck 엔지니어링 이사

“우리에게는 그랬어요. [경영진]이 이러한 JMP 라이센스를 구매하면 데이터를 사용할 수 있는 시점에 대한 기준이 낮아진다는 것을 이해했을 때였습니다. 통계학자나 데이터 전문가가 될 필요는 없습니다. 바로 사용하실 수 있고, 그리고 그것이 실제로 전환점이 되었습니다.”

– Søren Pehrson, 촉매 제조 과학자, Haldor Topsoe A/S

“ JMP의 대화형 그래픽은 이해하기 매우 쉽습니다. 전체 표현은 매우 직관적이고 명확합니다. 동료들도 모두 동의한다"고 말했다.

– Guifu Wang, ATL 수석 신뢰성 엔지니어

ATL 성공 사례

" 저는 통계학자가 아닌 화학자입니다. JMP를 사용하면 작업이 얼마나 빠르고 쉬워지는지 정말 감사하게 생각합니다. "

– Jim Dailey, BASF 글로벌 기술 핵심 계정 관리자

BASF 성공 사례

“우리 팀에는 통계에 전혀 익숙하지 않은 사람들도 있고, 좀 더 고급인 사람들도 있어요. 가치 중 하나 우리는 JMP를 사용하여 디자인 주기 동안 발견한 간단하거나 복잡한 상호 작용을 팀의 모든 사람에게 전달할 수 있는 능력을 발견했습니다. .”

– John Allen, 엔지니어, WL Gore Elixir Strings

WL Gore Elixir 스트링 성공 사례

“ JMP는 설계 주기를 단축하는 데 도움이 되는 완벽한 그래픽 도구입니다. 나는 또한 사용의 용이성이 정말 강력한 속성이라고 생각합니다. 저는 신입사원을 멘토링하며 그들이 JMP를 빠르게 익히고 거의 처음부터 팀에 기여하는 것을 보았습니다."

– John Allen, 엔지니어, WL Gore Elixir Strings

WL Gore Elixir 스트링 성공 사례

“내가 그걸 알아냈어 JMP는 통계 전문가가 아닌 사람들에게 매우 적합합니다. 소프트웨어의 명확하고 직관적인 시각적 디스플레이는 이해하기 매우 쉽기 때문에 통계학자와 임상 전문가 모두에게 이상적입니다. 그리고 이를 통해 소프트웨어 운영자는 통계 방법을 별도로 살펴보는 대신 상관관계와 통계 방법의 구조를 더 잘 이해할 수 있습니다."

– Feng Guo Shuang, 베이징 아동병원 빅데이터 및 엔지니어링 연구센터 소장

베이징 아동병원의 성공 사례

“동일한 소프트웨어를 사용하여 내부 데이터베이스에 연결하고, 필터를 사용하여 선택한 데이터를 추출하고, 데이터 테이블을 결합하고, 데이터를 정리하고, 시각화하고, 강력한 통계 기술을 적용하여 분석할 수 있습니다. 오늘날 CEA에서 과학자들은 여러 가지 도구를 사용하여 데이터를 시각화하고 실험을 설계하거나 데이터 준비 및 통계 분석을 수행할 수 있습니다. 하지만 나는 항상 그들에게 다음과 같은 사실을 확신시키려고 매우 열정적으로 노력합니다. 이 모든 것이 단 하나의 소프트웨어로 가능합니다 .”

– Damien Perret, R&D 과학자, CEA Marcoule

CEA Marcoule 성공 사례

“저는 원래 통계학을 거의 배운 적이 없는 화학자입니다. JMP를 사용하면서 통계에 대한 정직한 배경 지식을 쌓았습니다. . 분명히 지식을 얻는 과정은 무한합니다… 하지만 우리에게는 사용자와 개발자로 구성된 JMP 커뮤니티가 있어 발전하는 데 큰 도움이 됩니다.”

– Damien Perret, R&D 과학자, CEA Marcoule

CEA Marcoule 성공 사례

“엔지니어링 관점에서 볼 때, JMP는 매우 빠른 속도, 연결성, 분석 기능을 제공하므로 훌륭합니다. . 그리고 JMP는 많은 데이터를 처리하며 JMP가 위협적이지 않다는 사실도 마음에 듭니다.”

– David Seniuk, 수석 제품 엔지니어, Ciena

Ciena 성공 사례

“ 저는 JMP가 대화형이기 때문에 사용하는 것을 좋아합니다. 매우 사용자 친화적이며 사용할 수 있는 도구가 너무 많습니다.다른 분야의 연구자들은 모두 서로 다른 수준의 프로그래밍 기술과 통계 지식을 가지고 있습니다. 진행 중인 많은 연구 프로젝트는 본질적으로 학제간 연구이므로 해당 분야 전문 지식과 통계 컴퓨팅 모두의 효과적인 협업이 필요합니다.”

– Jiangeng Huang, PhD, 버지니아 공대

버지니아 공대 성공 사례

“ JMP를 사용하면 연구자가 자신의 데이터를 매우 쉽게 분석할 수 있습니다. 저는 이것이 JMP의 정말 멋진 점이라고 생각합니다. 연구를 진행하는 동시에 이 과정에서 학습도 하게 됩니다. 순수한 통계가 아닌 일을 하려고 할 때 적용할 수 있는 기술을 배우고 있는 것입니다.”

– Jiangeng Huang, PhD, 버지니아 공대

버지니아 공대 성공 사례

“ JMP를 사용하면 데이터에 능숙하지 않은 사람들도 참여할 수 있습니다. ”

– Michelle Woolfolk, 수자원 엔지니어, 노스캐롤라이나 주 더럼 시

더럼시 성공 사례

“ 나는 통계의 이론적 요소에 대한 귀중한 지식을 얻었습니다. . JMP 덕분에 확실히 자신감이 더 생겼고, 그게 가장 큰 장점인 것 같아요.”

– 이성수, 대덕전자 혁신그룹장

“분석, 모델, 프로젝트 관리, 프로세스가 모두 비슷한 성격을 공유한다는 점이 흥미로웠습니다. 분석은 단지 숫자 분석에 관한 것이 아닙니다. 매일 분석을 사용하여 프로젝트와 팀 관리 및 성과를 향상할 수 있습니다. 그리고 JMP를 사용하면 도구 사용법을 배우고 즉시 의사결정을 내릴 수 있습니다. .”

– Tyler Wise, 글로벌 비즈니스 서비스 프로젝트 분석가, Diebold Nixdorf

Diebold Nixdorf 성공 사례

“ JMP를 사용하면 명확하고 접근하기 쉽고 관련성이 높으며 재미있는 방식으로 통계 개념을 제시할 수 있습니다. 이를 통해 수의사는 '통계적 혼란' 없이 고객에게 관련 정보를 전달할 수 있습니다. 나는 JMP를 사용하면 [내 고객]이 통계적 배경 지식 없이도 패턴, 추세, 고객에게 가치 있는 것들을 확인할 수 있다는 것을 알고 있었습니다.”

– Andy Liddle, Process Insight Consulting 이사

Elanco 성공 사례

“ JMP는 배우고 사용하기가 정말 쉽습니다. . 학생들이 여기에 1년 정도만 머무르는 경우가 많기 때문에 짧은 시간 안에 수술을 하게 하는 것이 중요합니다.”

– Mauro Tettamanti, 전염병학자, Mario Negri Institute

마리오 네그리 연구소 성공 사례

“ 나는 통계학 분야가 통계학과 이러한 도구를 사용하는 기초가 모두 사람들이 확고하게 믿는 방향으로 나아가기를 바랍니다. 엔지니어링 부분이 훨씬 더 강조됩니다. . ”

– Christine Anderson-Cook, 통계학자, Los Alamos National Laboratory

“ JMP는 매우 강력합니다. 인터페이스가 깨끗하고 깔끔하며 매우 직관적입니다. .교육을 받지 않고도 JMP를 쉽게 사용할 수 있습니다. 특히 엔지니어라면 더욱 그렇습니다.”

– Vinson Wei, DuPont Taiwan 공장 가동 엔지니어

듀폰 | JMP

"제이 MP 출력은 이해하기 쉽고 간결하며 시각적으로 프로젝트를 명확하고 쉽게 설명합니다. ”

– Jerry Huang, 분석 실험실 수석 엔지니어, DuPont Taiwan

듀폰 | JMP

“JMP에서는 오류를 범하기 어렵습니다. 인터페이스는 테스트를 설정하고 실행하는 데 도움이 되며, 데이터 시각화를 통해 결과를 즉시 쉽게 확인할 수 있습니다.”

- 제니퍼 버돌린(Jennifer Verdolin) 박사, 애리조나 대학교

애리조나대학교 | JMP

비용 절감

“혜택이 매우 만족스러웠습니다. 우리는 확실히 투자 수익을 얻었습니다. 또한 통계적 방법을 실제 문제에 적용하면 장기적으로 회사에 이익이 될 수 있다는 확신도 얻었습니다.”

– Vasco Cachaco, Xaar 식스 시그마 프로세스 수석 챔피언

“우리는 JMP의 혼합물 설계 모듈을 사용하여 이전 방법보다 훨씬 적은 수의 배치로 더 나은 통찰력을 얻었습니다. JMP가 없었다면 우리는 그 [지침]을 식물에 보내고 이전 10세대와 마찬가지로 계속해서 [성분]을 더 추가했을 것입니다. 판매된 상품 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. 이는 허용 오차 범위 내에서 해당 항목을 얻으려고 추가 사이클 시간을 소모했음을 의미했을 것입니다. 더 나쁜 경우에는 폐기되거나 고객에게 늦게 배송되었을 것입니다. …. 그때 처음으로 '와우'라는 생각이 들었습니다.”

– Bernard Goguelet, Parker Lord 품질 리더

“ 우리가 우리 분야의 다른 사람들을 만났을 때 분명히 보여줄 수 있었던 것은 JMP는 공장뿐만 아니라 R&D 및 고객 서비스에서도 더 좋고 더 저렴한 솔루션을 더 빠르게 찾는 데 도움이 됩니다. 지속적인 개선을 추진하고 단순화된 분석 방법을 사용하여 저장된 데이터에서 중요한 요소가 어디에 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 관리 프로세스 자금의 핵심에 대한 통찰력을 제공하고 부서 및 팀 토론이 일화 및 경험에서 데이터 중심 결정으로 이동하는 데 확실히 도움이 될 것입니다.”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

Time to Innovate: 숨겨진 공장을 줄이는 데 필요한 핵심 데이터를 찾아보세요. (링크는 곧 제공됩니다)

“JMP를 사용하면 더 좋고 더 저렴한 솔루션을 더 빨리 찾을 수 있습니다. JMP는 사이트 관리 및 부서 팀 토론에 제공하는 지식 뒤에 데이터를 배치하여 일화적인 [잡음]을 제거하고 지속적인 개선을 유도하고 OEE를 높이는 데 도움을 줍니다. JMP와 같은 소프트웨어를 통해 단순화된 데이터 분석 방법과 표준을 사용하면 이를 수행할 수 있습니다.”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

혁신을 위한 시간: 데이터에서 가치를 포착하여 혁신을 가속화합니다. (링크는 곧 제공됩니다)

"우리는 6단계 모델을 거의 다 진행한 사출 성형 회사에서 일하고 있었습니다. 그들은 치수, 플래시, 불완전한 몰딩과 같은 최종 제품 테스트에 많은 리소스를 사용했으며 문제가 발생했을 때 너무 늦게 발견했기 때문에 열 문제가 있었습니다. [JMP의] 실험 계획을 사용하여 실시간으로 측정할 수 있는 프로세스 지표와 제품 품질 간의 관계를 만들었습니다. 따라서 실제로 실시간 릴리스 테스트를 구현하여 최종 제품 테스트를 건너뛸 수 있었습니다. QC 비용 절감으로 실제로 연간 200만 유로를 절약했습니다. 또한 이러한 조기 경고는 유지 관리를 예측하는 데에도 사용될 수 있습니다. 스크랩을 70% 줄였습니다. .”

– Per Vase, NNE 관리 컨설턴트

“ [JMP에서] 이러한 방법을 일상적으로 사용하기 전에는 수많은 반복 실험이 진행되었습니다. 끝까지 가서 '이제 어떻게 하지?' 하는 상황이 많다. 이로 인해 종종 작업을 다시 수행하게 됩니다… 그리고 그러한 실험을 반복하는 데 드는 비용은 엄청났습니다.”

– Teena Bonizzi, SABIC 연구원

“JMP에서는 일반적으로 실험실에서 생성할 수 없는 대규모 데이터 세트에 대한 고급 분석을 통해 작업을 수행할 수 있습니다. 특정 오븐에 유지 관리가 필요한 시기를 예측하기 위해 딥 러닝 신경망 기술을 사용하는 예를 공유할 수 있습니다. 제품은 매우 오랜 시간(약 48시간) 동안 오븐에 들어 있습니다. 그리고 가공이 완료된 후 오븐에서 한쪽에서 다른 쪽으로 밀려 나옵니다. 오븐 라이닝의 상태가 좋지 않으면 플런저가 벽에 달라붙어 제품 전체가 손실될 수 있습니다. 이는 오븐을 제거하고 다시 장착해야 한다는 것을 의미하며, 이는 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 비록 2~3주에 한 번씩 그런 일이 일어나더라도 그것이 언제 일어날지 실제로 말할 수 있는 방법이 없었기 때문에 이전에는 우리가 정확히 지적할 수 없었던 일입니다. 하지만 우리는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이 플런저 힘의 패턴을 확인하여 플런저가 언제 고착되기 시작하는지 예측하고 사전 대응하는 데 도움이 되었습니다. 그래서 스티커 양을 줄였고 그 과정에서 많은 비용과 시간을 절약했습니다. .”

– Bernard Ennis, Tata Steel 수석 연구원

“우리는 서비스 중 엔진 문제의 시작을 식별하기 위해 [JMP에서] 통계 기법을 사용하는 방법을 찾고 있었습니다. 이러한 분석 방법을 사용하는 경우 모델을 설정하려면 교육 데이터가 필요합니다. 그리고 결함을 감지하려는 경우 모델을 교육하기 위한 적절한 예가 필요합니다. 하지만 우리는 높은 무결성의 자산을 다루고 있었습니다. 따라서 데이터의 양은 전혀 존재하지 않았습니다. 우리가 한 일 중 하나는 새로운 탐지 접근법을 살펴보고 정규 [함수] 모델을 구축하고 이를 사용하여 정규가 나타내는 범위를 이해하는 것이었습니다. 그런 다음 정상 범위를 벗어나는 편차를 잠급니다. 그렇게 하면 잠재적으로 발생할 수 있는 문제의 초기 지표를 식별할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 이제 하늘을 날아다니는 엔진 자산에 대한 총체적인 관리를 제공하는 상태 모니터링 측면에서 잘 확립되었습니다. 물론 그것이 의미하는 바는 다음과 같습니다. 우리는 운영자에게 혼란을 주지 않을 것입니다. 따라서 예정된 것이 아니라 필요할 때만 유지 관리를 수행합니다. .”

– 스티브 킹(Steve King), 은퇴한 롤스로이스 고급 분석 방법 부문 엔지니어링 부연구원

“'룩'을 보여줘야 합니다. 우리는 x, y, z를 수행하는 데 너무 많은 시간을 소비하고 있습니다. 그렇지 않으면 우리가 얻는 것의 품질이 좋지 않습니다. 알잖아, 이 투자를 하는 데 따른 기회비용과 우리가 얻게 될 것이 무엇인지 살펴보겠습니다. .' 그리고 그것은 다시 돈으로 귀결됩니다… 이를 운영 비용이나 수익에 다시 연결하고… 이를 뒷받침할 수 있는 지표를 갖추는 것입니다.”

– Sarah Kalicin, Intel 데이터 과학자

“집을 지으려면 목수에게 망치와 못을 주고 싶을 것입니다. 기술 회사를 운영하려면 기술 직원들 사이에 소프트웨어, 교육, 통계, 분석 능력이 필요합니다. 따라서 [JMP를 통한 분석 문화 구축]은 그 자체로 가치가 있다는 것을 입증할 수 있다고 생각합니다. .”

– Ted Ellefson, Seagate Technology 수석 엔지니어

“현재 하드 드라이브의 가격이 저렴하기 때문에 데이터를 버릴 이유가 없습니다. 지금은 어떻게 사용해야 할지 모르겠지만, 어쩐지 비싸기 때문에 버릴 것이라는 생각은 미친 짓입니다. 두 번째로 지불할 금액은 무엇입니까? 이 분야 전문가의 경우 150,000달러, 200,000달러인데 노트북 크기가 얼마나 큰지 나와 논쟁을 벌이시겠습니까? RAM이 32GB인지 같은가요? 그들에게 좋은 컴퓨터를 사주세요. 좋은 소프트웨어를 구입하세요. JMP Pro가 필요하다면 JMP Pro를 구입하세요. 그런 종류의 돈은 분석가가 결과의 10배를 반환할 때 작은 돈입니다. ”

– Tom Lange, 은퇴한 P&G 기업 R&D 부문 모델링 및 시뮬레이션 이사

“[코닝의 분석 문화]는 확실히 혁신과 실험을 [개발] 초기 단계로 되돌리는 데 기여했다고 생각합니다. 그리고 그 결과, 프로세스 초기에 선택 항목을 더 많이 다듬을수록 나중에 더 많은 돈을 절약할 수 있습니다. .”

– Michael Anderson, Corning 수석 통계학자 및 측정 개발 엔지니어

“메드트로닉은 신제품 개발에 필요한 모든 테스트와 함께 데이터를 생성하기 위해 R&D에 많은 돈을 투자합니다. 우리는 이러한 자원을 잘 활용하고 있는지 확인하고 싶습니다. 우리는 해당 데이터의 어떤 부분도 낭비하고 싶지 않습니다. 그리고 JMP를 사용하면 다른 방법보다 더 많은 정보를 추출할 수 있습니다. .”

– Susan Roweton, Medtronic 연구 관리자

메드트로닉 성공 사례

“저는 JMP를 사용하여 제제 로봇을 위한 실험을 설계하고 분석합니다. 사람들이 하루에 만들 수 있는 일반적인 2~3개의 샘플 대신 우리는 시스템을 사용하여 2~300개의 샘플을 만듭니다. 모든 데이터를 처리하는 것은 매우 중요하며 우리는 이를 위해 JMP를 사용합니다.”

— David Barnett, Syngenta 선임 제제 화학자, 데이터 과학자, 로봇공학 화학자

신젠타 성공 사례

“JSL(JMP 스크립팅 언어) 응용 프로그램의 가장 큰 장점은 사용자가 가장 복잡한 문제를 해결하기 위해 추가 소프트웨어가 필요하지 않다는 것입니다. 그리고 이는 하나의 소프트웨어 패키지 내에서 새로운 개발에 투자할 수 있게 함으로써 많은 비용과 시간을 절약해 줍니다. 엄청난 장점이다.”

– Maria Lanzerath, WL 통계 부문 글로벌 책임자 핏덩어리

WL 고어의 성공 사례

“저는 이렇게 말할 것입니다. '아, 우리는 분산 성분 분석을 수행했고 이러한 분석적 변동성 차트를 사용했습니다. 정말 멋졌어요. 우리는 변동성이 어디서 오는지 알아냈습니다.' 하지만 [경영진]은 '하지만 그거 알아요? 당신이 그렇게 했을 때, 비즈니스 결과는 분석 방법의 변동성이 어디서 오는지 이해했을 때 테스트 횟수를 절반으로 줄일 수 있다는 것이었습니다. .' 이것은 실행하기에 매우 비용이 많이 드는 테스트이며 생물학적 테스트입니다.”

– Julia O'Neill, Direxa 창립자 겸 수석 컨설턴트, 전 Merck 엔지니어링 이사

“잠재 자금 제공자와의 세션 중에 [일부 동료]는 분석의 분석 변동성을 어떻게 파악하고 더 나은 데이터를 제공하는 보다 효율적인 테스트 계획을 생각해 냈는지 보여주는 JMP 그래프 중 하나를 제시했습니다. 그것은 투자자의 판매 포인트였습니다. 그 사람은 그것이 정말 대단한 통찰력이라고 생각했어요. 그들은 결국 좋은 자금을 얻었습니다.”

– Julia O'Neill, Direxa 창립자 겸 수석 컨설턴트, 전 Merck 엔지니어링 이사

“ 우리 프로세스에서 얻은 모든 백분율 포인트 개선은 말 그대로 우리에게 수십만 달러의 가치가 있습니다. JMP의 모델링 및 데이터 분석 기능은 공정 수율을 향상시켜 비용을 절감하도록 안내합니다. , 이는 결국 세계를 위한 보다 저렴하고 깨끗한 에너지로 해석됩니다.”

– David Trindade, Bloom Energy 연구원

블룸에너지 성공스토리

“JMP를 사용하면 비즈니스 사례를 계산할 수 있습니다. 그리고 이러한 분석은 좋은 투자임이 입증되었습니다. 경영진도 이를 인지하고 있다 그렇지 않으면 우리가 그러한 분석에 시간과 자원을 투자하는 것을 허용하지 않을 것입니다.”

– Lise Isachsen, Coloplast 수석 프로세스 전문가

“제조 과정에서 우리는 일반적으로 하나의 기계에서 시작하여 그것이 완벽하게 작동하는지 확인합니다. 첫 번째 기계의 기능이 완벽하고 프로세스가 목표에 부합하는지 확인할 수 있다면 다음 10개 기계의 비용이 감소합니다. 그리고 그로 인한 비용 절감 효과는 엄청납니다 .”

– Lise Isachsen, Coloplast 수석 프로세스 전문가

“우리는 신제품을 개발할 때 시간이나 비용을 절약하는 데 중점을 두지 않고 환자를 위한 고품질 제품을 만드는 데 중점을 둡니다. DOE를 수행하고 시간과 비용을 미리 투자함으로써 나중에 문제를 방지함으로써 시간과 비용을 절약하고 있습니다. 그 결과 제품의 품질이 처음부터 최적화됩니다. 우리는 문제를 즉시 식별할 수 있으며 목표에 도달한 시점을 알 수 있습니다. 정말 멋지다.”

– Lise Isachsen, Coloplast 수석 프로세스 전문가

“JMP에는 제품에 포함된 소프트웨어를 단순화하고 완제품 수율을 향상시킬 수 있는 잠재력이 있습니다. 판매되는 상품 비용에 영향을 미치는 가장 중요한 매개변수 중 하나입니다. ”

– Greg Mattiussi, Siemens Healthineers 제조 부문 수석 이사

“ 우리는 JMP가 분석 값의 정밀도와 정확성을 지속적으로 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다. 이는 우리에게도 이익이 되지만 결국에는 고객에게도 이익이 됩니다.”

– Greg Mattiussi, Siemens Healthineers 제조 부문 수석 이사

“우리 최고 경영진은 [DOE에 JMP 사용]을 이해하고 동의합니다. 당신은 그들에게 말합니다. 학습 속도를 향상시키고 실험 실행 비용과 시간을 절약하면서 위치와 정확도를 향상시킬 것입니다. , 그들은 마치 '나는 완전히 옳습니다.'

– Sidharth Bhatia, Applied Materials 데이터 과학 및 분석 이사

“ 우리는 프로젝트 속도, 검색 성능 및 문서 견고성 측면에서 연간 라이센스 비용을 매년 수십 배로 절감하고 있습니다. JMP가 없다는 것은 상상할 수 없습니다.”

– David Herridge, Incisive Surgical의 규제, 품질 및 엔지니어링 부문 부사장

Incisive 수술 성공 사례

"이 방법 우리는 엄청난 양의 시간을 절약하고 있습니다. 물론 돈도 절약하고 있습니다. . 그리고 우리는 뒤에서 통계를 가르치고 있습니다. 큰 성공을 거두었습니다.”

– Mike Cramer, 운영 이사, 전 세계 레스토랑 혁신 연구, McDonald's

맥도날드의 성공스토리

“더 많이 샘플링할수록 더 많은 낭비가 발생하기 때문에 매우 높은 샘플링 속도를 갖는 것은 경제적으로 실현 가능하지 않습니다. 샘플링에 직접적인 재료비가 발생합니다… 우리는 JMP를 사용하여 꽤 멋진 모델을 만들 수 있었습니다. 상대적으로 작은 샘플 세트를 하나로 묶고 적절하게 해석함으로써 우리가 만드는 것의 많은 부분을 파괴하지 않고도 제품 품질에 대해 훨씬 더 나은 확신을 효과적으로 얻을 수 있습니다. .”

– Greg Mozsgai, 연구 개발 관리자, Samson Rope

JMP DS Americas 2021 - 녹음 제작자 - 데이터 탐색기 스포트라이트 갤러리.mp4 - 모든 문서(sharepoint.com)

“아웃라이어 효과가 대표적인 예입니다. 또한 현장 엔지니어와의 보다 효율적인 커뮤니케이션을 위해서는 시각화 도구가 매우 필요합니다. 저는 JMP가 이러한 목적을 위한 직관적이고 빠른 도구라고 믿습니다. ”

– 주용한, SK하이닉스 데이터혁신본부장

SK하이닉스 성공스토리

“인건비는 실제 제품 비용의 절반 정도일 수 있습니다. 그렇기 때문에 노동 생산성과 같은 것들을 최적화하면 즉각적인 수익을 얻을 수 있습니다. JMP 데이터 시각화 및 상호작용은 관리자가 아직 활용되지 않은 가능성을 확인하여 비즈니스를 더욱 효율적으로 만드는 데 도움이 되었습니다. 그리고 [기존 사고방식]을 바꾸는 것도 쉽지 않은데… 하지만 JMP가 좋은 이유는 다양한 데이터 소스에 쉽게 연결하고 데이터를 통합하고 정리할 수 있다는 점이 큰 장점입니다. .

– Serguei Roupassov, Valard Construction 데이터 과학 그룹 리더

발라드 건설 성공 사례

시간 절약

"우리에게 JMP는 통계 분석 속도를 높이고 시각적 정보를 통해 결과를 공유하는 데 적합한 도구였습니다."

파브리치오 루오 레다, 비셰이

"이렇게 짧은 시간에 JMP에서 추출할 수 있는 정보의 양, 특히 JMP의 다변량 요소는 정말 놀랍습니다. 여러 요인이 결과에 미치는 변동의 양을 정량화할 수 있습니다. 신규 사용자의 관점에서 보면 이는 금입니다."

- Kieran O'Mahony, 데이터 과학 및 분석 관리자, Dairygold

데어리골드 | JMP

" [엔지니어들이] 일부 부품 측정을 마치고 나면 제가 들어가서 15초 정도 소요되는 스크립트를 실행해 보세요. 이 작업을 [과거에 했던 것처럼] 손으로 수행하려면 최소 30분이 걸립니다. .”

– Michael Anderson, Corning 수석 통계 및 측정 개발 엔지니어

“그러면 진짜 기분 좋은 일은 '그래, 한 번 해봤으니 다음 주에도 똑같은 일을 해야 한다는 걸 알잖아… JMP에서 작은 녹색 스크립트 버튼을 클릭하기만 하면 분석이 다시 완료됩니다. .. 그리고 그들은 하루 일과를 아주 빨리 3~4시간 단축한 것을 보고 '장기적인 이점을 얻기 때문에 JMP로 전환할 가치가 있다'고 말합니다. '”

– 브렌든 말론 , Johnson & Johnson 수석 프로세스 엔지니어

Johnson & Johnson 성공 사례(링크는 곧 제공)

“과거에는 수년에 걸쳐 데이터를 수집하는 작업이 사실상 불가능했습니다. [JMP를 사용하면] 시간을 며칠 또는 몇 주에서 몇 분 또는 몇 시간으로 단축했습니다. 이전에는 불가능했던 분석이 가능해졌습니다. .”

– Tom Walk, 노스다코타 주립대학교 육종 파이프라인 데이터베이스 관리자

노스다코타 주립대학교 성공 사례

“확실한 스크리닝과 그래프 작성 옵션을 사용하여 표준 크기 그리드를 작성한다면, 한 시간 안에 [내 데이터]를 분석하고 다음에 무엇을 할지 알 수 있습니다. JMP와 실험계획법이 없었다면 하루 정도 걸렸을 것입니다. ...항상 '이것을 바꾸면 어떨까?'라는 질문이 있기 때문에 저는 항상 창을 열어두었습니다. 문자 그대로 서너 번만 클릭하면 완료됩니다. 저는 [JMP]가 엄청난 이점을 제공한다는 사실을 리더들에게 효과적으로 보여줄 수 있었습니다.”

– Jon Armer, F-star Therapeutics의 제제 수석 수석 과학자

Saint-Gobain NorPro 성공 사례

“컴퓨팅 플랫폼에서 시간은 돈과 같습니다. 그래서 Bionano로 이사했을 때 가장 먼저 하고 싶었던 일 중 하나는 JMP 라이센스를 취득하는 것이었습니다… 지금 [JMP 없이] 어떻게 많은 변수를 끌어와서 해당 데이터를 가져와 예측 계산 시간으로 바꾸는 일종의 표현을 생각해 낼 수 있을지 상상할 수 없습니다. . 우리는 DNA의 양과 [원하는] 적용 범위를 선택하고 선형 회귀를 수행해야 했을 것입니다.”

– Pat Lynch, Bionano Genomics 시스템 엔지니어링 이사

바이오나노지노믹스 성공스토리

"와 함께 조직 전체에서 정량화 가능한 시간 절약 , 고위 경영진의 명확한 전략과 지원을 통해 우리는 더 많은 것을 추진하고 있습니다. 시장 출시 기간과 고객을 위한 새로운 기술 지원 측면에서 이점을 제공합니다. 우리는 실험부터 프로세스 및 하드웨어 개발에 이르기까지 모든 것에 대해 비용/이익 평가를 수행해야 합니다. 우리는 충분한 작업을 수행하지만 그 이상은 수행하지 않기를 원합니다. 효과적이고 효율적이세요 , JMP를 사용하면 최적의 지점을 찾을 수 있습니다. .”

— Paul Deen, ASM International 통계 방법 프로그램 관리자

ASM International 성공 사례

“ JMP를 사용하는 우리의 목표는 연구자들이 시간을 절약하여 통계 분석의 의미를 숙고하는 데 전념할 수 있도록 하는 것입니다. 이러한 애플리케이션을 사용하면 더 많은 부가가치 작업을 수행할 수 있는 시간이 확보되고 품질 측면에서도 이점이 있습니다. 이제 연구자들은 과거에는 고려하지도 못했던 길을 탐색할 수 있습니다.”

– Jean-Luc Blachon, Ipsen 생물정보학 통계 연구 책임자

입센 성공 사례

“ JMP는 몇 초 만에 귀하의 질문에 답변해 드립니다. . 고객이 질문을 가지고 방문했는데, 더 이상 '답변을 드리겠습니다.'라고 말할 필요가 없습니다. 나는 '보자'라고 말할 것이다. 그리고 그것을 화면에 표시할 수도 있어요.”

– Jim Lamar, Saint-Gobain NorPro 품질 관리자

“ 이제 JMP를 사용하면 지금은 단 몇 초밖에 걸리지 않는 일을 어떻게 며칠이 걸렸을지 생각해 봅니다. .”

– John Cunningham, G3 Enterprises R&D 관리자

G3 Enterprise의 성공 사례

“ JMP는 최적화 활동에 필수적인 도구가 되었습니다. 통계 결과는 솔루션 선택을 용이하게 하며, 솔루션 생성 속도는 혁신과 상상력이 풍부한 사고에 더 많은 시간을 제공합니다. . JMP를 통해 우리는 더 빠르게 작업하고 더 효율적으로 업무를 수행할 수 있으며, 고객 만족도를 높일 수 있고, 고객 피드백의 경우 더 관련성이 높은 답변을 제공하고 지속적인 개선 프로세스를 수용할 수 있습니다. ”

– Annick Vuillermoz, Soitec 수율/공정 제어 시스템 수석 관리자

Soitec 성공 사례

“다른 사람들이 거의 동일한 최적화 전략을 사용하여 문제, 심지어 다른 관심 분야의 문제에 어떻게 접근하는지 보는 것은 정말 좋습니다. 출시 시간 단축 또는 실험 속도 향상 . 그리고 그걸 보면 정말 감동적이에요 언제든지 JMP에 대해 더 깊이 알아볼 수 있습니다. .”

– Egon Gross, Symrise의 수석 기술자

Symrise 성공 사례

" JMP는 정말 정말 빠릅니다. . 다른 소프트웨어에서도 작업을 수행할 수 있지만 모든 것이 한 곳에 있지는 않습니다. 이전에는 서너 가지 소프트웨어를 사용했지만 JMP를 사용하면 단 하나의 소프트웨어로 모든 작업을 수행할 수 있습니다."

– Paula Kitts, 전산화학자, AstraZeneca

AstraZeneca 성공 사례

“ 문제는 2년 동안 계속됐다. 하지만 데이터를 수집하고 집중적으로 조사하기 시작하면 3주 만에 데이터를 얻을 수 있었습니다. .”

– Julia O'Neill, Direxa 창립자 겸 수석 컨설턴트, 전 Merck 엔지니어링 이사

“이것은 사고방식의 변화입니다. 사람들은 그걸 보고 몇 주 동안의 작업을 몇 초 안에 완료할 수 있습니다. 그런 다음 다른 관점에서 질문을 구성할 수 있도록 생각할 여지가 충분합니다.”

– Alfredo Lopez Navarro, Telefónica Germany의 옴니채널 데이터 랩 관리자

“가지고 있는 JMP에서 손쉽게 사용할 수 있는 대화형 그래픽은 학제간 토론을 진행하는 데 좋은 방법입니다. . 나는 문제를 논의하는 다양한 관점을 청중 앞에서 보여주는 훌륭하고 잘 구성된 그래프를 보는 것을 좋아합니다. 매우 귀중한 것입니다.”

– Julia O'Neill, Direxa 창립자 겸 수석 컨설턴트, 전 Merck 엔지니어링 이사

“과거에는 엑셀을 사용할 때였어요. 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스였기 때문에 많은 시간과 에너지를 소비했습니다. 지금 JMP를 사용하면 밤새 데이터를 실행하고 다음날 결과를 확인할 수 있습니다. 덕분에 시간이 많이 절약되는 반면 Excel을 사용하면 2~3일이 걸렸습니다. 해독하라고.”

– Guifu Wang, ATL 수석 신뢰성 엔지니어

ATL 성공 사례

“ 시간 절약이 가장 큰 장점 . 매우 빠르게 변화하고 경쟁이 치열한 전자 및 반도체 산업에서는 대응력이 있어야 합니다. JMP를 사용하면 그렇게 할 수 있습니다.”

– Petra Schreier, 엔지니어, Atotech

아토텍 성공스토리

“ 이제 90% 더 적은 시간에 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 즉, 같은 근무일에 훨씬 더 많은 일을 할 수 있다는 뜻입니다. 다시 말해서, JMP의 비용 편익 비율은 매우 높습니다. .”

– 이성수, 대덕전자 혁신그룹장

“간단해 보이지만 JMP를 통해 간단해졌습니다.JMP는 말 그대로 단 몇 초 만에 답을 제시했습니다. … 그래서 이유나 내용을 찾으려고 많은 시간을 소비하는 대신, [문제를 일으키는] 것이 무엇인지, 그리고 이를 해결하기 위해 무엇을 할 수 있는지 알아보았습니다."

– Tyler Wise, 글로벌 비즈니스 서비스 프로젝트 분석가, Diebold Nixdorf

Diebold Nixdorf 성공 사례

“JMP는 우리 그룹의 주력 제품입니다. 이는 우리를 훨씬 더 생산적으로 만듭니다. – 그리고 우리는 이를 사용하는 새로운 방법을 끊임없이 배우고 있습니다.”

– Kevin White, Eastman Chemical의 AI 및 기계 학습 기술 관리자

Eastman Chemical 성공 사례

“제조 불량 부위를 모두 살펴보고 싶다면, 그 일을 제대로 수행하려면 아마도 일주일 내내 두 사람이 필요할 것입니다. JMP를 사용하면 15분 안에 완료할 수 있습니다. , 그런 다음 계속해서 수행하고, 가지고 놀고, 다양한 방식으로 살펴보세요.”

– Dan Fortune, 글로벌 비즈니스 우수성 관리자, FMC Technologies

“ 6주 만에 우리는 스크랩에서 인터페이스로 전환했습니다. JMP는 이상적인 도구였습니다. 실시간 및 대화형 기능을 갖춘 유일한 Six Sigma 도구입니다.”

– Laura Zambianchi, Fresenius 수석 필터링 소재 전문가

“저는 stack 명령을 사용했고 10분 안에 '여기요'라고 말할 수 있었습니다. 다 끝났어.' 그는 감동받았습니다. 그리고 나도 마찬가지였다. JMP는 정말 강력합니다.”

– Peter Mroz, Janssen 수석 통계 프로그래머

“ 예전에는 3명이 풀타임으로 일을 했는데요. 이제 두 사람이 파트타임으로 일을 하고 있어요 , 추가 테스트를 수행할 수 있는 시간을 제공합니다.”

– Jason Lott, 연구 엔지니어, US Synthetic

“우리는 가장 중요한 세 가지 요소를 식별할 수 있었고 거기에서 프로세스에 실제로 전화를 걸었습니다. 우리는 현재 현장에서 사용하고 있는 결과를 바탕으로 기계를 만들었습니다. 프로세스 시작부터 기계 구현까지 약 6개월이 걸렸는데, 이런 종류의 프로젝트에 비해 꽤 빠른 속도입니다. .”

– Matt Brown, US Synthetic 프로세스 엔지니어

Polar Semiconductor의 성공 사례

“ 이제 JMP가 모든 그래픽 루틴에 걸쳐 전송되는 제품에 속성을 할당할 수 있으므로 상당한 시간이 절약됩니다. .”

– Jeff Stagg, Kraft Foods UK 수석 과학자

크래프트 성공 사례

“저는 스크랩 데이터를 수집하는 방법을 세밀하게 조정했습니다. 잘못된 데이터에 대해 대시보드를 작성하는 경우 아무 소용이 없기 때문입니다. 이제 우리는 소유권 중심으로 데이터 수집을 설정했으며 전체 시설에서 스크랩을 추적하고 모든 그룹에서 동일한 방식으로 데이터를 볼 수 있습니다. JMP가 있기 전에는 그룹이 SQL 데이터베이스에서 수동으로 데이터를 가져와서 자체 차트를 만들곤 했습니다. 매주 수행해야 한다면 얼마나 많은 시간이 소요되는지 알 수 있습니다. .”

– Evan Ngo, Polar Semiconductor 수석 전기 테스트 엔지니어

“엔지니어들이 아침에 출근하면 스크립트를 시작하고 보고서를 받은 후 분석에 많은 시간을 들이지 않고도 무엇을 해야 할지 즉시 결정할 수 있습니다. 그들은 더 중요한 일을 하는 데 더 많은 시간을 갖습니다. JMP는 생산 공정을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 그래서 나는 이렇게 말한다. 'JMP가 당신을 위해 일하게 해주세요.' 스크립트를 작성하고 JMP에게 무엇을 해줄지 알려주십시오. 그러면 항상 동일한 분석이 반복되는 것이 아니라 더 흥미로운 것부터 시작할 수 있습니다.”

– Katharina Lankers, 연구 과학자, SCHOTT

SCHOTT 성공 사례

“X선 단층촬영을 통해 우리는 실제로 JMP의 통계 함수를 사용하여 고폭약의 빈 공간 분포를 얻을 수 있었습니다. 이전에는 [내 동료]가 처리하는 데 3~4일이 걸렸을 것입니다. 하지만 JMP를 사용하면 30분 정도 걸렸습니다. . LANL 경영진은 그 결과에 정말 만족했습니다.”

– Trevor Shear, 전 Los Alamos 국립 연구소, 현재 University of Oregon에서 박사과정 중

오리건대학교 성공 사례

“JMP에서 그런 일을 겪은 것만으로도 정말 팔렸습니다. 분석뿐만 아니라 데이터의 그래픽 표현도 중요합니다. 다른 소프트웨어에서는 이 작업을 수행할 수 있지만 JMP에서는 문자 그대로 버튼을 한 번만 클릭하면 동일한 작업을 수행할 수 있으므로 3~4시간이 걸립니다. 그것이 그룹을 흥분하게 만들었습니다.”

– Trevor Shear, 전 Los Alamos 국립 연구소, 현재 University of Oregon에서 박사과정 중

오리건 대학교 성공 사례

“나는 갔다 최소 일주일에서 10분 정도 작업할 수 있습니다. 꽤 상당했어요.”

– Dirk Jordan, 국립 재생 에너지 연구소 수석 신뢰성 엔지니어

미국 에너지부 성공 사례

"JMP를 사용하면 정확히 같은 방식으로 또는 다른 방식으로 데이터를 매우 빠르게 재분석하여 데이터가 나에게 전달하려는 또 다른 내용을 확인할 수 있습니다."

- Jennifer Verdolin, PhD, 애리조나 대학교

애리조나대학교 | JMP

생산성 및 품질 향상

"새로운 것을 시도하라는 요청을 받을 때마다 항상 망설임이 있습니다. 그것은 바로 인간의 본성입니다. JMP Live를 Microsoft Team과 통합할 수 있다는 사실을 알았을 때 우리는 프로젝트 협업에 이 결합 도구를 사용할 수 있게 되어 정말 기뻤습니다. 이제 JMP Live는 Microsoft Teams의 일부이므로 과학자들은 더욱 편안함을 느낍니다. 새로운 프로젝트를 시작하는 데 그렇게 주저함이 없어요."

-AJ 카우르, 페리고

JMP DS Americas 2021 - 녹음 제작자 - 데이터 탐색기 스포트라이트 갤러리.mp4 - 모든 문서(sharepoint.com)

"처음에는 반응이 일어나기 위한 엄청난 에너지 장벽이 있지만, 적절한 촉매를 추가하면 그 에너지가 크게 줄어듭니다. 저는 JMP와 소프트웨어에 포함된 지원 구조가 우리 회사의 촉매제라고 생각합니다."

-Steve Hampton, 공정 제어 관리자, PCC Structurals

알람 보드를 사용하면 매개변수가 제어를 벗어나는 시기를 신속하게 확인할 수 있습니다. 매개변수가 여러 개 있더라도 여전히 정말 쉽습니다. 알람 보드뿐만 아니라 그래프 빌더를 생각할 때도 마찬가지입니다. 알람 보드는 아마도 파일럿 생산에서 약 1~5%의 수율을 향상시켰을 것입니다. . 작업에 따라 다르지만 일련의 실험과 실행에 따르면 1~5%는 엄청난 개선이라고 생각합니다.”

– Torsten Weber, Heliatek 프로세스 통합 엔지니어

헬리아텍 성공 사례

“ Procter & Gamble에서 [JMP의 기계 학습 응용 프로그램]을 사용하는 방법 중 하나는 제조 라인에서 결함을 감지하는 것입니다. 제조 라인에는 기계 학습 모델을 개발하는 데 필요한 데이터를 생성하는 센서가 종종 있으며, 이 모델은 포장 라인으로 내려가는 개별 단위를 결함 또는 결함이 아닌 것으로 분류합니다. 두 번째 예는 예측 유지 관리입니다. 생산 라인의 중단이 실제로 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. 그리고 마지막 영역은 소비자 조사입니다. 이는 인구통계를 기반으로 소비자를 정의된 세그먼트로 분류하고 이를 통해 기업은 마케팅 및 광고에 집중할 수 있습니다. .”

– Bill Myers, Procter & Gamble 수석 통계학자

“결측값을 처리할 수 있는 통계 기법이 있는데, 이를 흔히 차원 축소라고 합니다. 범주가 많은 범주형 변수가 있는 경우 범주 수를 줄이는 것이 좋습니다. 그리고 차원 축소의 이점은 종종 보다 효율적인 모델 구축이 가능하다는 것입니다. 모델을 이해하고 설명하는 것이 더 쉬울 수 있습니다. 또한 시각화하는 것이 더 쉬울 수도 있습니다. JMP와 같은 데이터 시각화 도구는 이러한 탐색을 수행하는 좋은 방법입니다. .”

– Bill Myers, Procter & Gamble 수석 통계학자

“ JMP는 정말로 중요한 문제를 식별해 주기 때문에 전반적인 장비 효율성을 높이는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다. 이제 품질 관리 및 기타 방법론은 관리 수단이 될 수 있으며 잠재적인 개선 사항을 측정하고 식별하는 데 도움이 됩니다. 하지만 기술적인 결정은

여전히 직관, 일화, 그리고 프로세스를 관리하는 사람들의 경험에 의존하고 있습니다. JMP와 공장 데이터의 통계적 분석은 프로세스를 제어하여 더 나은 결과를 제공하고 유지 관리를 더 잘 관리하는 데 도움이 되는 핵심 매개변수를 식별하는 데 도움이 될 것입니다.”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

Time to Innovate: 숨겨진 공장을 줄이는 데 필요한 핵심 데이터를 찾아보세요. (링크는 곧 제공됩니다)

“이것은 우리 공장에서 생산되는 수많은 데이터에서 지식과 통찰력을 추출할 수 있는 기회입니다. 요즘 대부분의 단위 작업은 초당 수백, 수천 개의 데이터 포인트를 생성하고, 이 모든 데이터를 사용하여 JMP 내에서 프로세스를 더 효과적으로 제어할 수 있는 방법을 파악합니다. 이는 올바른 결정을 보다 신속하게 내리는 데 도움이 되며 무엇이 중요할지, 중요하지 않을지에 대한 그룹 토론을 없애줍니다.”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

Time to Innovate: 숨겨진 공장을 줄이는 데 필요한 핵심 데이터를 찾아보세요. (링크는 곧 제공됩니다)

“최근 조사에서 PWC는 가장 혁신적인 특수 화학 회사의 성장이 가장 덜 혁신적인 회사보다 16% 더 높다는 점을 지적했습니다. 최고의 혁신가들은 레드 그룹이 생산성이 가장 낮은 경쟁자보다 3배 더 높을 것이라고 예측합니다. 여기에 이러한 도구를 운영자의 손에 쥐어주는 것이 앞으로 나아갈 길이라는 점을 덧붙이고 싶습니다. 우리는 그들을 IT 부서와 본사에서 생산, R&D, 비즈니스 개발로 옮겨야 합니다. 그것이 우리가 가장 많은 이익을 얻을 수 있는 곳입니다. 그리고 나는 그것을 믿습니다. JMP는 매우 빠르게 학습할 수 있으며 생각보다 훨씬 빠르게 결과를 가져올 수 있습니다. .”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

Time to Innovate: 숨겨진 공장을 줄이는 데 필요한 핵심 데이터를 찾아보세요. (링크는 곧 제공됩니다)

“영국 정부는 이미 영국 경제가 그다지 효율적이지 않다고 밝혔습니다. 그리고 많은 이니셔티브는 효율성 향상에 관한 것입니다. 제 생각에는 JMP는 제품을 더 빨리 시장에 출시하는 데 도움이 될 수 있습니다 . 제조 실패를 줄이고 생산 품질의 일관성을 높이는 것은 우리가 가져올 수 있는 큰 가치입니다.”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

Time to Innovate: 숨겨진 공장을 줄이는 데 필요한 핵심 데이터를 찾아보세요. (링크는 곧 제공됩니다)

“우리는 9개의 요인을 가지고 있었고 단지 몇 가지 상호작용만을 추정할 수 있었습니다. 그리고 우리는 21번의 실험만을 감당할 수 있었습니다. [그때 JMP의 확정 선별 설계에 대해 배웠습니다]: 핵심 프로세스 손잡이를 식별하는 설계입니다. 추진 요인은 무엇입니까? 이 예에서는 21번의 실행으로 DSD를 실행하면 28번의 실행이 필요한 기존 접근 방식에 비해 구체적인 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 최적화 단계에서는 추가로 20번의 실행도 가능합니다. .”

– Maria Lanzerath, WL 통계 부문 글로벌 책임자 핏덩어리

혁신을 위한 시간: 실험 설계를 통한 생산 프로세스 최적화 (링크는 곧 제공됩니다)

“특수 화학 회사라면 고객으로부터 공정을 받는 경우가 많습니다. 이러한 유형의 데이터를 고객에게 전달하여 귀하가 현재 진행 중인 상황에 대해 고객보다 더 깊이 이해하고 있음을 보여주면 비즈니스를 더욱 확고히 할 수 있습니다. .”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

혁신을 위한 시간: 데이터에서 가치를 포착하여 혁신을 가속화합니다. (링크는 곧 제공됩니다)

“R&D 관리자로서 , 실험 설계 방법론을 사용하면 이 R&D 작업을 수행하는 데 소요되는 시간을 매우 예측할 수 있게 됩니다. 그리고 비즈니스 관리자와 고객의 관계에 대해 훨씬 더 많은 신뢰를 줍니다.”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

혁신을 위한 시간: 데이터에서 가치를 포착하여 혁신을 가속화합니다. (링크는 곧 제공됩니다)

"당신이 건설회사인데 집을 짓는다면 직원들이 망치를 받나요? 예. 우리 엔지니어들은 데이터를 분석한다면 일반적으로 JMP를 사용합니다. .”

– Ted Ellefson, Seagate 기계 R&D 수석 엔지니어

“ JMP의 역할은 처음부터 해당 데이터를 탐색하여 어떤 매개변수와 상호 작용이 가장 중요한지 결정하는 데 도움을 주는 것입니다. 그런 다음 어떤 유형의 SPC 모니터링 도구가 실제로 효과적일 수 있는지 살펴보세요. … 일단 이를 결정했다면 이제 자동화된 정보 시스템이나 MES 시스템을 통해 특정 기술을 배포할 수 있으며, 그런 다음 항상 실시간으로 실행할 수 있습니다.”

– Ted Ellefson, Seagate 기계 R&D 수석 엔지니어

“ 낮은 지식에서 높은 지식으로 나아가기 – 이것이 디자인 엔지니어링과 프로세스 엔지니어링의 전부입니다! 당신은 지속적으로 회사에 지식을 전달하고 있습니다. 이것이 바로 JMP의 데이터 분석이 할 수 있는 일입니다.”

– Ted Ellefson, Seagate 기계 R&D 수석 엔지니어

“JMP의 작은 버튼 하나로 수백만 줄의 코드, 40~50개의 데이터 파일을 기반으로 그래프를 만들 수 있습니다. 정말 놀랍습니다. 여 JMP 스크립트를 클릭하면 결정을 내리는 데 도움이 되는 결과와 그래프가 생성됩니다. … 20년 전에는 그런 일이 결코 일어나지 않았을 것입니다.”

– Ted Ellefson, Seagate 기계 R&D 수석 엔지니어

“최종적으로 공간을 계획하는 일련의 단일 매개변수 실험을 상상하는 것은 상대적으로 쉽습니다. 하지만 DOE를 이용하면 해당 장소에 훨씬 더 빨리 도달할 수 있습니다. 확실히 효율성이 향상되었습니다. . JMP는 입력 데이터의 불확실성을 기반으로 모델의 계수가 얼마나 신뢰할 수 있는지에 대한 매우 유용한 측정값을 제공합니다. JMP에는 신뢰할 수 있는 방식으로 데이터로 무엇을 할 수 있는지 이해하는 데 도움이 되는 다양한 도구가 있습니다. .”

– Greg Mattiussi, Siemens Healthineers 제조 부문 수석 이사

“ 상호작용 효과가 점점 더 중요해지고 있습니다. . 품질 엔지니어가 처리해야 하는 단일 매개변수 문제는 신속하게 처리되고 있으며, 보다 다변량 접근 방식이 점점 더 중요해지고 있습니다.”

– Greg Mattiussi, Siemens Healthineers 제조 부문 수석 이사

“우리는 정기적인 교정 및 지속적인 개선 활동과 같은 작업에 확실히 많은 데이터를 사용합니다. 하지만 거기에서도 데이터 액세스 시간과 데이터 정리 시간이 중요합니다. 그래서 우리는 이를 보다 적극적이고 미래지향적인 방식으로 사용하려고 노력하고 있습니다. 예를 들어 애초에 문제를 방지하기 위해 보다 스마트하고 자동화된 제어 차트를 사용하는 것입니다. .”

– Greg Mattiussi, Siemens Healthineers 제조 부문 수석 이사

“지난 몇 년 동안 가장 눈에 띄는 발전 중 하나는 이전보다 훨씬 더 세밀하게 제품의 특성을 분석할 수 있는 자동화된 검사 도구의 확산이었습니다. 그들은 엄청난 양의 데이터를 기록하고 있으며, 우리가 제품을 생성하는 동안 제품의 품질을 이해하는 데 매우 강력한 도구가 되었습니다. 하지만 이 모든 기가바이트와 테라바이트의 데이터를 어떻게 처리해야 하는지에 대한 문제가 있습니다. 제품의 품질을 확립하기 위해 이를 사용한 후에는 어떻게 보관합니까? 현장에서 시작합니까, 아니면 오프사이트에서 시작합니까? 오프사이트에 저장할 만큼 대역폭이 충분합니까? 다시 분석해야 할 때 검색할 수 있을 만큼 충분한 대역폭이 있습니까? 이러한 종류의 실질적인 문제는 새로운 도구나 새로운 프로세스를 설계할 때 사전에 고려해야 합니다. 문제를 예상하지 못하면 공장에 실질적인 제한이 될 수 있기 때문입니다. .”

– Ed Hutchins, Wolfspeed 제품 엔지니어링 관리자

“향후 10년 안에 저는 우리가 빅 데이터에 중점을 두는 것에서 빅 데이터를 리틀 데이터에 연결하는 몇 가지 전략을 개발하는 것으로 발전하는 것을 보고 싶습니다. 우리는 활용 가능성을 보여주는 추세를 식별하기 위한 탐색 도구로 빅 데이터를 사용할 것이지만, 인과 관계 확립에 훨씬 더 초점을 맞춘 설계된 실험과 소규모 데이터 모음을 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 빅데이터에서 우리가 보고 있는 것을 확인하기 위해서입니다. 만약 우리가 그 다리를 건설할 수 있다면, 그러면 우리는 우리가 보유한 빅 데이터를 최대한 활용하고 앞으로의 결정에 훨씬 더 자신감을 갖게 될 것이라고 생각합니다. .”

– Christine Anderson-Cook, 통계학자, Los Alamos National Laboratory

" JMP와 DOE를 사용하면 이제 모든 사람이 데이터의 가치와 데이터가 프로세스와 제품 품질을 어떻게 개선하는지 인식하고 있습니다. . 이제 JMP를 사용하고 있으므로 다양한 상호 작용을 테스트할 수 있습니다. 그런 다음 기술자에게 돌아가서 데이터를 보여줄 수 있습니다."

– Lise Isachsen, Coloplast 수석 프로세스 전문가

“ JMP는 그룹 전체에서 일관된 [방법론]과 결과의 일관된 보고를 보장하는 데 큰 도움이 되었습니다. 이는 우리의 증거 생성 능력을 실제로 강화했습니다. ”

– Susan Roweton, Medtronic 연구 관리자

메드트로닉 성공 사례

“ 분석을 통해 합의를 구축할 수 있었습니다 , 그리고 그들이 본 것에 대해 내내 이야기해왔던 공정 기술자들의 이야기를 듣기 시작했습니다. 데이터는 우리 모두가 그들이 우리에게 말하려고 했던 내용에 집중하는 데 도움이 되었고 매우 성공적인 프로젝트였습니다.”

– Julia O'Neill, Direxa 창립자 겸 수석 컨설턴트, 전 Merck 엔지니어링 이사

“우리는 이 문제를 해결하기 위해 다양한 접근 방식을 적용했고, 무슨 일이 일어났는지 – 나는 그 순간을 기억합니다… 우리는 가변 중요도 도표를 작성하기 위해 JMP에서와 마찬가지로 Bootstrap Forest 형식을 사용했습니다. 그리고 그 줄거리가 모두가 보고 있는 화면에 나타났을 때, 침묵의 순간과 큰 '아하!'가 있었습니다. 그 시점에서 전체 조사가 바뀌 었습니다. ”

– Julia O'Neill, Direxa 창립자 겸 수석 컨설턴트, 전 Merck 엔지니어링 이사

“ 프로세스를 이해하고 있다면 비용 구조를 살펴보고 품질과 비용 측면 모두에서 최적화를 수행할 수 있습니다. .”

– Søren Pehrson, 촉매 제조 과학자, Haldor Topsoe A/S

“제가 수년 동안 배운 교훈 중 하나는 해결해야 할 큰 문제를 찾는 것입니다. 위기를 낭비하지 마십시오! 저는 총체적인 품질과 6시그마 구현에 상당히 참여했습니다. 즉, 통계적 사고를 작업에 뿌리내리려고 노력했습니다. 우리가 실질적인 견인력을 얻기 시작한 것은 분석 접근 방식을 사용하여 가장 어려운 문제 중 일부를 다루기 시작했을 때였습니다. 위험이 더 높고 노출도 훨씬 많았지만 답을 찾으면 좋은 일이 될 수 있습니다.”

– Julia O'Neill, Direxa 창립자 겸 수석 컨설턴트, 전 Merck 엔지니어링 이사

“[우리의 가장 큰 고객 중 한 명]은 우리 프로세스의 차이가 과도하다고 불평했습니다. 그래서 우리는 Six Sigma를 활용하여 문제를 해결하기 위해 팀을 구성했습니다. JMP는 대량의 데이터를 처리할 수 있는 능력과 상호작용성 덕분에 이 문제를 해결하는 데 매우 유용했습니다. 이제 변동성을 약 50% 줄였습니다. 우리 상사와 고객은 결과에 매우 만족했습니다.”

– ATL의 Six Sigma 배포 관리자, Henry Qiao

ATL 성공 사례

“셀트리온은 QbD를 제품 개발에 광범위하게 활용하고 있습니다… 이는 제품 개발에 통계를 최대한 활용하는 것입니다. 이것이 우리가 작업에 접근하는 방식입니다… 우리가 가장 많이 사용하는 도구는 JMP입니다. 우리는 이를 분석법 개발 및 프로세스를 최적화하는 데 사용합니다. JMP는 사용하기 쉽고 데이터 분석에 필수적입니다. .”

– 추민주, 셀트리온 화학, 제조 및 제어 통계 부문 책임자

셀트리온 성공스토리

“제품의 30%가 조립당 1,500~2,000달러의 비용으로 폐기되고 있다면 우리의 폐기 비용이 엄청나다는 것을 상상할 수 있을 것입니다. [결국 우리는 한 공급업체가 100% 수율을 달성하고 다른 공급업체가 70%를 달성하는 등 두 공급업체 간의 서로 다른 수율을 소스로 식별했으며] 일일 생산에서 각 공급업체의 50/50을 사용하지 않는다는 것을 확인했습니다. 우리는 한 공급업체의 자재를 사용한 다음 다른 공급업체의 자재로 옮겼습니다. [수율]은 우리가 사용하는 공급업체와 관련된 주기입니다. 공급업체를 기반으로 데이터를 분석해야 한다는 교훈을 얻었습니다. .”

– Melisa Buie, Coherent 총괄 관리자

일관된 성공 사례

“나는 상사에게 이렇게 설명했다. JMP를 사용하면 더 많은 데이터를 얻을 수 있고 QbD를 프로젝트의 모든 측면에 더 쉽게 통합할 수 있습니다. .”

– 김경윤, 대웅제약 나보타 연구그룹장

대웅제약 성공스토리

“ JMP는 Six Sigma 프로그램에서 수행하는 업무의 기본입니다. 이는 교육 프로그램의 구조에 짜여져 있습니다. …. 이는 비즈니스 전반에 걸쳐 우리에게 완전히 새로운 기회 영역을 제공하기 때문에 우리가 구축할 수 있는 환상적인 플랫폼입니다.”

– Kevin McCarron, 식스 시그마 서비스 리더, Dow

다우 성공 사례

“JMP를 통해 전반적으로 수많은 성공을 거두었기 때문에 개별 사례를 하나 꼽는 것이 어렵습니다. 그것은 우리에게 꼭 필요한 도구일 뿐입니다. .”

– Howard Rauch, 통계학자, Eastman Chemical

Eastman Chemical 성공 사례

"그러한 체중 변화가 [우리가] 측정하고 있다고 생각했던 것을 측정하지 않는다는 것이 매우 빨리 명백해졌습니다. JMP가 없었다면 우리는 결코 이 사실을 알지 못했을 것입니다. ."

– David Payne, Johnson Matthey Fine Chemicals 현장 책임자

존슨 매티 성공 사례

“현장에서 보고 있는 것은 모든 종류의 문제를 해결하기 위해 JMP 사용이 점점 더 확대되고 있다는 것입니다. JMP는 우리가 선택한 통계 분석 도구입니다. ”

– David Payne, Johnson Matthey Fine Chemicals 현장 책임자

존슨 매티 성공 사례

“ JMP는 복잡한 제조 공정에서 발생하는 모든 소음에서 핵심 사실을 밝혀내는 데 중요한 역할을 했습니다. .”

– Geoff Beatham, Kodak 품질 이사

“ JMP를 사용하면 병목 현상을 매우 쉽게 식별할 수 있습니다. 주요 문제가 어디에 있는지, 즉 어디에 주의를 집중해야 하는지 식별할 수 있는 것은 분명히 매우 도움이 됩니다. 우리가 가지고 있는 프로세스는 다양하고 상당히 복잡하며, 유용한 것 중 하나는 Lean 도구를 적용하기 위해 어디로 가야 하는지 아는 것입니다. . JMP는 나의 노력을 목표로 삼고 있습니다. .”

– Peter Blum, 품질 및 기술 관리자, Kodak

Oshkosh Corporation 성공 사례

“이 방법론의 개발을 통해 우리는 비행기 매개변수와 비행 조건을 빠르게 변경하고 결과적으로 지역 사회의 소음에 미치는 영향을 살펴볼 수 있었습니다… JMP를 사용하면 이 프로세스가 훨씬 더 빠르고 쉬워집니다. 수동 입력 오류를 줄일 뿐만 아니라, 이전에는 몇 시간 또는 며칠이 걸렸던 작업을 몇 초 만에 완료할 수 있습니다. .”

– Jeanette Elliott, 시스템 엔지니어, Lockheed Martin

록히드 마틴 성공 사례

“우리가 가진 제한된 자원으로 – 우리는 약 12명의 화학자를 보유하고 있으며, 다양한 제품 개발 노력을 추진하려고 노력하고 있습니다 – JMP는 매우 논리적인 방식으로 다양한 반응 조건을 선별하여 최적화를 위한 출발점을 제공하는 데 도움이 되었습니다. 매우 신중하고 구조화된 방식으로 이를 수행하지 않았다면 이러한 새로운 애플리케이션 개발 노력은 실제로 어려움을 겪었을 것입니다.”

– Scott Allen, Novomer 촉매 개발 부사장

Novomer 성공 사례

“이것은 Brite Amber 패널을 위한 강력한 제제 개발의 시작이었습니다. 이는 JMP를 통해서만 가능했습니다. JMP는 정말 놀라운 도구입니다.”

– David Lee, OLEDWorks 품질 및 신뢰성 부문 이사

OLEDWorks 성공 사례

“ JMP를 통해 우리는 서비스 통화를 수행하고 이러한 통화 기록을 보관하는 사람들을 위한 많은 개선 기회를 확인했습니다. 우리는 프로세스를 개선했습니다. ”

– Ron Zhang, Oshkosh Corporation 수석 수석 엔지니어

“우리는 이전과는 다른 방식으로 정보를 처리할 수 있는 새로운 방법론을 찾았습니다. 그것은 깨달음이었습니다. JMP를 사용하면 이 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 우리는 새로운 지평을 열 수 있게 되었습니다.”

– Alberto Colombi, PPG Industries 기업 의료 이사

PPG 산업 성공 사례

“다른 수천 개의 회사도 같은 상황에 처해 있습니다. SAS를 보유하고 있으며 JMP를 추가하면 상당한 추가 이점을 얻을 수 있습니다. … JMP는 그래픽 기능과 사용 편의성 덕분에 실험을 설계하고 데이터를 탐색하는 데 매우 적합합니다. SAS는 거의 모든 소스에서 데이터를 가져와 어려운 분석 작업을 수행합니다. 그리고 JMP는 SAS와 통합됩니다. 그것은 강력한 조합이다.”

– 웨인 레빈(Wayne Levin), Predictum 회장

“JMP를 통해 우리가 할 수 있었던 일 중 하나는 우리의 사고 과정을 별개의 세계에서 보다 연속적인 시간 규모의 세계로 바꾸는 것입니다. JMP를 사용하기 시작한 후에는 비교할 수 없었습니다. .”

– Greg Mozsgai, 연구 개발 관리자, Samson Rope

“JMP는 우리가 140년 동안 당연하게 여겼던 것들을 연구할 수 있는 능력을 갖추게 해 줍니다. 우리는 수많은 현상 유지와 고착된 습관에 도전해 왔으며 JMP는 이러한 과정을 가속화하는 데 도움이 되었습니다. ”

– Steve Czupryna, 품질 프로세스 엔지니어, Samson Rope

“이미 10명 정도의 사용자가 JMP를 사용하여 다양한 제품 라인에 걸쳐 수율과 제품 품질을 모니터링하기 위한 통계 분석을 생성하고 있었습니다. 2년 동안 사용한 후 그들이 직면한 유일한 제약은 동료들이 검색, 테스트, 계산을 계속해서 요청했다는 사실이었습니다! 혁신과 품질이 우리의 주요 주제이기 때문에 회사 전체는 효율성을 높여야 했습니다. 이러한 초기 경험을 통해 우리는 도구의 성능, 잠재력 및 사용자 친화성에 대해 확신을 가질 수 있는 모든 기회를 얻었습니다. 결과적으로 우리는 사업 전반에 걸쳐 우리 활동의 발전을 지원하기 위해 적절한 시기에 이 기능의 사용을 주저하지 않고 확대했습니다.”

– Annick Vuillermoz, Soitec 수율/공정 제어 시스템 수석 관리자

Soitec 성공 사례

실험 설계

“ DOE가 훌륭하다는 증거는 너무 많습니다. . 그러나 많은 조직, 수많은 사람들이 여전히 이를 사용하지 않고 있습니다. 왜? 그 합리적인 지식 너머에는 뭔가 다른 것이 있어야 합니다. 내 생각에는, 그것은 뭔가 잘못하는 것에 대한 신뢰나 두려움과 관련이 있어야 합니다. … 한 번에 두 개 이상의 항목을 변경하는 이 새로운 방법에 대한 사람들의 신뢰는… 따라서 [태도를 바꾸는] 가장 쉬운 방법은 귀하의 조직이 DOE를 통해 얻은 성공을 확인할 수 있는 기회를 제공하는 것입니다. 몇 가지 간단한 실험을 수행하고 결과를 보여줄 수 있습니다. 나는 동료들에게 '나를 믿으세요'라고 말한다. 내가 당신을 도울 것입니다. 그리고 여러분은 DOE를 통한 여정에서 저를 따라갈 수 있습니다. 우리가 함께 일하는 동안 나는 그들이 겉으로 보기에 복잡해 보이는 이 모든 것들이 어떻게 하나로 합쳐지고 훌륭한 지식과 통찰력을 얻게 되는지 보고 느끼도록 도울 수 있습니다. 좋은 롤 모델이 되어 그들이 성공을 느끼게 해주세요. 그렇게 할 수 있다면 동맹을 얻게 될 것이고 사람들은 DOE를 통해 좋은 결과를 얻기 시작할 것입니다.”

– Olaf Bürger, Mahle의 체계적인 개선 프로세스 품질 관리자

“Adocia의 제품이 성숙해지고 ICH 지침이 제약 회사를 자극함에 따라 제품-공정 매개변수 연계를 깊이 이해하기 위해 우리는 실험 계획법과 같은 통계적 접근 방식을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 우리 실험실에서요. ”

– Thomas Cochet, 공정 화학 부문 책임자

아도키아 성공 사례

“우리는 프로세스 개발에 DOE와 같은 통계적 접근 방식을 구현해야 한다는 느낌이 점점 더 커졌습니다. CMO의 프로젝트 리더 중 한 명이 JMP를 추천했습니다. . ”

– Thomas Cochet, 공정 화학 부문 책임자

아도키아 성공 사례

“ 나는 경영진에게 가치나 표와 같은 어떤 데이터도 보여주지 않았습니다. 데이터를 시각화했어요 . 그리고 이 작업을 대화형으로 수행하고 하나의 컨트롤을 이동하고 응답 이동을 확인하면 무슨 일이 일어나는지 보여줄 수 있다면... 사물을 변경할 때 프로세스가 어떻게 보이는지 보고 상호 작용과 시스템 작동 방식을 보여주면... 그들은 귀하의 [교육청]을 신뢰하기 시작할 것입니다 .”

– Olaf Bürger, Mahle의 체계적인 개선 프로세스 품질 관리자

“ DOE의 복잡성은 현재 우리가 수행해야 하는 노력의 복잡성과 잘 들어맞습니다. [자동화 증가 및 데이터 스트림 증가] . 결국에는 매우 훌륭하고 깊은 이해를 얻게 됩니다.”

– Egon Gross, Symrise 생명공학 엔지니어

“많은 사람들에게 DOE는 일반적인 실천 강령이 아닙니다. 아직도 익숙하지 않아서 사용하지 않는 분들이 많습니다. 그리고 그들은 해결하려는 작업에 대한 많은 시간과 돈, 통찰력을 잃고 있습니다. .”

– Egon Gross, Symrise 생명공학 엔지니어

“훈련, 복잡성 등 일반적인 [DOE에 대한 저항의 원인]을 극복하는 좋은 방법은 좋은 교사를 찾거나 원하는 경우 좋은 교과서를 찾는 것입니다. 더 나아가, 좋은 코치를 찾으세요. 지식이 풍부한 동료일 수 있습니다. 그런 다음 가질 수 있는 작은 질문부터 시작해 보세요. , 아마도 2개, 3개 또는 4개의 요인이 있을 수 있습니다. 작게 시작하여 경험과 지식을 바탕으로 성장해 보세요. 코치를 찾을 수 있다면 좋은 길을 가고 있는 것입니다.”

– Markus Schafheutle, Allnex 컨설턴트 겸 전 글로벌 개선 관리자

“DOE는 소수의 산업에서만 사용할 수 있는 것이 아닙니다. DOE는 정말로 모두를 위한 것입니다 .”

– Markus Schafheutle, Allnex 컨설턴트 겸 전 글로벌 개선 관리자

“전통적인 다변량 방법과 비교했을 때 , [JMP 예측 선별 플랫폼]은 응답에 대한 연속적 요인과 범주형 요인을 모두 처리할 수 있습니다. . 이러한 요소들 사이에 상호작용이나 기타 복잡한 관계가 있을 때 매우 유용합니다.”

– Miao Chen, Tokyo Electron Limited 데이터 과학자

“ 비 JMP의 실험 설계 구현에서 가능한 것처럼 최적화를 위한 상대적(수치적) 중요도를 설정할 수 있다는 것은 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다. .”

– Alin Ionas, 분석화학자, 덴마크 공과대학

DTU 성공 사례

“저는 수백 가지 화합물에 대한 일반적인 방법을 최적화하려는 프로젝트에 참여했습니다. 그런 다음 우리가 보고 있는 대부분의 화학 물질에 대해 합리적인 성능을 얻을 수 있을 만큼 충분한 일련의 도구 매개 변수를 찾으려고 노력해야 했습니다. 그것은 어려운 작업이기 때문에 JMP의 DOE 플랫폼을 사용하는 것이 해결책이라고 느꼈습니다. .”

– Alin Ionas, 분석화학자, 덴마크 공과대학교

DTU 성공 사례

“이러한 종류의 실험을 실행한 경험이 있으면 그냥 설정하고 잊어버리시면 됩니다 . 실험을 설정하고, 장비가 작동하도록 하고, 데이터 추출 방식을 검증하고, 데이터 파일에서 고품질 데이터를 얻을 수 있는지 확인하세요. 그러면 이를 모델에 다시 넣고 다음 반복을 생성하는 것은 많은 작업이 아닙니다. .”

– Alin Ionas, 분석화학자, 덴마크 공과대학

DTU 성공 사례

“JMP는 불균형한 데이터 세트를 처리합니다. 위험이 무엇인지 알려주고 이를 처리하며 현명한 선택을 할 수 있도록 도와줍니다. 그냥 안 된다고 말하는 것보다요.”

– Michael Anderson, Corning 수석 통계 및 측정 개발 엔지니어

“JMP는 가격 경쟁력이 있는 제품입니다. 모든 엔지니어가 일반적으로 사용하는 도구와 문제를 조사할 수 있는 고급 통계 도구를 혼합합니다. 엔지니어링 및 연구 분야의 누군가가 매일 처리해야 할 문제입니다.”

– Michael Anderson, Corning 수석 통계 및 측정 개발 엔지니어

“재료의 진실성: 모든 경우에 딱 맞는 것은 없습니다. 하나의 [요인]을 늘리면 일반적으로 다른 것을 타협하게 됩니다. 우리는 코팅이 최대한 투명하기를 바랐지만, 예를 들어 채워졌을 때 어떤 과정을 거치더라도 살아남을 수 있기를 바랐습니다. 해당 구성 요소 내의 하위 구성 요소를 파악하기 위해 구성 요소 비율을 최적화하기 위해 우리가 수행한 공식화, 반응 표면 및 혼합물 DOE의 양은 엄청납니다. .”

– Michael Anderson, Corning 수석 통계 및 측정 개발 엔지니어

“ 실패할 수 있다는 것은 비용이 많이 들지만 실험의 중요한 부분입니다 . 그리고 코닝에서는 실험 수행과 관련하여 큰 저항을 받은 적이 없습니다. 우리는 지출하는 돈에 대해 가능한 한 많은 것을 배우고 싶습니다. '나는 이것을 완전히 설계된 실험으로 하고 싶다'고 말할 때 나는 결코 저항하지 않았습니다. [DOE]는 이 시점에서 코닝으로 인수되었습니다. .”

– Michael Anderson, Corning 수석 통계 및 측정 개발 엔지니어

“초기 회의론을 깨는 것이 가장 어려운 부분이었지만 변곡점이기도 했습니다… 우리 과학자들은 귀하가 실험을 설정하기 위해 선택하는 방식이 귀하가 얻는 데이터의 품질에 어떻게 큰 영향을 미치는지 배웠습니다… JMP의 맞춤형 DOE 모듈은 각 실험에서 가장 많은 정보를 얻을 수 있도록 도와줍니다. .”

– Bernard Goguelet, Parker Lord 품질 리더

“ 우리는 이미 사람들이 [DOE]를 일상적인 사고에 통합하는 징후를 보고 있습니다. : 나는 새로운 제품을 개발하고 직관을 사용하여 가까워질 것입니다. 그것이 바로 주제 전문 지식입니다. 그런 다음 JMP를 사용하여 지역을 정의하고 최적화하겠습니다. 그들은 모델에 대해 다른 방법으로는 알지 못했을 것들을 배우고 있습니다.”

– Bernard Goguelet, Parker Lord 품질 리더

" 우리는 맞춤 설계를 위해 JMP를 사용합니다. Custom Design 플랫폼은 관심 있는 실험을 설명하는 정말 좋은 방법입니다. 우리는 해당 디자인을 취한 다음 이를 로봇이 실행할 수 있는 일종의 지침으로 변환하는 웹 애플리케이션인 자체 맞춤형 애플리케이션을 사용합니다. 그래서 우리는 JMP를 로봇에 연결하고 완전히 통계적으로 실험을 설계, 구축, 테스트 및 측정하는 능력의 루프를 닫을 수 있는 핵심 요소를 중간에 둠으로써 신속하게 프로토타입을 만들고 생명공학 기능을 구축할 수 있었습니다. JMP의 실험 설계를 사용하여 균형을 맞췄습니다. .”

– David McClymont, London DNA Foundry 자동화 책임자

혁신을 위한 시간: 조직이 탁월한 분석 문화를 조성할 수 있는 방법: 합성 생물학의 예 (링크는 곧 제공됩니다)

“고급 데이터 분석 분야의 DOE는 데이터를 통합하고 이러한 데이터를 보다 효율적으로 사용하는 데 도움이 됩니다. 이는 데이터에서 더 많은 통찰력을 추출한다는 의미입니다. 그러나 실험 계획법은 올바른 데이터를 얻고 효율적인 방법으로 수행해야 하는 이전 단계에서도 중요한 역할을 합니다. … 일반적으로 우리는 항상 자원과 시간이 부족하기 때문입니다.”

– Pilar Gomez Jimenez, Johnson Matthey 수석 과학자

혁신을 위한 시간: 성공적인 실험을 위해 DOE 사고방식 사용 (링크는 곧 제공됩니다)

“ 누구나 DOE를 할 수 있다 … 이전에 DOE를 시작해 본 적이 없다면 DOE를 시작하는 가장 좋은 방법은 바로 뛰어드는 것입니다.”

– Pilar Gomez Jimenez, Johnson Matthey 수석 과학자

혁신을 위한 시간: 성공적인 실험을 위해 DOE 사고방식 사용 (링크는 곧 제공됩니다)

“전통적인 사고방식을 가진 사람이라면 처음부터 최적의 설정을 얻으려고 노력할 거예요. 인간으로서 우리가 다변수 실험 공간을 시각화하는 데 어려움을 겪더라도 그들은 목표를 목표로 삼을 것입니다. 대조적으로, DOE 사고방식을 가진 사람은 앉아서 계획을 세우는 데 더 많은 시간을 할애할 것이며 이 실험에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수를 모두 생각하려고 노력하는 데 더 많은 시간을 할애할 것입니다. . 그들은 이미 다양한 범위에서 생각하고 있을 것이며 최적의 공간을 찾기 위해 광범위한 실험 공간을 탐색하는 데 관심을 가질 것입니다. 이것이 전통적인 사고방식과 DOE 사고방식의 큰 차이점입니다.”

– Pilar Gomez Jimenez, Johnson Matthey 수석 과학자

혁신을 위한 시간: 성공적인 실험을 위해 DOE 사고방식 사용 (링크는 곧 제공됩니다)

“실험계획법은 도구이지만 마법의 도구는 아닙니다. 귀하의 전문 지식이 필요합니다. 이미 알고 있는 내용을 보완하는 도구입니다. .”

– Pilar Gomez Jimenez, Johnson Matthey 수석 과학자

혁신을 위한 시간: 성공적인 실험을 위해 DOE 사고방식 사용 (링크는 곧 제공됩니다)

“추론을 할 수 있는 요소가 두 개 이상인 모든 시스템에서는 DOE를 사용할 수 있습니다. 15년 동안의 경험으로 보면 한 가지 요인만 있는 경우는 단 한 번도 본 적이 없습니다. 우리가 알고 있듯이 과학은 복잡합니다. 그래서 나는 실험계획법이 항상 활용되어야 한다고 생각한다. .”

– Pilar Gomez Jimenez, Johnson Matthey 수석 과학자

혁신을 위한 시간: 성공적인 실험을 위해 DOE 사고방식 사용 (링크는 곧 제공됩니다)

“어떤 사람들은 DOE가 블랙박스라고 생각합니다. 그리고 어떤 사람들은 DOE를 사용하려면 실제로 통계에 대해 많은 것을 알아야 한다고 생각합니다. 과거에는 이러한 것들이 사실이었을 수도 있지만, 이제는 DOE를 적용하는 것이 정말 쉽습니다. 정말이야

빠른. 그리고 정말 시각적이에요. 시각적인 부분은 블랙박스의 문제점을 해결해줍니다. 쉽고 빠른 부분은 다른 문제를 해결합니다. 이제 우리는 DOE를 매우 빠르게 설계하고 결과를 매우 빠르게 분석하는 데 도움이 되는 JMP와 같은 사용자 친화적인 소프트웨어 패키지를 보유하고 있습니다. 그리고 매우 중요한 것은 분석을 명확하게 이해할 수 있도록 시각적인 방식으로 수행하는 것입니다. 그러면 당신은 그것을 다른 사람들에게 설명할 수 있게 될 것입니다. 누구나 할 수 있어요.”

– Pilar Gomez Jimenez, Johnson Matthey 수석 과학자

혁신을 위한 시간: 성공적인 실험을 위해 DOE 사고방식 사용 (링크는 곧 제공됩니다)

“[DOE의] 단점은 무엇입니까? 없음. 나에게는 실험 계획법을 사용하는 데 아무런 단점이 없습니다. 실제로 JMP와 같은 소프트웨어를 사용하면 정말 쉽기 때문입니다. . 두려워하는 사람들도 실제로는 평소보다 더 많은 실수를 저지르지 않습니다. 왜냐하면 결과가 최적이라고 말하는 설정으로 나오면 실험실에 가서 실험을 하면 되기 때문입니다. 확인하다. 따라서 항상 결론을 평가할 수 있습니다. 그래서 실제로, 나는 당신이 실수를 할 수 있다고 생각하지 않습니다 . 내 메시지는: 가서 직접 시도해 보세요.”

– Pilar Gomez Jimenez, Johnson Matthey 수석 과학자

혁신을 위한 시간: 성공적인 실험을 위해 DOE 사고방식 사용 (링크는 곧 제공됩니다)

“[확정 선별 설계에 JMP 사용] 더 많은 프로세스 통찰력을 얻었고 이 모든 작업이 일주일 이내에 완료되었습니다. … 이 플랫폼 내에서 분포를 선택할 수 있고 모델을 구축하려는 방식을 선택할 수 있으며 사용 가능한 검증 방법도 있습니다. Go를 누르기만 하면 JMP는 0이 아닌 9개의 매개변수가 있는 모델을 생성합니다. 그런 다음 다양한 모델을 찾아 실행한 다음 R 제곱이나 원하는 매개변수를 기반으로 필요한 요소에 따라 모델을 평가할 수 있습니다. 원하다. 그리고 그것은 아주 쉽습니다.”

– Egon Gross, Symrise의 수석 기술자

혁신을 위한 시간: 실험 설계를 통해 복잡한 프로세스 마스터하기 (링크는 곧 제공됩니다)

“저는 공정 개발 화학자로 GSK에 입사했습니다. 저는 뿌리와 프로세스를 개발하고 이를 본격적인 제조로 확장하는 데 수년을 보냈습니다. 그러다가 실험계획법을 발견하게 되었습니다. 그리고 그것은 내가 일하는 방식을 확실히 바꿔 놓았습니다… 한 번에 하나의 요소로 접근합니다. 이것이 제가 했던 방식입니다.

전통적으로 가르쳤는데.... 하지만 단점은 공간을 효율적으로 커버하지 못한다는 것입니다.

프로세스를 운영 중일 수 있습니다. 그리고 최적의 솔루션을 놓칠 수도 있습니다. 그리고 리소스 집약적이어야 합니다. .”

– Gill Turner, GlaxoSmithKline 품질 설계 책임자

혁신을 위한 시간: JMP를 사용하여 실험 프로세스 최적화 (링크는 곧 제공됩니다)

“실험 설계를 하고 있고 실험을 설계하고 이 작업을 체계적으로 수행하는 데 어려움을 겪고 있다면 미래에 필요할 것이라고 생각되는 만큼 많은 것을 측정하려고 노력하십시오. 한 가지만 측정하지 마세요. 좋은 분석을 하지 못한 것을 항상 후회하게 될 것이며 나중에 해당 데이터를 사용할 수 있게 되면 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있을 것입니다... 밖으로 나가서 시스템의 소음과 재현성을 먼저 이해하는 사람들은 미래에 해당 프로세스를 어떻게 개선할 수 있는지 이해할 수 있는 최고의 기회를 얻은 것입니다. .”

– Gill Turner, GlaxoSmithKline 품질 설계 책임자

혁신을 위한 시간: JMP를 사용하여 실험 프로세스 최적화 (링크는 곧 제공됩니다)

“ DOE는 확실히 [비용과 시간을 절감]합니다. 이 작업을 미리 수행하는 데 드는 비용과 시간도 알고 있습니다. 따라서 실험을 설계하기로 결정하면 실험이 끝나면 어떤 결과를 얻게 될 것이라는 것을 알 수 있습니다. 이 접근 방식을 취하지 않기로 결정한 경우 비용과 시간에 대한 이해를 얻는 아이디어는 매우 개방적인 질문입니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 전에 100번의 실험을 수행할 수도 있고, 운이 좋아서 한 번으로 좋은 결과를 얻을 수도 있습니다. 그러나 반드시 이해할 필요는 없습니다. 그러니까 절대적으로, 나는 [DOE]가 비용과 시간을 완전히 줄여준다고 믿습니다. 이는 우리가 모든 프로세스 개발에 사용하는 표준 기술입니다. .”

– Gill Turner, GlaxoSmithKline 품질 설계 책임자

혁신을 위한 시간: JMP를 사용하여 실험 프로세스 최적화 (링크는 곧 제공됩니다)

“완벽한 프로세스가 있다고 생각하더라도 그 이면에 있는 이해를 이해하고 나면 나중에 문제가 발생할 때 – 그것은 필연적으로 할 것이다 – 귀하는 상업 프로세스를 다시 정상화할 수 있는 데이터와 정보를 얻었습니다. 그래서 이런 이해를 갖는 것이 정말 중요해요.”

– Gill Turner, GlaxoSmithKline 품질 설계 책임자

혁신을 위한 시간: JMP를 사용하여 실험 프로세스 최적화 (링크는 곧 제공됩니다)

“ 내가 실험 설계를 좋아하는 또 다른 이유는 실험 주기에 적용하는 방식 때문입니다. DOE를 통해 우리는 처음에 시스템에서 작용하는 모든 중요한 변수가 무엇인지 가설을 세우려고 노력하고 있습니다… DOE는 다변량 접근 방식입니다. 우리는 실험 주기를 실행하여 전체 변수 세트를 한 번에 테스트할 것입니다. 그리고 우리는 시스템에 대한 지식을 얻을 것입니다.”

– Ben Deadman, Imperial College London 반응의 신속한 온라인 분석 센터 시설 관리자

혁신을 위한 시간: 화학자에게 실험 설계 교육: Imperial College의 교훈

런던 (링크는 곧 제공됩니다)

“ 나는 실험 계획법이 화학의 거의 모든 분야에서 어느 정도 이점을 줄 수 있다고 확신합니다. .”

– Ben Deadman, Imperial College London 반응의 신속한 온라인 분석 센터 시설 관리자

혁신을 위한 시간: 화학자에게 실험 설계 교육: Imperial College의 교훈

런던 (링크는 곧 제공됩니다)

“좋은 소프트웨어 패키지를 갖는 것은 정말 도움이 됩니다. 몇 가지 스크립팅을 보여드렸지만 [코딩 방법]을 알 필요는 없습니다. 소프트웨어가 이 모든 것을 처리합니다. 모델링은 모두 내부적으로 처리됩니다. 원하는 만큼 깊이 파고들 수 있지만 표면적인 내용만 보고 싶다면 [JMP]가 핵심 요약 통계를 제시해 드립니다. JMP는 이에 매우 적합한 패키지입니다. . 자신만의 코드를 작성하는 방법을 이해할 필요는 없습니다. 모델링 방법을 알 필요는 없습니다. 그것은 당신을 위해 모든 것을 수행합니다. 포인트 앤 클릭이에요 .”

– Ben Deadman, Imperial College London 반응의 신속한 온라인 분석 센터 시설 관리자

혁신을 위한 시간: 화학자에게 실험 설계 교육: Imperial College의 교훈

런던 (링크는 곧 제공됩니다)

“[기존 실험실에서는] 자신이 하고 있다는 사실을 인식하지 못하는 일과 프로세스에 중요할 수 있는 기록하지 않는 일이 있습니다. 그래서 다른 과학자들은 나중에 당신이 한 일을 이해할 수 없습니다. 연구에 따르면 출판된 논문에서 실험을 재현할 만큼 충분한 정보를 찾는 경우는 거의 없습니다. .”

– Michael Sadowski, 생물정보학 Synthace 책임자

“우리가 설계한 프로세스의 성공이 3가지 또는 4가지 요인의 상호 작용에 크게 좌우된다는 것을 보여주는 예가 있습니다. DOE 없이 어떻게 거기에 갈 수 있을지 상상하기가 매우 어렵습니다. 좀 더 전통적인 방식으로 일을 한다면 엄청난 통찰력이나 우연한 기회가 필요합니다.”

– Michael Sadowski, 생물정보학 Synthace 책임자

“ 생물학자들은 새로운 실험 수행 방식으로 전환하는 단계에 있습니다. 지금까지 그들은 각 개인이 개인적으로 무엇을 할 수 있는지에 대한 실험에 접근해야 했습니다. 하지만 상황은 빠르게 변하고 있습니다. 계획, 실행 및 분석을 지원하는 소프트웨어를 사용하여 컴퓨터 지원 실험을 수행하면 더 큰 생각을 하게 됩니다. 단순히 직접 구현할 수 있는 제한된 솔루션 측면에서 질문을 보는 것이 아닙니다. 더 많은 문제에 집중하고 질문하는 질문이 올바른지 확인할 수 있습니다. JMP 및 Antha와 같은 계산 도구를 사용하면 목표에 도달할 수 있습니다. .”

– Michael Sadowski, 생물정보학 Synthace 책임자

“뭔가가 있어. 현재 업계의 AI 버블 그러나 보다 정교한 방법을 적용하려고 할 때 직면하게 되는 첫 번째 문제는 더욱 복잡한 모델링을 지원하는 올바른 구조와 주석이 포함된 깨끗한 데이터가 부족하다는 것입니다. . 이를 위해서는 정교하게 설계된 실험을 구현하는 것이 필수적입니다. .”

– Michael Sadowski, 생물정보학 Synthace 책임자

“저는 경력을 쌓은 지 2년 만에 실험 설계 분야에서 JMP를 처음 접했습니다. 그리고 그것은 제가 문제에 접근하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 실험을 설계하고 데이터를 분석하는 방식이 바뀌었습니다. 그 이후로 나는 이사하는 모든 회사에 이 정보를 전달해 왔습니다.”

– Jon Armer, F-star Therapeutics의 제제 수석 과학자

“실험 공간을 방으로 상상한다면 전통적인 시행착오를 방의 내용물을 볼 수 있는 문에 있는 스파이홀로 봅니다. 또 다른 구멍을 만들 수는 있지만 그 구멍을 통해서도 잘 보이지는 않습니다. 당신은 임의의 장소에 몇 개의 구멍이 있는 방 안에 무엇이 있는지 알아내려고 노력하고 있습니다. 하지만, 나에게 현명한 시행 착오 또는 실험 설계는 단지 문을 열고 주변을 둘러 보는 것입니다. 실험 설계가 끝나면 실험 공간을 잘 나타내는 모델이 완성됩니다. 그리고 그것은 당신에게 많은 자신감을 줍니다. .”

– Pilar Gomez Jimenez, Johnson Matthey 수석 과학자

“약 30%의 사람들이 특별한 경우에만 [DOE]를 사용한다는 사실이 충격적이라고 말하고 싶습니다. 나는 그런 일을 꽤 많이 겪는다고 말해야 한다. 내 생각엔 당신이 매일 모든 과제에 대해 실험 설계를 할 수 있을 것 같아요 .”

– Pilar Gomez Jimenez, Johnson Matthey 수석 과학자

“최근 우리 제품 중 하나에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 우리는 이 제품을 생산하기 위해 새로운 시설을 건설해야 했지만 먼저 이 제품의 전구체 중 하나를 얻기 위한 경로를 연구해야 했습니다. 새로운 시설을 건설할 때 많은 불확실성이 있습니다. 실제로 프로세스를 매우 잘 제어하고 싶습니다. 그리고 이러한 새로운 수요 증가를 감당할 수 있으려면 매우 신속해야 하기 때문에 스트레스를 받고 있습니다. 그래서 우리는 개발팀을 도울 수 있었고 실제로 아주 좋은 모델을 얻는 데 도움이 된 더 빠른 DOE를 만들 수 있었습니다. 프로세스를 확장하고 가능한 한 빨리 이러한 시설을 구축할 계획을 세울 수 있도록 돕는 모델이며, 성공할 것이라는 신뢰를 갖고 있습니다. .”

– Pilar Gomez Jimenez, Johnson Matthey 수석 과학자

“처음부터 우리는 DOE가 우리에게 얼마나 많은 가치를 더하는지 정량화할 수 있었습니다. 우리는 여러 내부 사례에서 DOE를 사용하고 있었고 우리는 실제로 시간과 자원의 최소 50% 절감을 수량화할 수 있었습니다. 심지어 70%인 경우도 있었습니다. 그래서 경영진은 [JMP의 DOE를 사용하여] 항상 우리와 협력해 왔습니다.”

– Pilar Gomez Jimenez, Johnson Matthey 수석 과학자

“우연히 실험계획법을 접하게 됐어요. 당시 제가 일하고 있던 회사에는 우리가 해결하려고 했던 특정한 문제가 있었습니다. 우리는 많은 데이터를 생성하는 보다 전통적인 한 번에 하나의 요소를 사용하는 접근 방식을 사용하고 있었습니다. 우리는 이 문제를 해결하기 위해 몇 달 동안 연구실에 있었고 수많은 막다른 골목에 이르렀습니다. 결국 우리는 엄청난 양의 데이터, 즉 머리가 어지러울 정도의 Excel 시트를 갖게 되었습니다. 그리고 우리는 어디로 가야할지 몰랐습니다. 우리에 관한 한, 우리는 모든 방법을 탐색했고 가능한 모든 조합을 살펴보았지만 해결책을 찾는 데 더 가까워지지 않았습니다. 그래서 우리는 외부 컨설턴트인 JMP 파트너를 고용하여 살펴보았습니다. 훌륭했지만 당시 우리에게는 엄청나게 실망스럽기도 했습니다. 그들은 데이터를 JMP에 넣고 약 8분 만에 해결책을 찾았습니다. 우리는 두 달 동안 가장 좋은 시간 동안 이 문제에 대해 고민해 왔습니다! JMP는 데이터를 보고, 최적의 위치가 어디인지, 실험을 단계별로 진행할 때 놓쳤던 작은 부분을 확인하고, 다음에 수행해야 할 작업을 알려줄 수 있었습니다. 우리는 처음부터 보다 구조화되고 철저한 실험 설계 접근 방식을 사용했다면 30회 미만의 실험에서 [100번의 실험이 소요된 작업]을 수행할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 그것은 엄청난 훅이었습니다. 첫째, [JMP의 DOE]가 우리 문제를 해결했습니다. 둘째, 물론 자원과 돈을 포함하여 문제를 해결하는 데 필요한 것보다 더 많은 시간을 사용했음을 보여주었습니다. 셋째, 이제 우리는 대답에 대해 훨씬 더 많은 확신을 갖게 되었습니다. …. 그 이후로 저는 제가 수행하는 모든 유형의 분석에 대한 거의 모든 실험에 DOE를 사용해 왔습니다. 이는 게임 체인저입니다.”

– Jon Armer, F-star Therapeutics의 제제 수석 과학자

“ 이러한 접근 방식을 사용하여 얻을 수 있는 효율성은 특히 일정 및 예측 가능성과 같은 측면에서 엄청난 연쇄 효과를 가져옵니다. 이번 무대는 이 정도 시간이 걸릴 거라고 자신있게 말씀드릴 수 있어요.”

– Jon Armer, F-star Therapeutics의 제제 수석 과학자

“ 저는 생물학자이고, 통계학이나 수학과 관련된 모든 것이 겁이 나서 부분적으로 생물학을 전공했습니다. 그럼에도 불구하고 저는 실험 계획법과 JMP 분야의 회사 전문가가 되었습니다. 사용 방법은 매우 간단합니다. 그리고 소프트웨어 내부의 온라인 학습과 튜토리얼도 훌륭합니다.”

– Jon Armer, F-star Therapeutics의 제제 수석 과학자

"나 실험을 했는데 왜 실패했는지, 왜 올바른 답을 얻지 못하는지 알지 못하는 것은 매우 실망스러운 일입니다… 이것이 [JMP의 DOE가] 갖는 또 다른 큰 이점 중 하나입니다. 실험 설계 접근 방식을 수행할 때 실험이 실패하더라도 어디로 가야 할지 알려줍니다. 따라서 모든 실험은 유용합니다. 노력을 낭비하고 있다는 느낌이 들지 않습니다. 솔직히 일상 생활에서 실험 계획법을 사용하지 않는 것은 상상할 수 없습니다. 지금은 나로서는 상상도 할 수 없는 일이다.”

– Jon Armer, F-star Therapeutics의 제제 수석 과학자

“[DOE]를 완료하면 반복을 수행하지 않습니다. 알아내야 할 결론이 나지 않은 데이터가 없습니다. 그것은 학문적 사고방식에서 벗어나 공학적 사고방식으로 전환 .”

– Jon Armer, F-star Therapeutics의 제제 수석 수석 과학자

“과학자 및 엔지니어로서 우리는 데이터 수집에는 능숙하지만 데이터를 사용하는 데에는 그다지 능숙하지 않습니다. 특히 JMP에서 DOE를 처음 사용하기 시작했을 때 마음에 들었던 점 중 하나는 실험에 대해 생각하게 한다는 점이었습니다. 제가 이것을 테스트하는 이유는 무엇일까요? 꼭 그래야 하나요? 실험과 분석을 통해 작업할 때 해당 프레임워크를 갖추는 것이 정말 도움이 됩니다.”

– Jon Armer, F-star Therapeutics의 제제 수석 수석 과학자

" 산업적 실험이 왜 그토록 중요한지에 대한 핵심으로 제가 생각하는 세 가지는 바로 상호 작용을 볼 수 있는 능력과 무작위 효과를 처리하는 능력입니다. 한 번에 한 가지 요인에 대한 실험. 마지막으로 제품이나 안전상의 이유로 실험이 실패할 수 있는 부분을 강조합니다. 그래서 실험을 제한할 수 있어야 합니다. .”

– Michael Anderson, Corning 수석 통계학자 및 측정 개발 엔지니어

“당신이 관리자이건, 이사이건, 엔지니어이건 간에, 당신은 가능한 한 효율적으로 최대한 많은 것을 알고 싶어합니다. 그 효율성이 원자재인지 여부-- 특정 원자재의 세계 공급량이 마이크로그램 규모일 수 있으므로 실제로 아무것도 낭비할 여유가 없습니다. 그리고 시간이 될 수도 있습니다. 연중무휴 24시간 가동되는 제조 라인에서 야간 근무라는 단 한 번의 시간만 있을 수도 있습니다. 매달 8시간만 투자하세요. 가치있게 만드는 것이 좋습니다. 그리고 물론, 다른 하나는 바로 돈입니다. 이 모든 것에는 전반적으로 리소스가 필요합니다. 그래서 다시, 가능한 한 적은 리소스를 사용하여 짧은 시간 내에 하나의 긴밀한 실험을 통해 여러 변수와 비선형 효과 간의 상호 작용에 대해 학습할 수 있는 능력은 비용 스펙트럼의 모든 측면에 있는 사람들에게 정말 매력적입니다. .”

– Michael Anderson, Corning 수석 통계학자 및 측정 개발 엔지니어

“[JMP의 확정 선별 설계를 통한 고차원 다요인 실험]을 매우 효율적인 실험 시스템으로 결합하여 절대적 확실성과 주차 및 2차 효과를 얻을 수 있으며 2차 방정식을 얻을 수 있는 능력도 있습니다. 실제로 긴밀하게 연결된 실험 시스템에서 코닝에게는 정말 큰 발전이었습니다. .”

– Michael Anderson, Corning 수석 통계학자 및 측정 개발 엔지니어

“예를 들면 다음과 같습니다. 우리는 초기 물리학 연구를 다루고 있었습니다… 상전이를 찾고 있었습니다. 우리는 이 스크리닝 실험을 설계했는데, 이를 위해 다양한 요인과 조합이 있었기 때문에 처리량이 많은 테스트를 교묘하게 시도했습니다… JMP에서는 기본적으로 위상 변화를 식별할 수 있었습니다. 우리는 그것이 작동하는 곳을 찾았습니다. 이제 우리는 발견된 모델을 기반으로 한 정량적 결과에 대한 측정 프로토콜 개발을 실제로 시작할 수 있습니다. 이제 우리는 진전을 이룰 수 있습니다. 큰 진전 .”

– Vicky Svidenko, 파트너, Quantum Data Sciences, Microsoft

“또 다른 예에서는 8가지 요인을 생성하려는 선별 실험을 살펴보았습니다. 우리는 의도한 대로 레벨 중 하나를 공부하는 데 어려움을 겪고 있었습니다. 그 요인은 희석율이었습니다. 그리고 희석비율은 제제의 농도에 따라 변하므로 이를 조절하려고 노력하고 있었습니다. 어려워지기 시작했지만… 희석에 추가하는 물의 양을 변경해야 한다는 사실을 발견했습니다. 그리고 이는 실제로 제작된 구조의 전반적으로 더 나은 균일성, 안정성 및 품질을 가져왔습니다. . 설계된 실험에 들어가기 위해 반드시 의도한 것은 아니었지만 프로세스를 따르고 기회 공간을 찾는 것만으로도 추가 학습 기회를 찾고 있습니다. [JMP의] 이 전체 프레임워크는 실험 문화를 확산하는 매우 가치 있고 효과적인 방법을 제공해 왔습니다. .”

– Vicky Svidenko, 파트너, Quantum Data Sciences, Microsoft

“ DOE의 힘으로 제가 할 수 있는 일은 정말 놀랍습니다. 이는 처음으로 DOE를 사용한 거의 보편적인 결과입니다. 나는 보스톤 대학의 교수로서 처음으로 한 학생이 그것을 시도했을 때 PCR 프로세스를 신속하게 최적화하여 우리가 몇 달이 아닌 한두 번의 실험만으로 고성능, 높은 안정성, 매우 견고한 결과를 얻을 수 있었던 경험을 했습니다. 한 번에 하나씩 접근하는 방식으로 목표를 달성하는 데 실패했습니다.”

– Timothy Gardner, Riffyn 창립자 겸 CEO

“[DOE]는 당신에게 자유를 줍니다. 특히 의약품 개발에서는 일단 승인을 받으면 과정을 변경하기 어렵기 때문에 특정 운영 방식에 얽매이는 것은 문제가 됩니다. 설계된 실험을 통해 매우 체계적인 방식으로 허용 범위인 설계 공간을 탐색할 수 있습니다. 그리고 그것은 실제로 당신의 자유를 구매합니다. 이는 품질을 안전하게 수행하고 더 넓은 공간을 승인받을 수 있는 운영 체제를 열어줍니다. 이를 통해 제조 팀은 처음부터 다시 작업할 필요 없이 조정 작업을 수행할 수 있습니다. 그것은 믿을 수 없을 만큼 귀중한 일입니다.”

– Timothy Gardner, Riffyn 창립자 겸 CEO

“[JMP]의 DOE는 검증 노력의 일환으로 운영 적격성에 사용되며 지속적인 개선 노력에도 사용됩니다. 우리 엔지니어와 과학자들이 이러한 설계 실험 결과에 어떻게 반응하는지 보는 것은 매우 보람 있는 일입니다. DOE에서 생성되고 검증된 모델은 매우 유용하며 결국 엔지니어와 과학자의 향후 작업에도 변함없이 도움이 됩니다.”

– Greg Mattiussi, Siemens Healthineers 제조 부문 수석 이사

“가장 성공적인 실험은 설계와 측정에 특별한 주의를 기울이고 사전에 신중하게 생각한 실험입니다. 그것의 측면. 예상치 못한 변동이 있거나 측정해야 하는 결과를 명확하게 측정하지 않아서 실험이 실패하는 경우가 너무 많습니다."

– Ed Hutchins, Wolfspeed 제품 엔지니어링 관리자

“ 나는 단순하게 유지하고, 주요 효과에 초점을 맞추고, 전문 지식과 경험을 활용하여 결과가 나올 가능성이 가장 높은 것들을 연구하는 것을 좋아합니다. 그런 다음 후속 실험을 통해 이를 기반으로 더욱 개선하고 최적화합니다."

– Ed Hutchins, Wolfspeed 제품 엔지니어링 관리자

“우리는 다양한 용량으로 다양한 실험을 하고 있습니다. 그 중 하나가 순차적 실험 설계입니다. 따라서 이것은 대규모 실험을 설정한 다음 결과가 어땠는지 확인하기 위해 전체 성장 기간을 기다려야 하는 농업 패러다임에서 전환되고 있습니다. 그리고 나는 생각한다 많은 산업 응용 분야에서는 실험 결과를 얻는 데 훨씬 더 빠른 처리 시간이 있을 수 있습니다. 다른 범주는 이제 여러 데이터 스트림을 보기 시작했으며 이를 결합하는 실험을 설계하는 방법을 원한다는 것입니다. 따라서 우리는 특정 프로세스에 대해 우리가 알고 있는 과학을 포착하는 컴퓨터 모델로 시작하여 컴퓨터 실험을 실행하여 해당 모델이 우리가 가진 입력 공간 전체에서 어떻게 작동하는지 탐색합니다. 그런 다음 이전 실험을 통해 탐색한 모델에 대해 알고 있는 내용과 일치해야 하는 물리적 데이터를 수집할 기회가 있습니다."

– Christine Anderson-Cook, 통계학자, Los Alamos National Laboratory

“ 우리는 데이터 중심 과학으로 전환해야 합니다 , 모두가 과학이 데이터 중심이라고 가정하기 때문에 완전히 말도 안되는 소리처럼 들립니다. 그러나 진실은 과학에서 훨씬 더 많은 신비주의, 추측, 잘못된 결정이 내려지고 있다는 것입니다. 데이터가 사일로에 있기 때문에 접근할 수 없기 때문입니다. 그것이 무엇인지, 프로세스와 어떻게 관련되는지 정의하는 컨텍스트와 주석이 없기 때문에 의미 있는 방식으로 수집되지 않습니다. 아니면 그것을 생성한 프로세스, 즉 실험이나 측정이 통제되지 않았기 때문에 품질이 정말 나쁜 것일 수도 있습니다. 데이터 중심 과학은 데이터를 더 잘 생성할 수 있도록 데이터를 생성하는 데 사용하는 프로세스를 이해하는 것을 의미합니다. 그리고 이를 위해서는 초기 투자가 너무 높아 보이지만 결국에는 여러 배의 성과를 거두게 됩니다. 몇 배 더 빨리 가잖아 .”

– Timothy Gardner, Riffyn 창립자 겸 CEO

“상상하시다시피, 특히 JMP에서 제공하는 DOE 도구는 [이 경우] 매우 유용했으며 이 R&D 그룹에서 자주 사용됩니다. 우리가 조사하고 있는 프로세스에 대해 많은 매개변수가 알려지지 않았기 때문입니다."

– Andreas Trautmann, 업스트림 가공, 제조 과학 및 기술 프로세스 전문가, Lonza

“JMP가 가장 도움이 되는 이유는 하나씩만 조사하는 것보다 한 번에 여러 요인을 조사하는 것이 훨씬 더 효율적입니다. 이런 통계적 방법을 사용하면 시간이 많이 절약됩니다… 우리는 소규모 생물반응기 실험의 초기부터 설계, 계획, 평가에 JMP를 사용했습니다. 이후 중간 규모의 생물반응기 작업을 계속했으며 올해 말까지 생산 규모로 전환할 예정입니다. 실험실 규모 원자로의 아주 새로운 공정이 제조에 들어가는 일은 그렇게 자주 발생하지 않습니다. 그래서 아주 좋은 성공 사례였습니다. .”

– Andreas Trautmann, 업스트림 가공, 제조 과학 및 기술 프로세스 전문가, Lonza

“맞춤 디자인 도구를 사용하지 않고 , 이러한 요인을 조사하는 데 최소한 두 배의 시간이 필요했을 것입니다. 2주가 아닌 적어도 4주 정도는 걸릴 것입니다. … 고객님께서 정말 기뻐하셨고, 저희도 정말 기뻤습니다.”

– Andreas Trautmann, 업스트림 가공, 제조 과학 및 기술 프로세스 전문가, Lonza

“DOE를 수행할 때 모든 데이터 포인트를 확인하는 데 시간을 낭비하지 않는 경우가 많기 때문에 JMP는 매우 중요합니다. [전체 수율을 1%에서 5%로 개선한 후] 레이저가 너무 많아서 어떻게 해야 할지 몰랐습니다. 그 당시에는 그렇게 쉽게 할 수 있는 다른 소프트웨어를 본 적이 없었습니다. , 그래서 저는 그때부터 JMP 팬이 되었습니다.”

– David Seniuk, 수석 제품 엔지니어, Ciena

Ciena 성공 사례

“ 모든 회사에 통계학자를 직원으로 둘 수 있는 여유가 있는 것은 아니지만, 누구나 JMP 라이센스를 구입할 수 있습니다. 통계에 대한 기본적인 이해와 이를 사용하는 방법만으로도 사람들이 수행 중인 실험에 실제로 더 많은 가치를 추가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러한 답을 찾은 후에야 우리는 연구에 자신감을 가질 수 있습니다.”

– Owen Lozman, 부사장, Merck KGaA의 전략 자본 부문인 M Ventures

엠벤처스 성공스토리

“ JMP를 사용하면 최종 설계 실행을 수행하고 거의 동일한 실행 횟수로 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다. 적절하게 설계된 실험은 매번 더 나은 결과를 낳을 것입니다. 한 번에 하나의 요소를 변화시키고 실제 과학을 하고 있다고 생각하는 강한 경향이 있지만 실제로는 기본적으로 작동하는 것을 찾기 위해 사냥하고 쪼아먹는 것뿐입니다. 공식적으로 실험을 설계하지 않으면 '글쎄, 우리가 최적의 지점에 있는 것 같아. 계속 나아가자.' 그리고 결국 열등한 제품이 탄생하게 됩니다.”

– Jed Campbell, US Synthetic 품질 관리자

“우리는 JMP를 불러 문제를 분석하고, 문제를 해결하기 위한 실험을 설계하고, 앞으로 나아갑니다. JMP를 사용하면 모든 것에 대한 그래픽과 숫자가 제공되며 데이터 탐색 과정을 바로 안내해 줍니다. 사용하기가 너무 쉽습니다.”

– Jed Campbell, US Synthetic 품질 관리자

“상호작용 효과를 고려해야 하는 변수가 10~20개 있을 수 있습니다. [전통적으로 엔지니어들은] [실험을 안내하기 위해] 통계를 사용하지 않았습니다. 왜냐하면 많은 통계가 상대적으로 단순한 데이터 세트만 다루었기 때문입니다. 하지만 DOE에 JMP를 사용하기 시작하면서 실험에 필요한 표본 크기를 대폭 줄여 적절한 통계 분석을 적용할 수 있었습니다. 이로 인해 분석에 소요되는 시간이 크게 향상되었습니다. .”

– 주용한, SK하이닉스 데이터혁신본부장

SK하이닉스 성공스토리

“오랫동안 우리는 맹목적인 실험과 약간의 성공과 희망을 가졌습니다. 이전에는 너무 큰 입자를 다시 밀링할 수 있었기 때문에 문제를 피했습니다. 그러나 재처리 없이는 너무 작게 분쇄된 입자를 다시 더 크게 만들 수 없으며 이는 매우 비용이 많이 들 수 있습니다… 우리는 필요할 수 있는 모든 시작 입자 크기에 대한 그림, 즉 모델을 구축하고 있습니다. 이제 우리가 찾고 있는 목표 크기에 도달하도록 밀을 설정할 수 있습니다. 해당 모델을 구축하고 나면 거의 모든 사람이 데이터를 연결할 수 있습니다. 사실은, 이 [입자 밀링] 프로젝트의 성공, 특히 이 프로젝트에서 JMP를 사용함으로써 이 현장에서 JMP의 중요성이 높아졌습니다. 앞으로는 이러한 유형의 분석을 수행하기 위해 JMP를 사용하는 프로젝트가 점점 더 많아질 것입니다.”

– David Payne, Johnson Matthey Fine Chemicals 현장 책임자

존슨 매티 성공 사례

“JMP는 과학적 방법론 프로세스 전반에 걸쳐 사용되고 있습니다. [전략적 비즈니스] 결정을 내리는 데 필요한 많은 데이터가 아직 존재하지 않습니다. 그래서 우리는 JMP를 사용하여 결과 데이터 모델링 전반에 걸쳐 효율적이고 효과적인 방식으로 실험을 계획하는 데 도움을 줍니다. .”

– Jeff Sweeney, Dow 수석 연구 통계학자

다우 성공 사례

“DOE를 사용하지 않고는 이러한 모든 프로세스 변수를 볼 수 있는 방법이 없었습니다. 너무 많은 실험을 실행해야 했고 상호 작용 효과를 놓쳤을 것입니다. JMP를 사용하면 실험의 설계, 분석, 발표가 쉬워졌습니다. 본질적으로 DOE 접근 방식은 최소한의 리소스를 사용하여 합리적인 시간 내에 문제를 해결할 수 있는 유일한 방법이었습니다. .”

– John Cunningham, G3 Enterprises R&D 관리자

G3 Enterprise의 성공 사례

“ DOE를 사용한 경험으로 인해 분석법 개발 시간이 50% 이상 단축되었습니다. 그리고 나는 가능한 최상의 매개변수 조합을 찾았다는 확신을 좋아합니다.”

– Camilla Liscio, 응용 화학자, Anatune

Anatune 성공 사례

“ JMP를 사용하면 누구나 DOE를 사용할 수 있습니다. , 소프트웨어가 어려운 작업을 수행하기 때문입니다. JMP는 매우 복잡한 분석 문제를 해결할 수 있는 구조적이고 매우 우아한 방법을 제공합니다.”

– Camilla Liscio, 응용 화학자, Anatune

Anatune 성공 사례

“JMP를 사용하면 도구 성능을 평가하기 위해 많은 웨이퍼 실험을 실행할 필요가 없습니다. … JMP를 통해 '만약' 시나리오를 검토할 수 있는 방식은 정말 강력합니다.”

— Paul Deen, ASM International 통계 방법 프로그램 관리자

ASM International 성공 사례

“나는 내가 알고 있는 것을 번역할 수 있다는 것을 정말 좋아합니다. 훌륭하고 강력한 과학, 매우 잘 설계된 실험 실제로 지속 가능한 농업을 지원하는 것입니다. 동물 생산의 지속 가능성은 매우 중요합니다. 그리고 동료 평가를 받고 출판되는 좋은 과학을 할 수 있다는 것, 즉 실제로 세계에 식량을 공급하기 위해 동물을 생산하는 사람들에게 실질적인 가치가 있는 것, 이것이 우리를 이끄는 원동력입니다.”

– Nell Masey O'Neill, 연구 관리자, AB Vista

AB Vista 성공 사례

“그리고 우리는 JMP로 수행한 예측 모델링을 통해 이를 알고 있습니다. 여기서 정말 중요한 점은 우리는 단 한 번의 실험으로는 그것을 예측할 수 없었을 것입니다. .”

– Nell Masey O'Neill, 연구 관리자, AB Vista

AB Vista 성공 사례

“JMP를 사용하면서 소프트웨어를 신뢰하는 법을 배우게 됩니다. 여러 요인을 동시에 테스트하고 테스트 실행 횟수를 줄일 수 있습니다. .”

– Petra Schreier, 엔지니어, Atotech

아토텍 성공스토리

"한 번에 하나의 변수를 실험한 후에는 명확한 결론을 내리지 못하는 경우가 많습니다. 하지만 JMP Custom Design 플랫폼을 사용하여 개발된 모델을 사용하면 성능의 최적 지점을 명확하게 시각화할 수 있으며 항상 내 결론에 확신이 있습니다. ."

– Jim Dailey, BASF 글로벌 기술 핵심 계정 관리자

BASF 성공 사례

"우리를 위해, 학습 속도는 매우 매우 중요합니다. . 신호와 잡음을 구별하기 위해서는 SWOT 시행과 실험의 원리를 구현해야 합니다. 따라서 시간 문제로 현명한 시행착오 방법을 사용해야 합니다.”

– Sidharth Bhatia, Applied Materials 데이터 과학 및 분석 이사

“복잡한 시스템에서 최소한의 실행 횟수로 최대한의 정보를 얻으려면 어떻게 해야 합니까? 그게 핵심이에요. 실제로 구조화되고 통제된 방식으로 실험을 하게 되면, 한 번에 한 가지 요소만 수행하는 것만으로는 그런 아이디어를 찾을 수 없다는 것을 알 수 있습니다. .”

– Sidharth Bhatia, Applied Materials 데이터 과학 및 분석 이사

“나의 목표는 가능한 최고 수율을 갖는 프로세스를 개발하고 이를 만드는 방법에 따라 상품 비용을 낮추는 것입니다. 따라서 우리는 소규모 실험을 할 때 프로세스를 이해하고 어떤 요소가 프로세스에 영향을 미칠 수 있는지 알아야 합니다. 우리는 우리 장비를 잘 알고 있으며 매번 재현 가능하게 작동할 수 있습니다. 그러나 대규모로 가져갈 때 우리는 그것이 만들어졌을 때 재현 가능하도록 어떤 요소가 중요한지 알고 싶습니다. .”

– Patti McNeill, Lundbeck 세포 배양 개발 부책임자

“약 15년 동안 우리를 괴롭혀온 문제가 있었습니다. 고객이 이에 대해 불만을 토로했고 이로 인해 많은 비용이 발생했습니다. 마지막으로, 우리는 매개변수를 변경하기 위한 전략적 접근 방식을 사용하는 설계된 실험을 설정했습니다. 6주 이내에 우리는 문제가 무엇인지 파악하고 이를 해결할 수 있었습니다. 그 이후로 우리는 [제품] 수명을 연장할 수 있었습니다. .”

– Melisa Buie, Coherent 총괄 관리자

“ DOE는 한 번에 한 가지 요소를 적용하는 [접근 방식]보다 훨씬 더 강력합니다! 결국 우리 대부분은 1차원적인 세계에 살고 있지 않습니다. 현실적으로 우리의 실험은 하나의 차원을 기반으로 하지 않습니다. 프로세스를 최적화하거나 발견을 시도하는 실제 실험 공간을 반영하는 모델을 구축하는 것이 중요합니다.”

– Melisa Buie, Coherent 총괄 관리자

“저는 [JMP에서] 최종 선별 설계를 수행할 수 있었고 10개 요인에 대해 한 번의 실험으로 24개 셰이크 수도꼭지에서 10개 요인 각각의 세 가지 다른 농도를 테스트할 수 있었습니다. 그리고 실험이 끝나면 프로파일러와 확정 선별 설계를 사용하여 해당 실험 중 하나에서 테스트되지 않은 새로운 레시피를 생각해 냈습니다. 우리는 새로운 레시피를 조합하고 새로운 배지를 사용하여 세포를 작동시켰습니다. 수율을 25%에서 30%로 늘렸습니다. .”

– Patti McNeill, Lundbeck 세포 배양 개발 부책임자

“일부 실행이 실패하더라도 괜찮습니다. 이는 이 응답에 매우 중요한 요소를 찾았다는 의미이기 때문입니다. 나는 달리기가 실패할 때 정말 신이 난다. 왜냐하면 중요한 것을 발견했다는 것을 알기 때문이다. .”

– Patti McNeill, Lundbeck 세포 배양 개발 부책임자

“ 14일 동안의 실험이 될 8개의 반응기를 가동했다면 동일한 pH를 예측하는 데 9개월이 걸리는 대신 동일한 pH를 예측할 수 있었을 것입니다. 그리고 나는 '아하!'라는 생각이 더 많이 들었습니다. 청중이 [DOE와 함께] 하는 순간. 때때로 우리가 올바른 pH 설정이 될 것이라고 생각하는 pH 설정을 테스트하지 않고 있다는 두려움이 있습니다. 그래서 우리는 5개의 레벨을 만들고 싶습니다. 하지만 5단계는 필요하지 않습니다. 우리는 세 가지 레벨만 할 수 있습니다. 그 수준이 우리가 알고 있는 최고 수준은 아니지만 여전히 최고 수준을 예측합니다.”

– Patti McNeill, Lundbeck 세포 배양 개발 부책임자

“ DOE는 도구 상자이며 프로세스의 어느 위치에나 적합하게 만들 수 있습니다. . 심사를 할 때도 있고, 최적화할 때도 있고, 수술 공간을 탐색할 때도 있습니다.”

– Patti McNeill, Lundbeck 세포 배양 개발 부책임자

“제가 처음 Coherent에 입사했을 때는 DOE라는 강력한 문화가 없었습니다. 이는 우리가 수년에 걸쳐 개발해 온 것인데 여전히 물리학에 크게 의존하고 있습니다. 우리는 주제에 대한 지식을 결코 남겨두고 싶지 않습니다. 우리는 이를 디자인에 통합하고 그 전문 지식을 활용하여 더 강력한 모델을 구축하고 해당 주제에 대한 이론과 지식을 실제 상황과 더욱 관련되게 만들고 싶습니다. .”

– Melisa Buie, Coherent 총괄 관리자

Johnson Matthey Biologics 성공 사례

“ 더 이상 실험 설계와 설정 방법에 대해 생각할 필요가 없으면 결과 분석이 주목을 받고 혁신에 영감을 주고 추진하는 불꽃이 발견됩니다. 그러나 모든 데이터가 플러그 앤 플레이 실험에서 나온 것은 아닙니다. 때때로 우리는 상호 연관된 요소가 많은 대량의 데이터를 다루고 있으며 이로 인해 자체적인 문제가 발생합니다. 다변량 기능을 갖춘 JMP는 이러한 데이터 유형을 많이 생성하는 처리량이 높은 장비와 함께 사용하면 편리합니다. 높은 처리량의 데이터 생성을 높은 처리량의 통계적으로 중요한 데이터 마이닝 기술과 일치시킬 수 있다면 훨씬 더 좋습니다. JMP는 다양한 옵션을 제공하므로 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.”

– Andrew Kaja, Johnson Matthey Biologics의 생물학자 및 생물공정 팀 리더

“우리는 JMP를 사용하여 의사 결정에 대한 확신을 갖게 되었습니다. DOE와 JMP를 사용하지 않았다면 프로세스를 특성화하고 실패율을 최소화하고 견고성을 높이고 있음을 입증할 수 없었을 것입니다. 설계는 우리 프로세스가 견고하고 이전 준비가 되어 있음을 보여줍니다. 그리고 점점 더 많은 파트너가 DOE에 관해 이야기하고 있기 때문에 우리 프로세스를 신뢰할 수 있습니다.”

– Andrew Kaja, Johnson Matthey Biologics의 생물학자 및 생물공정 팀 리더

Johnson Matthey Biologics 성공 사례

"우리는 JMP에서 높은 수준의 실험 설계와 통계 분석을 가능하게 하는 인터페이스를 보유하고 있습니다. 이 시스템을 사용하면 전반적으로 표준, 재현성 및 데이터 해석을 쉽게 높일 수 있습니다. 유전공학 응용을 위해… 더 많은 반복을 수행하는 것뿐만 아니라 더 스마트한 반복을 수행하고 다음을 갖춘 모델을 구축하는 것입니다. 훨씬 더 많은 가치 .”

– David McClymont, London DNA Foundry 자동화 책임자

런던 DNA 파운드리 성공 사례

"언제 몇 주가 걸릴 수 있는 프로세스([물론] 필요한 모든 사고와 집중)를 '클릭 앤 고' 작업으로 전환할 수 있습니다. 이는 과학자인 우리에게 매우 해방적인 일입니다. . 해석, 모델링, 다음 실험에 대한 생각과 같은 더 중요한 일에 정신을 집중할 수 있습니다. 그리고 기본적으로 소프트웨어와 로봇이 모든 작업을 수행하도록 할 수 있습니다.”

– David McClymont, London DNA Foundry 자동화 책임자

런던 DNA 파운드리 성공 사례

“JMP는 과학자나 생물학자가 JMP와 상호 작용하는 방식을 기반으로 합니다. 나는 소프트웨어가 무엇을 하려고 하는지 알아내려고 모든 시간을 소비하기보다는 일을 완수하는 것을 목표로 하는 것처럼 보이는 방식이 정말 마음에 들었습니다. [JMP]는 내가 원했던 일을 했고 우리는 바로 뛰어들었습니다. .”

– David McClymont, London DNA Foundry 자동화 책임자

런던 DNA 파운드리 성공 사례

“DOE는 매우 기본적입니다. 이는 다른 실험, 다른 분석, 민감도 이해를 위한 발판입니다. 그것이 얼마나 중요한지 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. JMP는 단일 실험에서 여러 요인에 대한 정보를 추출할 수 있는 놀라운 도구입니다. 올바른 질문을 염두에 두고 설정해야 하며 물론 이는 실험 이면의 가정만큼만 유효합니다. 그러나 DOE는 여러 요인에 대한 독립적인 정보를 얻는 데 매우 중요합니다.”

– David Lee, OLEDWorks 품질 및 신뢰성 부문 이사

OLEDWorks 성공 사례

“ DOE는 회사 내에서 점점 더 큰 역할을 수행하기 시작했습니다. 대규모 소비자 연구를 수행할 여유가 있다면 대개 답을 얻을 수 있을 것입니다. 그러나 요즘에는 대부분의 부서에서 [자원을 보다 효율적으로 사용하는 것을 선호합니다]. 실제로 [최적의 DOE를 사용하면] 회사의 비용이 크게 달라지는 다양한 솔루션이 있음을 알 수도 있습니다. 그리고 최적의 솔루션이 2~3개 있다면 더 저렴한 솔루션을 선택할 수 있습니다. 오직 DOE만이 우리에게 이러한 종류의 옵션을 제공할 것입니다. 그래서 모든 단계에서 가능한 한 DOE를 활용하려고 노력합니다.”

– Beatrice Blum, 통계학자, P&G

P&G 성공 사례

“'라고 물을 수도 있어요. 왜 자동화와 실험 설계인가? ?' 글쎄요, 저는 다학제성의 힘을 굳게 믿습니다. DOE는 실제로 탐색 중인 실험 공간 내에서 최상의 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있는 매우 강력한 통계 도구입니다. 자동화는 사람의 실수를 극복하고 매우 우수한 분석 성능을 제공할 수 있는 매우 강력한 분석 도구입니다. 그 둘을 합치면, 실제로 최고의 성능을 갖춘 최상의 방법을 제공할 것이기 때문에 고성능 방법 개발이라고 부를 수 있는 방법으로 우리를 이끈다. .”

– Camilla Liscio, 응용 화학자, Anatune

혁신을 위한 시간: 분석 방법 개발을 위한 데이터 분석 (링크는 곧 제공됩니다)

“ DOE는 조사 중인 요인과 관심 있는 반응 간의 관계를 설정하는 매우 우아한 방법입니다. . 일단 이 관계를 설정하면 프로세스를 제어할 수 있습니다. 당신은 그 과정을 이해합니다. 그런 다음 원하는 방향으로 프로세스를 조종할 수 있습니다. DOE는 실험 공간의 극한을 탐구하고 실제로 최적의 위치를 찾을 수 있도록 경계를 넓힙니다. .”

– Camilla Liscio, 응용 화학자, Anatune

혁신을 위한 시간: 분석 방법 개발을 위한 데이터 분석 (링크는 곧 제공됩니다)

“ DOE를 사용할 때 JMP는 강력한 성능과 완벽한 모델 예측을 제공하므로 매우 정확하고 빠르게 최적의 조건을 찾는 데 도움이 됩니다. . 다른 소프트웨어에서는 사용할 수 없습니다.”

– Jerry Huang, 분석 실험실 수석 엔지니어, DuPont Taiwan

듀폰 | JMP

학문적 교육 및 학습

"호기심을 갖고 JMP의 "도움말" 섹션을 자주 이용하세요! JMP 내의 문서 자체가 시작하기에 가장 좋은 곳이며, 샘플 데이터 세트와 책은 보물입니다. 거기에서 jmp.com에서 온라인 리소스를 확인하고, 교육 일정을 확인하고, 사용자 그룹에 참여하세요. 해당 지역에서 직접 대면이 불가능한 경우 가상으로 시도해 보세요."

- Don Kent, Intel 풀스택 데이터 과학 팀 관리자

Intel의 Don Kent가 성숙한 분석 조직을 만드는 요소, 멘토링의 중요성, Discovery Summit에서 "JMP 제품군"에 합류하는 방법에 대해 설명합니다.

“ DOE는 필수적인 기술입니다. 우리가 이야기를 나눌 때, CDT를 시작할 때, 우리는 영국의 화학 산업계와 많은 협의를 했습니다. 그리고 그것은 거의 만장일치였습니다. 영국의 화학 산업은 연구든 공정이든 화학자가 실험 설계 기술을 갖기를 원한다고 들었습니다. ”

– Ben Deadman, Imperial College London 반응의 신속한 온라인 분석 센터 시설 관리자

혁신을 위한 시간: 화학자에게 실험 설계 교육: Imperial College의 교훈

런던 (링크는 곧 제공됩니다)

“DOE에서는 2~3개 수준만 테스트하고 그 사이에 어떤 일이 일어나는지 예측하려고 생각하기 시작합니다. 다양한 상호 작용에 대한 테스트가 내장되어 있습니다. 그리고 DOE 접근 방식에서 비롯된 모든 통계 분석 및 예측 모델링도 있습니다. 이것이 몇 년 전 우리가 ROAR 및 REACT CDT와 함께 이 여정을 시작했을 때의 이유입니다. , 우리는 교육 과정에 DOE를 포함시키는 데 열중했습니다. 처음에는 경험이 많지 않았습니다. 그래서 우리는 JMP로 전환했습니다. .”

– Ben Deadman, Imperial College London 반응의 신속한 온라인 분석 센터 시설 관리자

혁신을 위한 시간: 화학자에게 실험 설계 교육: Imperial College의 교훈

런던 (링크는 곧 제공됩니다)

“ 학생들은 [DOE] 과정에 참여합니다. 그들은 이 훌륭한 도구인 [JMP]에 대해 배웁니다. 그리고 그들은 돌아갑니다. 그리고 감독관이 참여하지 않으면 실제로는 사용할 수 없습니다. … 우리는 또한 어느 정도 DOE 지식을 갖춘 학생들을 [자신의 연구실로] 보내고 그들이 나쁜 경험을 하게 되면 잠재적으로 전체 연구 그룹이 DOE를 다시 시도하는 것을 영원히 중단할 수 있다는 것을 잘 알고 있습니다. 그렇다면 우리는 이 장벽을 해결하기 위해 무엇을 하려고 할까요? 우리는 가능한 한 감독관을 코스에 따라야 합니다. .”

– Ben Deadman, Imperial College London 반응의 신속한 온라인 분석 센터 시설 관리자

혁신을 위한 시간: 화학자에게 실험 설계 교육: Imperial College의 교훈

런던 (링크는 곧 제공됩니다)

“ 우리는 또한 관련 사례 연구를 제시합니다. 그리고 우리는 학생들에게 DOE의 한계가 무엇인지 솔직하게 알려줍니다. 마법의 총알이 아닙니다. 모든 최적화 문제를 해결하지는 못할 것입니다. 우리는 학생들에게 DOE가 장점이 될 수 있는 많은 예를 제공하려고 노력하지만, 또한 그것이 문제를 해결하지 못할 부분도 알려줍니다.”

– Ben Deadman, Imperial College London 반응의 신속한 온라인 분석 센터 시설 관리자

혁신을 위한 시간: 화학자에게 실험 설계 교육: Imperial College의 교훈

런던 (링크는 곧 제공됩니다)

“우리 코스에 들어오는 학생들이 통계적 어휘를 많이 갖고 있지 않다는 것을 알았지만 이는 실제로 문제가 되지 않습니다. 특히 DOE와 JMP에는 많은 사전 지식이 필요하지 않습니다. 많은 양을 알 필요는 없습니다.”

– Ben Deadman, Imperial College London 반응의 신속한 온라인 분석 센터 시설 관리자

혁신을 위한 시간: 화학자에게 실험 설계 교육: Imperial College의 교훈

런던 (링크는 곧 제공됩니다)

“시간이 지나면 DOE가 학부 과정에 올 것이라고 생각합니다. 현재 우리가 겪고 있는 주요 장벽 중 하나는 전통적인 학부 화학 실험실 실험이라고 생각하는 것입니다. 유리 제품 취급의 실용적인 측면을 가르치는 것이 더 중요하므로 일련의 전체 실험을 실행하고 데이터 세트 및 테스트 매개 변수를 구축할 기회가 적습니다. 하지만 우리는 실험 과정을 업데이트하고 수정하고 있으며, 학생들이 더 일찍 배울 수 있도록 과정 초기에 연구 경험에 더 많은 초점을 맞추고 있다고 생각합니다. 그리고 그것이 DOE가 잘 맞는 곳입니다.”

– Ben Deadman, Imperial College London 반응의 신속한 온라인 분석 센터 시설 관리자

혁신을 위한 시간: 화학자에게 실험 설계 교육: Imperial College의 교훈

런던 (링크는 곧 제공됩니다)

“통계의 사용법은 일반적으로 화학을 공부할 때 가르칩니다. 그러나 지난 10~15년 동안 우리 대부분은 통계학자들이 자신의 일을 계속하고 있다는 사실을 깨닫지 못했습니다. 그들은 이러한 기술을 개선했습니다. 그리고 이러한 기술을 사용하기 쉬운 기술로 바꾸는 JMP 같은 사람들도 있습니다. Microsoft 제품을 사용할 수 있다면 [JMP]를 사용하면 됩니다. .”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

혁신을 위한 시간: 데이터에서 가치를 포착하여 혁신을 가속화합니다. (링크는 곧 제공됩니다)

“ 우리는 JMP를 플랫폼으로 삼기로 결정했습니다. 왜냐하면 JMP는 데이터의 민주화와 일치하기 때문입니다. 사용 가능한 소프트웨어 중에서 JMP는 소프트웨어와 통계 전반에 대한 직관적이고 우수한 인터페이스와 탁월한 온라인 지원 도구를 갖추고 있어 다른 소프트웨어보다 훨씬 쉬웠습니다. JMP를 사용하면 기본값을 고수하더라도 소프트웨어가 풍부하고 직관적이어서 적응하고, 학습하고, 놀고, 결과를 얻을 수 있습니다.”

– Stan Maklan, Cranfield University 마케팅 및 기술 교수

크랜필드 대학교 성공 사례

“이것이 바로 JMP의 강력한 강점입니다. 예를 들어 고객 이탈을 관찰하고 다양한 방법을 실행할 수 있으며, 말 그대로 몇 시간 안에 학생은 방법에 따라 다른 답이 나올 수 있다는 것을 이해하게 될 것입니다. – 그리고 귀하의 임무는 차이점을 이해하고 정보에 입각한 선택을 하는 것입니다.”

– Stan Maklan, Cranfield University 마케팅 및 기술 교수

크랜필드 대학교 성공 사례

“[우리 기업 파트너의] 피드백과 초기 경력 위치에 대한 평가를 통해 우리는 JMP와 같은 업계 표준 소프트웨어를 사용하는 실험 설계(DOE) 과정이 학생들에게 유리할 것이라고 결정했습니다. . 그들은 한정된 시간 동안만 여기에 있으며, 우리가 작업할 수 있는 리소스도 한정되어 있습니다. 따라서 [DOE 과정 추가]도 전략적 결정이었습니다. 학생들의 시장성 측면에서 투자 수익이 가장 큰 것은 무엇입니까?”

– Stacey York, 오레곤 대학교 석사 산업 인턴십 프로그램 책임자

오리건 대학교 성공 사례

“ 수업 시간에 JMP를 사용할 때마다 화면을 투사합니다. . 그렇게 하면 나는 그들에게 [그들에게 할당된 운동]을 수행하는 방법을 보여줄 수 있고 그들은 노트북에 설치된 JMP 소프트웨어를 통해 실시간으로 따라갈 수 있습니다... DOE의 기본 통계와 원칙을 숙지하고 나면 대부분의 사람들이 쉽게 공감할 수 있는 수업 프로젝트로 넘어갑니다.”

– Fuding Lin, 오레곤 대학교 석사 산업 인턴십 프로그램 관리자

오리건 대학교 성공 사례

“단순히 종이에 인쇄할 내용을 만드는 것이 아니라 데이터와 상호 작용하기 위한 맞춤형 도구라고 생각하세요. 경영학도가 그래픽을 분석 도구로 생각하기 시작하면 JMP는 그들에게 엄청나게 강력한 자산이 됩니다. . 이 소프트웨어는 데이터 상호 작용에 대한 사고 방식을 바꾸기 위해 온갖 종류의 작은 일을 하고 있으며, 결국 이는 우리가 졸업생을 세상으로 내보내는 가장 큰 일 중 하나입니다.”

– 로버트 스타인, 펜실베니아 대학교 와튼스쿨 통계학 교수

펜실베이니아 대학교 성공 사례

“그래픽 디스플레이는 우리에게 매우 중요합니다… JMP는 기본적으로 학생들에게 사진을 보도록 강요하는데, 우리는 이것이 좋은 모델을 갖추는 데 매우 중요하다고 생각합니다. ”

– 로버트 스타인, 펜실베니아 대학교 와튼스쿨 통계학 교수

펜실베이니아 대학교 성공 사례

“저는 좋은 소프트웨어가 사용하기 쉽고 일상 업무에 필요한 모든 가능성을 제공할 것이라고 기대합니다. 저는 수업에서 JMP를 사용하는 것을 좋아합니다. JMP는 두 가지 요구 사항을 모두 충족할 뿐만 아니라 시각적이고 대화형이므로 결국 사용하기 재미있기 때문입니다. .”

– David Meintrup, 잉골슈타트 응용과학대학교 교수

잉골슈타트 응용과학대학교 성공 사례

“그것은 매우 중요하다 업계와 함께 조정하다 . 저는 우리 학생들 중 상당수가 캘리포니아에 있는 이 회사에서 일하게 될 것이기 때문에 학생들이 JMP 사용법을 아는 것이 좋은 생각이라고 생각했습니다. 우리는 교육을 제공하며, 졸업 후 소프트웨어에 대한 지식을 바탕으로 우리 학생들은 이점을 갖게 될 것입니다.”

– Jianbiao John Pan, 캘리포니아 폴리테크닉 주립대학교 산업 및 제조 공학 교수

“우리는 수업 시간에 Six Sigma 프로세스를 사용하여 팀 프로젝트를 분석했습니다. 프로젝트는 확실히 통계적 공정 관리와 다양한 품질 모듈을 배우는 데 도움이 되었습니다. , 사용 가능한 차트를 살펴봅니다. JMP의 인터페이스는 매우 훌륭합니다. 원시 데이터를 사용하여 차트를 만들고 데이터를 분석 및 해석할 수 있습니다.”

– 카일 배트맨(Kyle Batman), 캘리포니아 폴리테크닉 주립대학교 학부생

“제조 분야에서 다차원 분석을 다룰 때마다 JMP와 같은 통계 소프트웨어가 대규모 데이터 세트를 분석하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 알고 있습니다. 나는 제조 현장에서 JMP는 모두가 분석에 사용하는 도구라고 합니다. .”

– 카일 배트맨(Kyle Batman), 캘리포니아 폴리테크닉 주립대학교 학부생

“저는 재료 공학에 중점을 두고 있으며 그 분야에는 많은 실험이 필요합니다. 다행스럽게도, 전체 실험 계획 과정은 JMP를 통해 촉진됩니다. —예를 들어, 일종의 부분 계승을 수행하는 경우 JMP에서 생성되도록 설정하는 것은 정말 쉽습니다. JMP는 상호작용적이고 직관적이기 때문에 데이터를 훨씬 더 쉽게 보고 즉석에서 작업할 수 있습니다. 저처럼 시각적으로 배우는 사람에게는 정말 유용합니다.”

– David Otsu, 캘리포니아 폴리테크닉 주립대학교 대학원생

“ JMP는 전체적인 접근 방식을 강화합니다. . 학생들은 프로젝트의 범위를 이해하는 방법을 배웁니다. 그들은 문제 진술에 질문하는 방법을 배웁니다. 그리고 재구성하는 방법. 그들은 '잘못된 방향으로 범위가 지정된 프로젝트를 잘못된 사람들에게 어떻게 맡길 수 있습니까?'라고 묻는 법을 배웁니다.”

– Peter Hammersberg, Chalmers University of Technology 엔지니어링 재료 담당 수석 강사

“예를 들어 관리도와 관리 한계를 구체적으로 정의하는 프로젝트는 많지 않습니다. 하지만 제어의 개념과 제어 차트의 역할을 이해하면 저와 학생들은 신호가 포함된 것과 소음에 대해 이야기할 수 있습니다. 그들은 데이터 자체를 파헤쳐야 할 때 [이러한 개념]을 정말로 이해합니다. .”

– Peter Hammersberg, Chalmers University of Technology 엔지니어링 재료 담당 수석 강사

“학생들이 데이터 시각화에 좀 더 익숙해질 기회가 있다면 – 이것이 데이터에 익숙해지는 중요한 첫 번째 단계라고 생각합니다 – 그들은 그래프를 만들고 패턴을 찾고 탐색적 데이터 분석을 수행하는 것이 간단하다는 것을 알게 될 것입니다. JMP에는 훌륭한 지원 기능이 있습니다. 측정 시스템 분석과 기본적인 그래픽 관련 내용을 가르치는 모든 과정에서 JMP에는 학생들이 쉽게 사용할 수 있는 모듈이 있습니다. .”

– Peter Hammersberg, Chalmers University of Technology 엔지니어링 재료 담당 수석 강사

“ 저는 업계에 몸담아왔기 때문에 학생들이 [JMP 사용 방법을 알아야 함]이 필요하다고 생각합니다. . 많은 신규 채용자들이 직장에 도착하지만 제대로 훈련되지 않았습니다. 저는 학생들이 필요한 기술을 더 잘 준비할 수 있도록 전쟁에 맞서려고 노력하고 있습니다. 그리고 나는 천천히, 한 단계씩, 점점 더 기반을 다지고 있습니다.”

– Peter Hammersberg, Chalmers University of Technology 엔지니어링 재료 담당 수석 강사

“학생들은 [공장에서 수집된] 모든 데이터를 처리하는 방법을 배워야 합니다. 이론적인 통계 보고서를 작성하지 않고도 무엇이 중요한지 알아내야 합니다. 그러니 일찍 가르치세요. JMP를 견고한 역학이나 수학에 사용하는 다른 소프트웨어와 마찬가지로 일반 도구로 만들어 보세요. 학생들은 데이터 분석을 위한 좋은 플랫폼을 가지고 있어야 합니다. 도."

– Peter Hammersberg, Chalmers University of Technology 엔지니어링 재료 담당 수석 강사

“우리가 가장 먼저 해야 할 일은 사람들에게 DOE에 대한 교육을 제공하는 것입니다. 여기 패널에서 볼 수 있듯이 우리는 대학원을 졸업하고 DOE에 대해 알지 못했습니다. 그래서 우리는 우리 분야의 전문가였습니다! 이 정말 귀중한 도구는 대학원에서는 사용할 수 없었기 때문입니다. 많은 과학자와 엔지니어가 노동 시장에 진출하면서 사람들이 교육을 받고 성공할 수 있는 도구를 갖추도록 해야 한다고 생각합니다. 그리고 나 JMP가 사람들에게 교육과 도구를 제공하는 데 훌륭한 역할을 하고 있다고 생각합니다. .”

– Melisa Buie, Coherent 총괄 관리자

“업계 최첨단 경험을 갖춘 실무자와 규제 기관의 참여를 통해 학생들은 전 세계의 디자인 실무를 통해 최고의 품질에 접근할 수 있습니다. 우리는 고품질 의약품을 생산하기 위한 효율적이고 신속한 방법론과 교육에 대한 혁신적인 접근 방식을 개발하기 위해 7년 이상 업계와 긴밀히 협력해 왔습니다. JMP를 사용하면 연구 데이터를 구성하고, 시각화를 적용하고, 데이터 분석을 수행하는 방법을 학생들에게 가르칠 수 있습니다. 데이터 관리와 데이터 무결성은 제품 개발 및 제조의 핵심입니다.”

– Walkiria Schlindwein, De Montfort University 약학 부교수

드 몽포르 대학교 성공 사례

“JMP는 시행착오를 장려하며 이것이 학습 과정의 핵심입니다… 학생들이 JMP와 같은 소프트웨어에 익숙해지면 통계적 사고에 대한 두려움이 줄어듭니다. – 그들은 통계를 일상적이고 전문적인 것으로 생각하기 시작합니다. JMP를 사용하면 통계적 문제 해결의 한계점은 실제로 매우 낮다고 느껴집니다. – 그리고 그것은 믿을 수 없을 만큼 귀중한 것입니다.”

– Kai Xu, 난징 스포츠 연구소 운동 생리학 교수

난징 스포츠 연구소 성공 사례

“ 학생들이 JMP를 좋아하는 이유는 배우기가 매우 쉽다는 점입니다. 그들은 각 단계 후에 결과를 보여주는 그래픽이 있다는 점을 좋아합니다. 그래서 직관적이고 피드백을 받습니다. 잘못된 방향으로 가면 쉽게 벡터를 지우고 새로운 방법을 추가하여 다시 시도할 수 있습니다. 이러한 사용 용이성은 학생들이 더 공부하도록 동기를 부여합니다. 그들은 JMP로 공부하는 것이 매우 흥미롭다고 생각합니다.”

– Kai Xu, 난징 스포츠 연구소 운동 생리학 교수

난징 스포츠 연구소 성공 사례

" JMP는 이미 업계에 진출해 있으므로 [경력을 시작할 때쯤] 이미 JMP 기술을 갖춘 학생을 양성하면 학생들이 성공적으로 사업을 시작할 수 있습니다. 고용주는 그들에게 JMP를 가르칠 필요가 없습니다. 그들은 이미 그것을 알고 있다."

– Goutam Chakraborty, 오클라호마 주립대학교 마케팅 분석 교수

오클라호마 주립대학교 성공 사례

“JMP는 우리가 시작하는 곳입니다. 이는 학생들에게 분석 통계, 시각화, 탐색의 응용을 가르치기 시작하는 좋은 방법입니다. 나는 수업시간에 강의를 하지 않는다. 오히려 강의실은 토론, 상호작용, 탐색을 위한 공간이므로 JMP를 선택하겠습니다. 우리는 즉석에서 그것을 할 수 있습니다. 다른 프로그램을 사용하여 즉시 수행할 수 있나요? 예, 하지만 시간이 더 걸릴 것입니다. 그리고 제가 할 수 있다고 해도 학생들은 처음에는 [더 높은 학습 곡선을 가진 소프트웨어를 사용할] 준비가 되어 있지 않습니다. ”

– Goutam Chakraborty, 오클라호마 주립대학교 마케팅 분석 교수

오클라호마 주립대학교 성공 사례

“우리는 다양한 교육 과정에서 SAS Enterprise Miner와 JMP를 사용합니다. 그리고 학생들은 졸업하면 선도적인 소프트웨어 패키지에 익숙하기 때문에 좋은 회사에 좋은 일자리를 얻습니다. 데이터 마이닝 및 시각화를 위한 것입니다.”

– Mark Johnson, 센트럴 플로리다 대학교 통계학과 교수

센트럴 플로리다 대학교 성공 사례

“학생들은 정말 훌륭하고 접근 가능한 도구가 없었기 때문에 회귀 분석이나 의사 결정 트리 같은 문제로 어려움을 겪었습니다. 학생들은 프로그래밍에 대해 상당히 정교한 지식을 갖고 있어야 했고, 그것이 바로 학생들의 관심을 끌었습니다. JMP는 이러한 상황을 극적으로 변화시켰습니다. 제 생각에 JMP는 경영학과 학생들이 정말 쉽게 사용할 수 있는 도구인 것 같아요 – 그리고 나는 그것을 즉시 보았습니다.”

– Ram Gopal, 코네티컷대학교 경영대학원 경영학과 교수

코네티컷 대학교 성공 사례

“개인적으로 JMP는 경영학도들이 비즈니스 분석의 세계를 접할 수 있는 훌륭한 출발점이라고 생각합니다. 그만큼 JMP와 SAS의 긴밀한 통합을 통해 학생들은 더 깊이 탐구할 수 있습니다. 텍스트 마이닝과 SAS의 기타 유용한 측면에서 기회를 탐색해 보세요. JMP의 또 다른 유망 분야는 시각화입니다. 저는 경영학과 학생들에게 꼭 필요한 일이라고 생각하며, JMP를 사용한 더 많은 비즈니스 시각화를 제 강의에 통합할 수 있기를 정말 기대하고 있습니다.”

– Ram Gopal, 코네티컷대학교 경영대학원 경영학과 교수

코네티컷 대학교 성공 사례

“나는 그 사실에 놀랐다. JMP로 실행할 수 있는 다양한 기술의 정교함 수준 . 정말 훌륭하다고 생각해요.”

– Ram Gopal, 코네티컷대학교 경영대학원 경영학과 교수

코네티컷 대학교 성공 사례

“우리는 기업을 초대하여 데이터 과학 및 비즈니스 분석과 관련하여 데이터를 제공하거나 그들이 직면하고 있는 문제를 제시하고 학생들을 이러한 기업과 짝을 지어 최종 프로젝트를 함께 진행합니다. 우리는 학생들이 데이터의 비즈니스 측면에 더 가까워지도록 하는 데 중점을 두고 있습니다… 비즈니스 분석을 전공하는 학생이 데이터 과학에 대한 실무 경험을 직접 얻는 것이 특히 중요합니다. .”

– Christian Hildebrand, 제네바 대학교 마케팅 분석 조교수

“ 시각화 과정에서 데이터의 패턴을 학습하고 관찰하는 기능은 JMP의 고유한 기능입니다. 학생들은 그래프를 작성하고 '데이터에 이전에 생각하지 못했던 특정 패턴이 있습니까?'라고 질문할 수 있습니다. JMP에서 그래프나 그림을 생성하는 동안 적극적으로 학습할 수 있는 기회를 갖는 것이 JMP를 매우 독특하게 만듭니다. 충분히 설명할 수 없는 기능입니다. 시각화는 모든 것을 클릭하게 만듭니다.”

– Christian Hildebrand, 제네바 대학교 마케팅 분석 조교수

“학생들의 평가 댓글을 보면 알 수 있어요. 그들은 '주요 시사점 중 하나는 분석 작업 흐름의 속도를 높이는 데 큰 도움이 되는 새로운 통계 프로그램을 배웠다는 것입니다.'라고 말했습니다. 이라는 댓글이 많았는데 학생들은 매우 짧은 시간에 강력하고 효과적인 시각화를 개발할 수 있는 기회를 얻은 것에 대해 감사했고… JMP가 통계 부분을 더 잘 이해하는 데 큰 도움이 되었다고 말했습니다. .”

– Christian Hildebrand, 제네바 대학교 마케팅 분석 조교수

“시각화 없이 강사로서 우리가 할 수 있는 일은 개념을 소개하고 이론상 알고리즘이 어떻게 작동하는지 논의하는 것뿐입니다. 학생들은 정말로 따라하고 '좋아, 이제 응용 프로그램이 무엇인지 궁금합니다.'라고 말할 수 있는 매우 동기가 부여되어야 합니다. 그러나 학생들이 처음부터 최종 결과를 시각화하고 다시 돌아가서 방법론에 대해 깊이 탐구할 수 있다면 [그들은] '아, 정말 깔끔해 보인다. 동일한 분석과 강력한 통계 그래프를 생성하고 싶다'라고 말할 것입니다. 그리고 이 방법론이 실제로 어떻게 작동하는지 궁금합니다. .'”

– Christian Hildebrand, 제네바 대학교 마케팅 분석 조교수

“JMP의 가장 뛰어난 점은 초보자와 고급 사용자 모두에게 적합하다는 것입니다. 통계 소프트웨어를 사용하여 가르칠 때마다 학생들이 문제를 해결하려고 노력할 때 학생들과 직접 대면하는 시간을 많이 보낼 것으로 예상됩니다. 그것은 즐거운 일이 될 수 있지만, 또한 많은 추가 시간이 필요합니다. [JMP를 사용하면] 소프트웨어를 가르치는 데 시간을 할애하지 않고 통계를 가르치는 데 시간을 할애하게 됩니다. .”

– Peter Lenk, 미시간 대학교 운영 관리 과학 및 마케팅 교수

미시간 대학교 성공 사례

“ 학생들은 JMP를 좋아합니다. 학부생과 대학원생 모두에게 그런 말을 들었습니다. 작업하기가 매우 쉽고 강력합니다.”

– Robert Nydick, Villanova University 관리 및 운영 교수

빌라노바 대학교 성공 사례

“ 실험 설계에 있어 JMP는 아마도 최첨단 소프트웨어일 것입니다. 게다가 쉽습니다. 분석과 완전히 통합되었습니다.”

– 필 램지(Phil Ramsey), 뉴햄프셔 대학교 수석 강사

“ 이 학생들은 모두 입사 지원 시 이력서에 실험 설계 과정을 포함하는 것이 얼마나 도움이 되는지 들어봤습니다. , 그들은 자신보다 먼저 졸업한 학생들의 이야기를 듣고 통계를 아는 것이 얼마나 중요한지 깨닫고 있습니다.”

– 필 램지(Phil Ramsey), 뉴햄프셔 대학교 수석 강사

JMP DS Americas 2021 - 녹음 제작자 - 데이터 탐색기 스포트라이트 갤러리.mp4 - 모든 문서(sharepoint.com)

“ JMP는 학생들의 세 가지 분야를 하나로 묶는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 다른 그룹이 데이터 마이닝을 어떻게 경험하는지 각 그룹에 보여줍니다. 이는 모두 JMP의 시각화 도구 덕분입니다.”

– Arif Ansari, 조교수, University of Southern California Marshall School of Business

서던캘리포니아대학교 성공 사례

“ 이러한 학생들에게는 JMP가 제공하는 시각화 기능이 마음을 열어줍니다. 측정항목이 오해를 불러일으킬 수 있는 경우가 많습니다. 유사한 측정항목을 가진 두 가지 다른 모델은 완전히 다른 적합성을 가질 수 있습니다. JMP 프로파일러는 학생들에게 비선형 모델의 작동 방식과 데이터 시각화를 통해 최상의 모델을 선택하는 방법을 보여주는 데 도움이 되었습니다."

– Arif Ansari, 조교수, University of Southern California Marshall School of Business

서던캘리포니아대학교 성공 사례

데이터 시각화

"그래프 빌더 플랫폼을 통해 기술 지식이 없는 사람들에게도 JMP를 소개해야 한다는 점은 분명했습니다."

-Kieran O'Mahony - 데어리골드

" 그래프 빌더와 프로파일러는 도메인 전문가와 JMP 전문가를 위한 Rosetta Stone입니다. 기본적으로 동적 시각적 기능을 통해 도메인 전문가는 다양한 설정과 다양한 그래픽 환경에서 데이터가 말하는 내용을 확인할 수 있습니다. 정말 '아하'하는 순간이군요. 머릿속에 무엇이 있는지 알 수 있기 때문입니다. JMP를 사용하면 프로세스 요소 간의 연관성을 다른 팀원들에게 매우 명확하게 설명할 수 있습니다."

-Steve Hampton, 공정 제어 관리자, PCC Structurals

PCC Structurals의 Steve Hampton이 Minitab에서 전환하는 방법과 참여 및 학습을 위해 JMP 리소스를 활용하는 것이 왜 중요한지에 대해 설명하며 "엄청난 부가가치"라고 부릅니다.

“저는 JMP를 탐색하고 특히 그래프 빌더에 관해 대화를 나누기 시작했습니다. 나는 생각했다. 와, 이거 새로운 거야. 이것은 다르며 매우 유연하고 상호 작용하는 것처럼 보입니다. ”

– Vasco Cachaco, Six Sigma 프로세스 챔피언 수석

“ JMP에서 얻을 수 있는 시각화 기능을 이렇게 쉽게 얻을 수 있는 것이 세상에 있다고 아직 아무도 확신하지 못했습니다.소프트웨어는 시각적인 도구이기 때문에 사람들에게 보여줄 때 기능을 볼 수 있기 때문에 매우 빠르게 사용하게 됩니다.”

– 브렌든 말론 , Johnson & Johnson 수석 프로세스 엔지니어

Johnson & Johnson 성공 사례(링크는 곧 제공)

“그래프를 읽는 방법을 가르치는 것은 매우 중요합니다. 데이터 시각화에 대한 교육은 정확한 메시지를 전달하는 데 매우 중요합니다. 우리는 이를 충분히 인정하지 않는 경우가 많습니다.”

– Branca Almeida Silva, Bluepharma 제제 개발 코디네이터

“요즘 데이터 시각화는 조직 내 일부 그룹에 더 집중되어 있습니다. 대부분의 사람들이 데이터를 사용하고 그래프를 생성하는 경향이 있더라도 더 강력한 도구를 사용하여 작업하는 사람은 여전히 소수에 불과합니다. 이에 관해 더 많은 논의를 하는 것이 중요합니다. 왜냐하면 JMP와 같은 소프트웨어로 작업하는 것이 얼마나 쉬운지 알 수 있습니다. 매우 다양합니다. 사람들이 특정 기술이 없어도 걱정하지 않고 탐색적 데이터 분석 및 시각화를 시도하도록 동기를 부여해야 합니다. .”

– Branca Almeida Silva, Bluepharma 제제 개발 코디네이터

“ 데이터 시각화를 통해 시간을 절약할 수 있습니다 . [Bluepharma에서는] 데이터 시각화를 사용하여 모든 종류의 분석과 보다 심층적인 모델링을 수행합니다. 시각화부터 시작하면 요인을 선택할 수 있습니다. 그렇게 하면 추가 연구에 필요한 시간을 절약할 수 있습니다. 그리고 다시 한번, 시간을 절약하는 것은 일을 훨씬 더 빨리 할 수 있기 때문에 돈을 절약하는 것과 같습니다. 저는 매일 데이터 시각화와 JMP를 사용합니다. .”

– Branca Almeida Silva, Bluepharma 제제 개발 코디네이터

“사람들은 데이터 시각화를 통계와 관련된 매우 구체적인 기술과 연관시키기 때문에 두려워합니다. 그러나 항상 그런 것은 아닙니다. 전문가가 아니더라도 누구나 데이터 시각화를 수행할 수 있습니다. .”

– Branca Almeida Silva, Bluepharma 제제 개발 코디네이터

“ 때로는 데이터 시각화를 할 때 목표로 시작했지만 그 과정에서 흥미로운 것을 발견하고 원래 목표를 완전히 잊어버릴 때가 있습니다. 탐구하기에 매우 흥미로운 새로운 패턴을 찾을 수도 있습니다. 그래서 데이터 시각화 과정을 거치는 시간이 반드시 필요합니다. 그리고 도구가 정말 중요해요. 우리는 작업할 도구를 선택할 때 얻을 수 있는 지원에 대해 확신을 가져야 합니다. 그리고 JMP에는 교육 과정에서 살펴볼 수 있는 웹 세미나가 많이 있습니다.”

– Branca Almeida Silva, Bluepharma 제제 개발 코디네이터

“전문적인 방식으로 데이터를 더 많이 볼수록 데이터 내용에 대해 더 많은 직관력을 갖게 됩니다. 분석 결과를 제시할 때 메시지를 그래픽적으로 전달하는 것이 좋습니다. 사람들은 단순한 통계적 세부사항보다 훨씬 더 잘 이해할 것입니다. .”

– György Trefán, Coloplast 프로세스 개발자

“예를 들어 보겠습니다. 우리는 기계에서 너무 많은 스크랩이 발생하는 문제에 직면했습니다. 이유를 찾기 위해 데이터를 살펴볼 때 먼저 기계를 살펴본 다음 재료를 살펴보았습니다. 우리는 각 교대조에서 생산된 스크랩의 양을 확인하기 위해 지난 3년 동안의 데이터를 조사했습니다. 우리가 발견한 것은 시간이 지남에 따라 데이터를 도표화하는 것만으로는 흥미로운 것이 없다는 것입니다. 그러나 통계 분석을 통해 우리는 두 번째 교대조가 다른 두 교대조보다 불량률이 상당히 높은 것을 확인했습니다. 우리가 그것을 발견한 후에는 그것을 경영진에게 보여주어야 했습니다. 나는 그것을 [JMP로] 시각화하기로 결정했습니다. 경영진의 반응은 '와, 정말 충격적인 차이입니다.'였습니다. 그리고 그들은 더 깊은 원인을 조사했습니다. 측정 시스템 분석을 통해 우리가 발견한 것은 작업자들이 불량 여부를 판단하는 데 다른 방법을 사용했다는 것입니다. 그래서 우리는 문제를 운영자에게 가져가서 그들의 판단을 듣게 되었습니다.”

– György Trefán, Coloplast 프로세스 개발자

“상황을 분석하면 다른 관점에서 볼 수 있습니다. 모든 시각화는 서로 다른 인식, 서로 다른 관점을 생성합니다. 동일한 상황을 다른 관점에서 보면 많은 부가가치가 창출될 수 있습니다. .”

– Simone Cianchini, WW 혁신 및 개선 품질 관리자, MARELLI

“우리는 주관적이 아닌 객관적으로 결정을 내려야 합니다. 데이터 시각화는 이 경로를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다 . 데이터를 앞에 있는 사람이 읽고 이해할 수 있도록 하는 것이 매우 중요합니다. 시각화를 통해 문제와 데이터를 변환할 수 있다면 문제를 더 잘 이해할 수 있을 것입니다. 그것은 그들의 안락한 영역에 있을 것입니다. 또한 데이터 시각화의 대상을 염두에 두는 것도 매우 중요합니다. R&D, CFO 등을 위한 정보를 가장 잘 시각화하는 방법을 이해해야 합니다.”

– Simone Cianchini, WW 혁신 및 개선 품질 관리자, MARELLI

“일부 조직에는 데이터 시각화에 대한 깊이 있는 문화가 없습니다. 그들은 진짜 강력한 부분을 이해하지 못합니다. 하지만 JMP는 데이터 시각화와 복잡한 통계적 관점 사이의 지름길입니다. 일부 조직에서는 데이터 시각화를 위해서는 사람들이 매우 높은 수준의 배경 통계 전문 지식을 갖추어야 한다고 믿습니다. 하지만 이는 데이터 시각화로 무엇을 하려는지에 따라 다르기 때문에 큰 오류입니다. 일상적인 기준 분석을 위해서는 매우 높은 수준의 통계 전문 지식이 필요하지 않습니다. 그래서 사람들이 범하는 두 가지 주요 오류는 시각화의 힘에 대한 이해 부족과 대화형 데이터 시각화를 위해서는 통계에 대한 배경 지식이 필요하다는 인식입니다. .”

– Simone Cianchini, WW 혁신 및 개선 품질 관리자, MARELLI

“우리도 그런 걸 봤어 JMP는 현장 회의의 프레젠테이션 형식으로 사용됩니다. . 우리 모두 알고 있듯이 현장 회의에 참석하면 사람들이 아이디어를 내놓고 있기 때문입니다. 자, 이제 '알겠습니다. 온도를 높여 데이터가 무엇을 나타내는지 보도록 하겠습니다, 보스'라고 말할 수 있는 기회가 생겼습니다. 그리고 화면의 온도를 높이면 그에게 바로 '아, 그거 좋은 생각이야'라고 말할 수 있죠. 아니면 작동하지 않을 가능성이 더 높습니다. 생산 회의의 중심에 데이터가 있으면 이를 활용하여 다양한 작업을 수행할 수 있는 기회가 많이 있습니다. .”

– Stan Higgins, 전 CEO, 영국 북동부 공정 산업 클러스터(NEPIC)

혁신을 위한 시간: 데이터에서 가치를 포착하여 혁신을 가속화합니다. (링크는 곧 제공됩니다)

“시각화는 절대적으로 필요합니다. 실험 데이터를 가지고 가장 먼저 해야 할 일은 그것을 시각화하는 것입니다. 어떤 경우에는 이것이 당신이 할 수 있는 유일한 일입니다. 첫 번째 실행이 예상보다 시끄러운 경우가 여러 번 있었습니다. 어떤 모델도 만들 수 없었습니다. 하지만 [JMP의] 시각화를 사용하면 흥미로워 보이는 것을 확인하고 그것이 실제 효과인지 더욱 엄격하게 판단하기 위해 다음 실험을 설계할 수 있습니다. .”

– Michael Sadowski, 생물정보학 Synthace 책임자

“내 경력 초기부터 나의 관리자는 항상 데이터 분석의 첫 번째 단계는 데이터를 그리는 것이라고 말했습니다. 그 후 몇 년 동안 나는 많은 사람들이 그런 실수를 하는 것을 보았습니다. 대신 일부는 곧바로 표로 이동하여 [JMP] 그래프 빌더에서 빠르게 식별할 수 있는 통찰력을 놓치거나 지연시킵니다. . 회의에서 원시 데이터 스프레드시트를 볼 때마다 파일을 요청하면 몇 초 만에 통찰력 있는 분석을 생성할 수 있습니다. .”

– Pete Cannon, NVIDIA 제품 품질 엔지니어링 및 품질 관리 시스템 부문 수석 이사

“[JMP를 사용하면] [결과를] 색상으로 구분하여 이상값을 지적할 수 있습니다. 사용자는 의사 결정을 가속화하기 때문에 이러한 시각화를 선호합니다. 분포가 가정에 맞는지 확인하고 실험 설계 개요와 실험 실행 방법을 확인할 수 있습니다."

– Tom Walk, 노스다코타 주립대학교 육종 파이프라인 데이터베이스 관리자

노스다코타 주립대학교 성공 사례

“ 효과적인 그래프는 올바른 결정을 이끌어냅니다. 효과적인 시각화는 보는 사람에게 정보를 제공하고 조직을 위해 올바른 권장 사항과 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 데이터 소비자에게 실제로 [의미]를 전달하려면 시각적으로 모든 것을 하나로 묶어야 합니다.”

– Ted Ellefson, Seagate 기계 R&D 수석 엔지니어

“사람들이 작은 모델을 개발하거나 직접적인 가치를 제공할 수 있는 무언가를 배울 수 있는 영역이 많이 있습니다. 그리고 그 직접적인 가치를 공유할 수 있습니다. 보세요, 제가 이 모델을 만들었고, 이러한 결과를 얻었고, 이를 시각화했습니다. 시각화는 다른 사람들을 동참하게 만드는 훌륭한 방법입니다. 결과를 시각화하면 다른 사람들이 '오, 그거 멋지구나'라고 말하죠. 나도 그렇게 하고 싶어요.”

– Bernard Ennis, Tata Steel 수석 연구원

통계적으로 말하면: 데이터 시각화 모범 사례는 과학자와 엔지니어의 작업을 변화시킬 수 있습니다

“처음 Gore에 입사했을 때 저는 고분자 화학자로 시작했습니다. 그리고 제가 가장 먼저 한 일은 통계학자와 함께 앉아 폴리우레탄 합성에 관한 매우 큰 실험을 설계하는 것이었습니다. 이 실험에서 우리는 폴리우레탄 제제 내에서 많은 요소를 변경했습니다. 저는 많은 실험실 실험을 실행하고 데이터를 수집했으며 반응 표면이 있는 시각화와 다양한 절충안 및 속성을 보여주는 많은 그래프를 만들었습니다. 다양한 공식을 얻을 수 있습니다. 그래서 이를 통해 우리는 제조팀에게 파일럿을 중단하고 조금 더 큰 배치를 만들고 싶다고 설득할 수 있었습니다. 예측이 있었습니다. 우리는 출발하여 그 공식을 실행했습니다. 그리고 우리는 돌아왔습니다. 그리고 놀랍게도 결과는 예측과 일치하지 않았습니다. 그래서 실망도 컸습니다.... 그래서 저는 그 당시 통계학자와 다시 마주 앉았습니다. 물론 저는 데이터 시각화에 대한 경험이 없었습니다. 여기서 무슨 일이 일어났나요? 내 실험이 효과가 없었던 이유는 무엇인가요? 그리고 그가 한 일은 그래프 자체에 예측 구간을 실제로 입력하는 그래프를 불러온 것입니다. 그리고 우리는 내 예측이 실제로 맞았다는 것을 알 수 있었습니다. 실제로 우리는 예측 구간에 속하는 자료를 만들었습니다. 그리고 그 그래프만으로도 우리는 그것을 공급망으로 다시 가져갔습니다. 그들에게 예측 그래프를 보여주고 우리가 실제로 무엇을 하고 있는지 이해했으며 우리가 만들기로 한 것을 만들었음을 보여줌으로써 우리가 생산 규모 배치로 전환할 수 있다는 것을 확신시킬 수 있었습니다. 그리고 그렇게 했을 때, 우리는 우리의 예측이 타당하다는 것을 다시 발견했고, 우리는 예측 구간 내에 속했습니다. 그리고 그들의 마음을 바꾸는 데 큰 도움이 된 것은 바로 그 그래프였습니다. 예, 우리는 우리가 무슨 말을 하는지 알고 있었습니다. .”

– Chris Chen, WL 엔터프라이즈 분석 챔피언 핏덩어리

“Gore에서는 모든 엔지니어와 과학자에게 JMP를 제공했습니다. 그래서 그들은 도구에 접근할 수 있지만 우리는 도구를 그들에게 건네주고 실행하도록 놔두지 않습니다. 엔지니어링 및 과학 커뮤니티의 큰 부분은 도구 사용 방법, 즉 이러한 디자인 팁과 요령 중 일부를 가르치는 것입니다. 좋은 그래프를 만드는 것, 유용한 그래프를 만드는 것은 매우 중요합니다. .”

– Chris Chen, WL 엔터프라이즈 분석 챔피언 핏덩어리

통계적으로 말하면: 데이터 시각화 모범 사례는 과학자와 엔지니어의 작업을 변화시킬 수 있습니다

“이러한 그래프 작성 및 데이터 시각화 노력에 공동으로 참여하십시오. 그리고 과학계에서는 많은 경우 동료 검토처럼 보입니다. 그러니 방에 들어가세요. 당신이 만든 그래프를 동료들에게 보여주세요. 그리고 토론을 좀 해보세요. .”

– Chris Chen, WL 엔터프라이즈 분석 챔피언 핏덩어리

통계적으로 말하면: 데이터 시각화 모범 사례는 과학자와 엔지니어의 작업을 변화시킬 수 있습니다

“당신이 가지고 있는 데이터로 100개의 그래프를 만든다면 그 중 약 80개는 흥미롭지만 알고 있는 내용일 것입니다. 그리고 그들은 그들 안에 어떤 깊은 통찰력도 갖지 못할 것입니다. 하지만 나머지 20%는 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 보여줄 것입니다. 그들은 귀하의 데이터에 대한 정말 흥미로운 통찰력을 제공할 것입니다. .”

– Chris Chen, WL 엔터프라이즈 분석 챔피언 핏덩어리

통계적으로 말하면: 데이터 시각화 모범 사례는 과학자와 엔지니어의 작업을 변화시킬 수 있습니다

“ 데이터 탐색은 JMP의 중요한 도구입니다. 탐색적 데이터 평가가 없었다면 깨닫지 못했을 상호작용을 드러낼 수 있는 경우가 매우 많기 때문입니다. 인간의 눈으로는 [데이터 표만으로는] 차이점이나 영향을 확인하기가 매우 어렵습니다.”

– Andreas Trautmann, 업스트림 가공, 제조 과학 및 기술 프로세스 전문가, Lonza

“저는 처음부터 바로 데이터를 살펴보는 것을 강력하게 지지합니다. 데이터에 문제가 있으면 엄지 손가락처럼 튀어나올 것이기 때문입니다. [JMP]는 시각적이고 직관적입니다. JMP의 진정한 힘은 데이터 통합과 데이터 세트로부터 학습할 수 있다는 점에 있습니다. .”

– Court Sandau, 법의학 화학자 겸 Chemistry Matters 설립자

“우리는 주성분 분석이나 계층적 클러스터 분석을 수행하고 색상 코딩을 시작할 것입니다… JMP에서 제가 가장 좋아하는 점은 바로 상호작용성입니다. 우리는 JMP를 통해 데이터에 대해 진정으로 배웁니다. .”

– Court Sandau, 법의학 화학자 겸 Chemistry Matters 설립자

“데이터는 원하는 대로 표시할 수 있지만 과학적인 방식으로 표시하고 있다는 것을 입증해야 합니다. 그리고 시각적인 소통을 통해 어떻게 결론에 이르렀는지 투명하게 밝혀야 합니다. 이것이 바로 고객이 JMP에 참여하도록 하는 곳입니다. 내 데이터를 JMP에 로드하고 한 지점을 클릭하여 고객에게 그것이 어디에 있는지, 그리고 어떻게 [우리가] 해석에 도달했는지 보여줄 수 있도록 하는 것입니다. 이것이 바로 시각화의 힘입니다. 즉, 데이터를 전달하고, 데이터로부터 학습하고, 고객이 데이터의 출처를 확인할 수 있도록 하는 것입니다.”

– Court Sandau, 법의학 화학자 겸 Chemistry Matters 설립자

“우리는 JMP를 교육 도구로 사용합니다. 화학에 대한 배경 지식이 없는 사람들도 이해할 수 있는 방식으로 화학적 지문 채취를 보여줄 수 있기 때문입니다. JMP를 사용하면 일반 사람들에게 정보의 연결성을 전달하여 우리의 결론을 이해할 수 있습니다… 그리고 이 작업을 실시간으로 수행하고 [Graph Builder와 같은 플랫폼에서] 데이터와 상호 작용할 수 있기 때문에 훨씬 더 설득력이 있습니다. 그들은 '나는 그가 무엇을 하는지 이해하지 못할 수도 있지만 그가 어떻게 그 모든 점들을 연결했는지 확실히 알 수 있다'고 생각하기 시작합니다. 이제 나는 다등급 통계를 설명하기보다는 이야기를 하고 있습니다.”

– Court Sandau, 법의학 화학자 겸 Chemistry Matters 창립자

“ 시각화를 통해 데이터에 포함된 정보를 명확하게 알 수 있습니다. , 그러면 취해야 할 일련의 명확한 조치로 이어집니다."

– Melisa Buie, Coherent 총괄 관리자

일관된 성공 스토리

“ 우리는 훨씬 더 깊은 이해를 갖고 있으며 훨씬 더 빠르게 작업할 수 있습니다. 통계적으로 뒷받침되는 데이터 분석에 대한 JMP의 시각적 접근 방식 덕분입니다.”

— Paul Deen, ASM International 통계 방법 프로그램 관리자

ASM International 성공 사례

“'데이터를 만지는 것'에는 마법 같은 효과가 있습니다. 때로는 시각화만으로 충분할 때도 있지만 데이터를 활용한 스토리텔링이 핵심입니다. JMP 그래프 빌더(JMP Graph Builder)가 여기에서 최고입니다 . 우리는 모델링과 다변량 분석을 많이 수행하는데, JMP 14의 새로운 프로젝트 기능을 사용하면 복잡한 프로세스를 매우 쉽게 문서화할 수 있습니다. 프로젝트 기능은 진정한 게임 체인저입니다… 사람들은 흥분합니다. 이제 JMP를 PowerPoint처럼 사용할 수 있습니다. ”

– Alfredo López Navarro, Telefónica 디지털 관리 센터 지식 관리자

텔레포니카 성공 사례

“농경학의 세계에 입문하는 화학자로서, 이는 데이터 기반이 덜하고 좀 더 일화적입니다. 이것이 바로 JMP가 필요한 이유입니다. 제가 JMP를 사용하는 이유입니다. [데이터 기반 의사 결정 사례를 설명하는] 유일한 방법은 데이터와 그래픽, 그림을 사용하여 스토리를 전달하는 것입니다. JMP가 정말 도움이 되는 부분이 바로 이 부분입니다. 데이터와 숫자를 [생산 관리자]가 보고 더 잘 이해할 수 있는 그래픽으로 변환하는 것입니다. .”

— Dirk de Bruyn Ouboter, 글로벌 측정 과학 및 프로세스 성능 책임자, Syngenta

신젠타 성공 사례

“ JMP는 제게 데이터를 보다 상호작용적으로 만드는 새로운 방법이라는 많은 아이디어를 주었습니다. 시각화 측면에서뿐만 아니라 사람들에게 내가 분석한 사고 과정을 보여줍니다.”

– Anderson Mayfield, 미국 국립해양대기청 보조 과학자

칼레드 빈 술탄 리빙 오션 재단 성공 사례

“ 시각화는 JMP의 가장 큰 장점 중 하나입니다. . 가설을 제안하기 위한 매우 쉬운 출발점을 제공하는 그래프를 의도적으로 강조하고 있습니다.”

– Jean-Luc Blachon, Ipsen 생물정보학 통계 연구 책임자

입센 성공 사례

“ JMP의 가장 큰 장점은 시각화입니다. . 사용하기 쉽고 다양한 보기에서 결과를 확인해 볼 수 있습니다. 필터를 사용할 수 있고, 오버레이를 사용할 수 있으며, 평행 플롯을 가질 수 있습니다. 데이터를 표시하고 비교하며 특정 사항에 초점을 맞추는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 정말 유용해요.”

– Petra Schreier, 엔지니어, Atotech

아토텍 성공스토리

“JMP는 제가 USound에 처음 합류했을 때 처음 접한 것이었습니다. 제가 찾은 가장 큰 장점은 매우 직관적인 접근 방식과 시작 방법이 있다는 것입니다. 예를 들어 다음과 같이 할 수 있습니다. Graph Builder를 조금만 사용하면 합리적인 데이터 표현을 즉시 얻을 수 있습니다. 그러면 문제 해결을 시작하기 위해 데이터를 가장 잘 활용하는 방법을 알아낼 수 있습니다.”

– Florian Iglisch, 제품 엔지니어, USound

USound 성공 사례

“JMP에서는 그냥 클릭하고 놓으세요 , 그래프가 있습니다.”

– Angela Manginelli, 독일 다름슈타트 소재 Merck KGaA 바이오마커 데이터 분석 담당 수석 과학자

머크 성공 사례

“ JMP에는 필요한 모든 도구가 있습니다. 그래프 빌더는 제가 가장 좋아하는 도구 중 하나입니다. 막대 차트, 선 차트, 히트 맵 등을 수행합니다. 그래프를 개발하고 매우 쉽게 조정할 수 있으며, 다시 조정하여 원하는 모양으로 정확하게 얻을 수 있습니다. 그런 다음 작은 빨간색 삼각형을 클릭하면 모든 JSL 코드가 있습니다. JMP는 나를 위해 전체 프로그램을 만들어 주었습니다.”

– Peter Mroz, Janssen 수석 통계 프로그래머

“저는 Graph Builder 플랫폼의 열렬한 팬입니다. 다른 소프트웨어 패키지에서는 본 적이 없습니다. . 나에게 있어 이 플랫폼은 매우 혁신적입니다.”

– Damien Perret, R&D 과학자, CEA Marcoule

CEA Marcoule 성공 사례

“우리 고객은 데이터와 그래픽 간의 상호작용이 가능한 소프트웨어를 본 적이 없기 때문에 JMP에 열광합니다. 그들은 더 이상 데이터 조작용 도구, 통계용 도구, 보고용 도구가 필요하지 않다는 점을 정말 좋아합니다.JMP가 모든 것을 해냅니다 .”

– Peter Bewerunge, Accantec 생명과학 부문 책임자

“ 데이터 시각화는 매우 강력한 언어입니다. 우리는 시각적 생물이지만 [정교한 분석]이 지원하지 않는 한 공허합니다. 과학적이고 재현 가능한 방식으로 모든 이론을 기초로 삼아야 합니다. 이것이 바로 JMP의 장점 중 하나입니다.”

– Alfredo Lopez Navarro, Telefónica Germany의 옴니채널 데이터 랩 관리자

“ 데이터 마이닝과 데이터 시각화는 JMP를 매우 광범위하게 사용하는 두 가지 기능입니다. . 이는 JMP 시각화의 힘을 보여주는 좋은 예입니다. 잘못된 신호와 실제 신호가 있었습니다. 잘못된 신호는 실패율이 얼마나 빨리 증가했는지였습니다. 0%였던 것이 불과 며칠 만에 20~30%로 뛰어올랐습니다. 하지만 그것은 붉은 청어였습니다.”

– Ed Hutchins, Cree 제품 엔지니어링 관리자

“JMP에서 시각화된 것처럼 이 모델에서 상호 작용을 매우 명확하게 보는 것은 이러한 유형의 상호 작용이 있을 수 있다고 생각해 본 최초의 사례였습니다. [JMP의] 이점은 문제에 대한 답을 찾는 데 있는 것이 아니라, 문제를 찾기 위해 어디를 봐야 할지 알 수 있도록 올바른 방향을 알려준다는 데 있습니다. 이전에는 이해하지 못했을 수도 있는 차이점을 이해할 수 있었습니다. 어디를 봐야 할지 알고 거기를 살펴봄으로써 우리는 해당 결함의 실패율을 다시 0으로 낮출 수 있었습니다. .”

– Ed Hutchins, Cree 제품 엔지니어링 관리자

“ 저는 데이터 시각화에 매우 강력한 JMP를 선호합니다. . 이를 통해 해당 데이터를 이해할 수 있는 관리 차트, 그래프 및 디스플레이 유형을 생성할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 올바른 데이터를 얻는 것입니다. 두 번째로 중요한 것은 해당 데이터가 말하는 내용을 이해하는 것입니다. 그리고 이를 이해하려면 이를 여러 매개변수의 함수로 보아야 합니다. 이를 통해 여러분이 작업하고 있는 공간을 이해할 수 있습니다. 데이터 테이블만으로는 그렇게 할 수 없습니다.”

– Ed Hutchins, Cree 제품 엔지니어링 관리자

“ 저는 우리의 성공이 지속적인 혁신과 개선 능력 덕분이라는 점, 그리고 우리의 혁신과 개선 능력이 JMP와 같은 도구를 통해 크게 향상된다는 점을 의심하지 않습니다. ”

– Ed Hutchins, Cree 제품 엔지니어링 관리자

“ 저는 통계 기법에 대한 개념이 전혀 없는 회사 내 많은 사람들에게 결과를 보여주기 위해 JMP의 그래픽 기능을 사용했습니다. 제3자 평가를 받아야 할 만큼 질문이 충분하다는 걸 보여줄 수 있었어요.”

– Dan Fortune, 글로벌 비즈니스 우수성 관리자, FMC Technologies

STMicroelectronics의 성공 사례

“ 우리는 JMP가 제공하는 데이터 시각화를 통해 엄청난 이점을 누리고 있습니다. 예를 들어, 이제 복잡한 데이터 클러스터를 컬러 지도로 표현할 수 있습니다. 차이점과 특이점을 해석하기 위해 다양한 지도를 서로 옆에 배치하기만 하면 됩니다. 이렇게 하면 우리는 수학적으로 올바른 모델이 실제로 그럴듯한지 여부를 즉시 확인할 수 있는 위치에 있게 됩니다.”

– Anya Simon, Lufthansa 정보 관리 부서 프로젝트 관리자

루프트한자 성공 사례

“JMP를 사용하면 우리는 숫자에 대한 맹목적인 신뢰에서 벗어나고 있습니다 . 모델 생성으로 인해 수학적으로는 완벽하지만 비현실적인 솔루션이 나오는 상황은 항상 있습니다. 시각화는 이제 이러한 사항을 즉시 식별할 수 있음을 의미합니다. . 시각화는 올바른 결정을 내리는 데 매우 유용한 도구입니다. .”

– Anya Simon, Lufthansa 정보 관리 부서 프로젝트 관리자

루프트한자 성공 사례

“우리가 수집하는 데이터의 양이 많을수록 데이터로부터 다음과 같은 신호를 얻을 가능성이 커집니다. 가치를 더하고 지식을 쌓으세요 . 그러나 일부 데이터는 그다지 의미가 없으며 가치를 극대화할 데이터에만 집중하고 조사하는 것은 큰 도전입니다… 시각화하는 것은 복잡할 수 있습니다. 저는 JMP를 정말 좋아합니다. 특히 매우 실용적이고 효율적인 Graph Builder를 좋아합니다. ”

– Augustin Cathignol, Lynred 제품 신뢰성 및 데이터 과학 수석 엔지니어

린레드 성공 사례

“JMP는 사람들이 집중하는 데 도움이 됩니다. 가리키고 클릭하기만 하면 쉽게 물건을 잡을 수 있습니다. 사람을 지킬 수 있게 해준다 시각적으로 참여 .”

– Mike Cramer, 운영 이사, 전 세계 레스토랑 혁신 연구, McDonald's

맥도날드의 성공스토리

“프로젝트를 발표해야 하거나 실험을 설계할 때마다 JMP를 사용합니다. 그래픽 시각화를 통해 내 작업과 요구 사항을 보여주고, 경영진으로부터 더 나은 반응을 얻습니다. .”

— Paolo Nencioni, 제제 개발 기술자, Menarini

Menarini 성공 사례

“ JMP에는 그래프 빌더를 사용하여 데이터를 직관적으로 표시할 수 있는 매우 강력하고 실용적인 인터페이스가 있습니다. 누구나 할 수 있습니다. 데이터가 구조화되어 있는 한, Graph Builder는 분석을 시작하기 전에 실제로 무엇이 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이것이 제가 정말 좋아하는 점입니다.”

– Beatrice Blum, 통계학자, P&G

P&G 성공 사례

“ 시각화는 일반적으로 사람들이 이해하는 것이기 때문에 모든 것의 핵심입니다. 특히 경영 분야에서는 더욱 그렇습니다. 그들은 숫자를 다루고 싶어하지 않습니다. 대신 이야기를 전달하는 사진을 주세요. 가장 정확한 그림일 필요는 없습니다. 결론을 담고 있는 이야기를 전달하면 됩니다. 여기도 꼭 말해야 할 곳이야 이러한 그래픽과 생각을 전달하는 데에는 JMP의 강점이 있다고 봅니다. 그리고 상호작용성.”

– Beatrice Blum, 통계학자, P&G

P&G 성공 사례

“ Excel에서는 시각화 가능성이 매우 제한적입니다. 특히 여러 차원을 다루기 시작할 때 그래서 JMP가 중요한 역할을 합니다.”

– Kenneth Hess, Science Buddies 사장 겸 창립자

사이언스 프렌즈 성공 사례

“78개 차원을 근사치로 3개로 줄인 다음 JMP에 입력하면 3D 산점도를 작성하고 회전시켜 색상을 변경할 수 있습니다. JMP는 개발 작업을 진행하면서 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 확인할 수 있는 귀중한 도구입니다. 이런 종류의 디자인과 개발 작업을 할 때, 정교한 소프트웨어에 대한 것들을 증명할 때, 저는 시각적으로 생각합니다. JMP는 항상 시각화에서 중요한 부분이었습니다. JMP의 그래픽 기능을 사용하면 거의 1TB에 달하는 데이터를 가져와서 살펴보고 무슨 일이 일어나고 있는지 확인할 수 있습니다. 그리고 성능은 믿을 수 없을 정도로 좋습니다.”

– Kenneth Hess, Science Buddies 사장 겸 창립자

사이언스 프렌즈 성공 사례

“JMP를 사용하면 막대한 양의 데이터를 하나의 차트로 통합하고 나면 청중에게 올바른 메시지를 전달하는 것은 매우 쉽습니다. 표시하려는 데이터와 표시 방법을 보여주는 그래프를 준비할 수 있습니다. 매우 설득력 있는 방식으로 다양한 관점에서 데이터를 표시하기 위해 데이터를 관리할 수 있는 방식에 정말 감사했습니다.”

– Matteo Patelmo, 엔지니어, STMicroelectronics

"그래프를 통한 스토리텔링에는 엄청난 힘이 있으며 그래프 빌더의 다양한 기능을 활용하면 많은 이야기를 전달할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. ."

- John Szarka, 통계학자, WL 핏덩어리

JMP Pro에 대한 John Szarka의 재현성과 JMP 커뮤니티 및 얼리 어답터 프로그램에서 활동하는 것이 WL Gore 사용자가 소프트웨어 투자에서 더 많은 것을 얻는 데 도움이 되는 이유

통계 및 예측 모델링

“ 현재 약물 발견의 초점은 목적지에 도달하기 위해 가능한 한 적은 횟수로 이 주기를 순환하여 약물 발견 과정을 가속화하고 약물 유사 분자를 더 빨리 찾는 방법을 찾는 것입니다. 그리고 이 프로세스의 모든 단계에는 데이터 분석 측면에서 속도를 높일 수 있는 작업이 있습니다. .”

– Graeme Robb, AstraZeneca 수석 과학자

혁신을 위한 시간: 미래 화학: 가능성 공간 탐구 (링크는 곧 제공됩니다)

"저는 돌아가서 통계를 배우고 개선 사항을 보여주기 위해 다시 고객에게 돌아가야 했습니다. 통계를 적용하는 능력 덕분에 내 경력이 진행되는 방식이 바뀌었습니다. 그리고 물론, 저는 오늘 여기에 왔습니다. JMP 제가 그렇게 하기 위한 도구이자 활성화 도구였습니다."

– Andre B. Argenton, 핵심 연구 개발 부사장, Dow

통계적으로 말하기: 탁월한 분석을 위한 공유 비전 개발

'' 을 위한 저에게 JMP는 데이터 분석을 위한 도구일 뿐만이 아닙니다. 또한 어려운 통계적 사고를 간단한 그래프나 프로파일러로 전환하고 다른 사람, 특히 통계학자가 아닌 사람이 데이터와 모델을 이해할 수 있도록 하는 의사소통 방법이기도 합니다. . "

– Zhiwu Liang, Procter & Gamble 수석 통계학자

Procter & Gamble의 Zhiwu Liang이 JMP Development와의 역동적인 관계를 육성함으로써 회사가 지속적으로 개선되는 소프트웨어에 대한 투자에서 더 많은 것을 얻는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.

"P&G에는 참가자들이 JMP를 사용해야 하는 통계 강좌가 많이 있습니다. 가장 복잡한 모델에서도 쉽게 올바른 결과를 얻을 때 사람들의 흥분과 만족을 볼 수 있습니다. 실제로 제 동료들도 이제 매일 JMP를 사용하고 있습니다. 그들은 관리자에게 결과를 쉽게 보여줄 수 있는 JMP의 가시성 기능을 좋아합니다. ."

– Zhiwu Liang, Procter & Gamble 수석 통계학자

“저는 분석가들이 계산에 신경 쓰지 않고도 방법을 조사하고 결과를 시각화하는 데 사용할 수 있는 애플리케이션을 개발하고 싶었습니다. 그리고 JMP에서는 특정 계산을 자동화하는 스크랩이나 추가 기능을 쉽게 개발할 수 있습니다. .”

– Christel Kronig, Dr. Reddy's Laboratories의 수석 분석 과학자

혁신을 위한 시간: 분석 방법을 목적에 맞게 만드는 방법 (링크는 곧 제공됩니다)

“오류의 원인을 이해하면 무작위 오류를 줄이기 위해 복제를 사용해야 하는 위치를 결정할 수 있습니다. 다양한 방법론의 분석을 사용하여 다양한 주입, 샘플 준비 또는 시리즈의 효과를 분리하는 것이 가능합니다. 그리고 이를 추가 스크립트에 패키징하고 JMP에서 분석을 자동화하는 것이 가능합니다. 추가 기능은 오류 구성 요소를 이해하는 데 도움이 되며 다양한 복제 접근 방식에 대한 오류를 시각적으로 비교합니다. 이를 통해 가장 큰 오류 기여도를 식별하고 복제 전략에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다."

– Christel Kronig, Dr. Reddy's Laboratories의 수석 분석 과학자

혁신을 위한 시간: 분석 방법을 목적에 맞게 만드는 방법 (링크는 곧 제공됩니다)

“저희 JMP 추가 기능을 사용하면 분석가는 표준 준비 또는 주입 횟수를 늘리거나 줄이는 것이 분석법의 중간 정밀도에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. 따라서 정보에 입각한 결정을 내리려면 교정 형식을 최적화하는 방법이 필요합니다. .”

– Christel Kronig, Dr. Reddy's Laboratories의 수석 분석 과학자

혁신을 위한 시간: 분석 방법을 목적에 맞게 만드는 방법 (링크는 곧 제공됩니다)

“분석 방법에 대한 철저한 조사가 이루어지고 있으며 제약 산업에서는 이러한 조사가 증가하고 있으며 사용된 방법이 목적에 적합한지 확인하는 것이 더욱 강조되고 있습니다. 방법의 정확성과 편향을 평가하기 위한 도구와 계산이 존재하며 이는 지난 몇 년 동안 많은 기사의 주제였습니다. 또한 이러한 계산을 자동화하고 결과를 시각화하여 분석가가 분석법 개발에 사용할 수 있는 쉬운 도구를 제공할 수 있습니다. .”

– Christel Kronig, Dr. Reddy's Laboratories의 수석 분석 과학자

혁신을 위한 시간: 분석 방법을 목적에 맞게 만드는 방법 (링크는 곧 제공됩니다)

“이것은 오늘날 매우 뜨거운 주제입니다: 일반적으로 데이터 과학입니다. 하지만 실제로는 화학 공학 및 공정 공학 분야에서 우리는 수년 동안 기계 학습 방법을 사용해 왔습니다. 유일한 것은 우리가 그것을 그렇게 부르지 않았다는 것입니다. 예를 들어 시스템의 열 전달 계수를 추정하기 위해 특정 중요한 상관 관계를 살펴볼 때마다 물리적 지식의 일부를 사용한 다음 다른 부분을 사용하여 해당 데이터를 조정하고 적합한 회귀를 수행해야 합니다. 지도 머신러닝 방법입니다.”

– Francisco Navarro, 화학 엔지니어, Solvay

혁신을 위한 시간: 화학 공정 완벽을 위한 산업 데이터 과학 (링크는 곧 제공됩니다)

“처음에 우리가 직면한 주요 문제는 빅 데이터 추상화와 다른 데이터베이스에 대한 연결이었습니다. 항상 지연이 있었습니다. 하지만 JMP는 데이터베이스와 공장의 서버에 직접 연결할 수 있습니다. 그걸 강조해야겠어요 분석 도구에서 데이터베이스에 직접 액세스하는 것은 모든 사람에게 큰 일입니다. 왜냐하면 테이블을 만들기 위해 프로그래밍이나 데이터 준비를 할 필요가 없기 때문입니다. 그래서 프로세스 엔지니어들조차도 관심 있는 사람은 누구나 대화형 방식으로 이 거대한 데이터 세트에 접근할 수 있습니다. .”

– Francisco Navarro, 화학 엔지니어, Solvay

혁신을 위한 시간: 화학 공정 완벽을 위한 산업 데이터 과학 (링크는 곧 제공됩니다)

“너무 많은 기업이 AI에 대한 환상을 가지고 있습니다. 데이터 분석에 있어 AI 기반의 중요성이 간과되는 경우가 많은 것 같아 안타깝습니다… 우리는 데이터가 무엇을 의미하는지 정확히 이해해야 적절한 알고리즘을 선택하고 적용할 수 있습니다. 머신러닝에 대한 현재의 과대광고가 지나가면 사람들은 기본으로 돌아올 것이라고 생각합니다.

– 이종석, 성균관대학교 교수

“처음 봤을 때 정말 놀랐어요. JMP 데이터 테이블의 열 속성 함수. 정말 혁신적이었습니다. 그래프와 데이터 선택 간의 상호 작용도 차별화 요소입니다.”

– 이종석, 성균관대학교 교수

“JMP는 분포를 확인하고, 산점도 행렬을 사용하여 관련성을 식별하고, 이상값을 확인하는 데 있어 빠르고 편리합니다. 말할 것도 없이, 우리는 코딩을 하지 않고도 이 모든 것을 할 수 있습니다… JMP를 사용하면 예측 가능성이 높은 모델을 신속하게 찾아 판단할 수 있었습니다. Profiler의 Desirability 기능을 활용했고, 해당 모델에서 얻은 결과를 바탕으로 고객과 신속하게 소통하고 방향을 설정할 수 있는 이점도 있었습니다.”

– 이종석, 성균관대학교 교수

“ JSL은 당시 표준 JMP UI에서 사용할 수 없었던 일부 사용자 정의 기능을 가져오는 데 유용했습니다. 또한 지도 기능을 통해 수리 데이터를 국내 지도와 세계 지도로 시각화해 환경에 따른 동향을 더욱 쉽게 파악할 수 있었습니다.”

– 이종석, 성균관대학교 교수

“ 가장 큰 비밀은 데이터 사이언스의 80%가 데이터 전처리에 있다는 것이다. . 따라서 데이터를 컴퓨터로 가져와 시각화하는 연습을 해야 합니다. 이러한 도구와 이러한 사고방식은 항상 제가 하는 일의 일부였습니다. 그리고 그것은 나에게 자신감을 줍니다. 데이터를 기반으로 결정을 내리면 걱정할 일이 전혀 없습니다.”

– Teena Bonizzi, SABIC 연구원

“우리 제품이 고객 시설에서 제대로 작동하지 않는 이유를 이해하려고 노력하는 팀이 있었던 때가 있었습니다. 그들은 다양한 작동 조건이 제품의 유연성에 어떻게 영향을 미치는지 이해하기 위해 일부 데이터를 수집했습니다. 데이터가 돌아왔을 때 팀은 상당히 놀랐습니다. 결과는 전혀 아니었지만 기대했던 것이었고 이러한 유연성 점수는 비정상적으로 낮았습니다. 그들은 150개 샘플 모두에 대해 테스트를 다시 수행하기로 결정했습니다. 그러다가 그 결과가 돌아왔을 때 결국 두 개의 데이터 세트를 얻게 되었고, 이러한 작동 조건 중 일부가 이해할 수 없는 결과를 제공하는 상황이 계속 발생하면서 결과를 조정하는 데 어려움을 겪었습니다. 하지만 일단 데이터를 [JMP]에 가져온 후에는 모델을 맞추고 화면에 표시하는 데 문자 그대로 몇 분 밖에 걸리지 않았습니다. 이러한 관계를 시각화할 수 있게 되자마자 매우 두드러진 상호 작용을 볼 수 있었습니다. 그래서 우리는 고객에게 다시 연락할 수 있었고 그들의 라인이 실제로 우리가 일반적으로 예상하는 것보다 훨씬 느리게 운영되고 있다는 것을 발견했습니다. 그래서 우리는 최적의 결과를 얻기 위해 고객에게 전환을 권장했습니다. 회귀 모델이 없었다면, 해당 기술과 상호작용이 없었다면 우리는 올바른 추천을 하기 위한 자신감이나 이해를 가질 수 없었을 것입니다. .”

– Teena Bonizzi, SABIC 연구원

“이러한 고급 분석 방법을 발견하지 못했다면 저는 분명히 뒤쳐져 있었을 것입니다. 나는 민첩하거나 유연하지 않을 것입니다. 나는 오늘 할 수 있는 것보다 일을 하는 데 훨씬 더 오랜 시간이 걸리는 것을 보았을 것입니다 .”

– 스티브 킹(Steve King), 은퇴한 롤스로이스 고급 분석 방법 부문 엔지니어링 부연구원

통계적으로 말하자면: 데이터 기반 문화를 조성하고 촉진하는 핵심 요소

“ 주제 전문가, 특히 이해관계자와 대화할 때는 그들을 설득해야 합니다. 그렇게 하는 한 가지 방법은 '보세요. 저는 데이터 과학을 사용하여 문제를 해결했습니다'라고 말하는 것입니다. 중요한 것은 당신이 한 일의 정확성만이 아닙니다. 우리 모두는 랜덤 포레스트, 그래디언트 게시, 신경망을 사용하여 훌륭한 모델을 얻습니다. 변수의 중요도입니다. 그래서 제가 점수 순서를 매길 때 "보세요. 저는 당신의 주제를 모릅니다."라고 말합니다. 나는 여기서 배우려고 노력하고 있습니다. 하지만 이러한 변수 중에서 제가 정말 중요하다고 생각하는 변수는 다음과 같습니다. 그리고 그는 고개를 끄덕이며 알겠습니다. 당신은 나에게 새로운 것을 가르치지 않습니다. 하지만 당신이 같은 편에 있고 문제의 물리학을 포착하고 있다는 것이 기쁘네요… 그리고 JMP에는 그런 일이 가능합니다 .”

– Sameer Vittal, GE Gas Power 분석 및 신뢰성 부문 수석 컨설팅 엔지니어

“ JMP가 없었다면 이렇게 복잡한 생존 분석을 저처럼 빠르고 쉽게 익힐 수 있었을지 모르겠습니다. 시각화 및 그래프 기능을 사용하면 생물학자로서 연구 질문에 더 쉽게 답할 수 있습니다."

– 일본 Montagne, 샌디에고 동물원 응용 동물 생태학 부문 연구 코디네이터

샌디에고 동물원 성공 사례

“JMP를 사용하기 전에는 정확한 예측을 할 수 있는 좋은 방법이 없었습니다. JMP는 변화를 더 잘 예측할 수 있는 방법에 대한 우리의 관점을 바꾸었습니다. 그리고 앞으로 수질의 변동도 예측할 수 있습니다.”

– Lei Wang, 베이징 수족관 엔지니어

베이징 수족관 성공 사례

“ JMP의 텍스트 분석 플랫폼은 우리에게 매우 가치가 있었습니다. 모국어가 영어가 아닌 사람들의 의견을 바탕으로 결함을 파레토 차트로 분류할 수 있을 만큼 유연하기 때문입니다. 거의 마술처럼 모든 변형을 처리합니다. .”

– David Seniuk, 수석 제품 엔지니어, Ciena

Ciena 성공 사례

“데이터 품질은 공중보건에 있어 큰 문제입니다. 그리고 그 블랙박스... 바로 JMP가 필요한 곳입니다. . JMP는 데이터 정리, 품질 관리, 보고 및 시각화에 절대적으로 필요했습니다. 아무리 어렵거나 시간이 많이 걸리더라도 저는 항상 JMP를 사용하여 다양한 데이터 시스템의 기록을 연결하고, 날짜를 사용하고, 중재 결과에 소요된 시간을 계산하는 방법을 찾습니다.”

– Elaine Daniloff, 전염병학자, 콜로라도주 공중보건환경부

CDPHE 성공 사례

“우리는 파일의 중복을 제거하고 병합한 후 하나로 모았습니다. 우리는 약 220만 개의 레코드로 시작했고 정리 후에는 개인 소비자별로 통합된 약 90만 개의 레코드로 끝났습니다. 우리는 고객이 시각적으로 즐거운 방식으로 이러한 기록을 볼 수 있도록 대시보드를 만들었습니다. JMP Pro가 실제 드라이버입니다. 데이터가 손상된 경우 멋진 대시보드를 사용해도 소용이 없습니다. .”

– Huw Davis, 아시아 태평양 데이터 및 분석 책임자, J. Walter Thompson

월터 톰슨 성공 사례

“어떤 프로세스도 100% 오류가 없을 수는 없지만, 오류가 발생하기 전에 더 많은 오류를 포착할수록 고객이 얻을 수 있는 이점은 더 커집니다… [JMP에는] 이러한 이벤트가 발생하면 고객이 우리에게 낮은 NPS 등급을 부여한다는 매개변수가 있습니다. 이제 비슷한 문제가 발견되면 고객 피드백을 받기 전에도 적극적으로 해결해야 한다는 것을 알고 있습니다. 고객의 요구 사항을 적극적으로 해결하면 강력한 고객 관계를 구축하는 데 큰 도움이 됩니다.”

– Tyler Wise, 글로벌 비즈니스 서비스 프로젝트 분석가, Diebold Nixdorf

Diebold Nixdorf 성공 사례

“ JMP를 사용하면 혼란을 감수하고 질서를 정할 수 있습니다. 그것은 발견의 과정이었습니다. 저는 표준 편차와 사분위수 범위를 지표를 특성화하고 데이터의 특성을 학습하는 좋은 방법으로 생각했습니다.”

– Mike Paglione, 엔지니어, 연방 항공국

FAA 성공 사례

“이 연구에서 저는 데이터 발견을 하고 있었습니다. 데이터를 어떻게 특성화하고 싶은지 몰랐습니다. 하지만 JMP를 사용하면서 과거에 다른 사람들이 어떻게 했는지 알아볼 수 있었고 이를 다양한 방식으로 특성화할 수 있었습니다. ”

– Mike Paglione, 엔지니어, 연방 항공국

FAA 성공 사례

“우리는 수많은 측정을 통해 얻은 엄청난 양의 트래픽 데이터를 보유하고 있습니다. 저는 솔직히 이런 분석을 할 수 없었을 것이라고 생각합니다. 확실히 이 정도 규모에서는 아니었고 어쩌면 전혀 그렇지 않았을 수도 있습니다. 이 정도의 데이터를 처리하려면 JMP와 같은 도구가 필요합니다. . JMP는 FAA 분석 도구 상자의 필수 구성 요소가 되었습니다. .”

– Mike Paglione, 엔지니어, 연방 항공국

FAA 성공 사례

“우리의 목표는 변형을 줄이거나 제거하는 것이며 텍스트 데이터는 이점을 제공합니다. . 이를 통해 더 심층적인 분석을 수행하고 의사 결정자가 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. .”

– Gokhan Sarpkaya, 해저 시스템 서부 지역 계획 시스템 관리자, FMC Technologies

“코드가 너무 많으면 데이터를 입력하는 사람들이 올바르게 입력하기가 어렵습니다. 15,000개의 활동이 포함된 5개의 프로젝트가 있다면 75,000개의 활동 라인이 됩니다. 서로 다른 텍스트가 같은 생각을 표현하고 있는 곳에 한 인간이 거기 들어가서 그것들을 결합하고 분석하는 것은 불가능할 수도 있습니다. 하지만 JMP의 텍스트 마이닝과 클러스터 분석을 사용하면 시간이 좀 걸리지만 현실적으로 불가능한 것에 비하면 몇 시간도 안 걸립니다. .”

– Dan Fortune, 글로벌 비즈니스 우수성 관리자, FMC Technologies

“우리는 모든 기술적인 세부 사항에서 스크립팅의 복잡성에는 관심이 없었습니다. 우리는 고도의 대화형 데이터 분석이 가능한 간단하고 간결한 도구를 원했습니다. JMP는 이러한 일을 매우 훌륭하게 수행합니다. ."

– Laura Zambianchi, Fresenius 수석 필터링 소재 전문가

“통계를 사용하는 고전적인 방법은 기존 가설을 확인하는 것이지만 매장에서는 매일 발생하는 질문에 대한 실시간 답변을 찾고 있습니다. 당신이 원하는 것은 가능한 한 빨리 작동하는 것, 고도로 상호작용적이고 그래픽적인 것입니다. JMP와 비주얼 식스시그마가 그것이다. 최소한의 교육만 받은 모든 사용자는 데이터에 액세스하여 분석하고 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다. .”

– Laura Zambianchi, Fresenius 수석 필터링 소재 전문가

“ JMP는 엄청난 잠재력을 발휘합니다. 이를 통해 우리는 복잡한 프로그래밍 프로젝트에 모듈식으로 접근할 수 있었습니다. 최종 결과의 실현 가능성은 자원과 시간의 문제일 뿐입니다.”

– Laura Zambianchi, Fresenius 수석 필터링 소재 전문가

Fujifilm Diosynth Biotechnologies 성공 사례

“우리 프로세스의 복잡성이 높기 때문에 공급 속도, 세포 밀도 등을 포함하는 보다 일반적인 매개변수를 고려하는 것 외에도 유체 및 가스 흐름과 같은 물리적 힘의 영향을 평가할 수 있는 더 나은 도구가 필요했습니다. 백그라운드에서 복잡한 계산과 코딩이 많이 진행되지만 JMP의 매우 사용자 친화적인 플랫폼 덕분에 사용이 매우 쉽습니다. .”

– Somaieh Mohammadi, Fujifilm Diosynth Biotechnologies 전담 과학자

“JMP에는 사용하기 매우 좋은 기능이 많이 내장되어 있습니다. 필요한 기능이 JMP에 없으면 쉽게 프로그램을 작성할 수 있습니다. JSL은 JMP의 확장성을 극대화합니다. .”

– Peter Mroz, Janssen 수석 통계 프로그래머

STMicroelectronics의 성공 사례

“ JMP는 데이터에 대한 신뢰성을 제공했습니다. , 이것이 제가 정말로 찾고 있던 것입니다. 상관관계가 있을 수 있지만 데이터에 대한 적합성은 얼마나 좋은가요? 나는 그곳에서 무엇을 기대해야 할지 몰랐습니다.”

– 리치 지아놀라(Rich Giannola), 존스 홉킨스 대학 응용 물리학 연구소 대기 과학자

존스홉킨스대학교 응용물리학연구소 성공 사례

“ 저는 모든 일에 JMP를 사용합니다. 모델을 구성하는 것은 매우 쉽습니다. 일부 소프트웨어처럼 그래픽 사용자 인터페이스에 코드를 입력할 필요가 없다는 점이 마음에 듭니다. 간단히 무언가를 클릭하고 테이블의 열을 선택하면 결과가 즉시 표시됩니다. 이것이 바로 수학적 분석과 프로그래밍에 익숙하지 않은 동료라도 소프트웨어를 사용하기 쉽게 만드는 이유입니다.”

– Katharina Lankers, 연구 과학자, SCHOTT

SCHOTT 성공 사례

“ 나는 이러한 모든 도구를 하나의 소프트웨어 패키지에 함께 포함하는 것을 좋아합니다 – 데이터 준비 및 시각화 도구, 실험 설계, SPC 및 다양한 모델링. 다루기가 매우 쉽고 직관적입니다. 데이터를 클릭하기만 하면 무엇을 하고 있는지 확인할 수 있습니다. 우리는 대화형 구성 요소를 매우 좋아합니다.”

– Katharina Lankers, 연구 과학자, SCHOTT

SCHOTT 성공 사례

“라인의 수율에 대한 일상적인 모니터링은 이제 JMP로 관리됩니다. 우리는 수율 품질에 부정적인 영향을 미치는 요소의 변화를 모니터링할 수 있는 보고서 생성을 자동화했습니다. . JMP를 사용하면 생산 라인에서 품질 관련 문제의 원인을 보다 신속하게 해결할 수 있을 뿐만 아니라 불일치의 원인을 식별하고 신속하게 상관 관계를 분리할 수 있습니다. 이제 우리는 모델링 모듈을 사용하여 고객이 요구하는 제품 제조에 영향을 미치는 모든 요소를 보다 효과적으로 예측하고 조정할 수 있습니다.”

– Annick Vuillermoz, Soitec 수율/공정 제어 시스템 수석 관리자

Soitec 성공 사례

“ JMP는 호기심을 장려합니다. 분석 결과를 보면 익숙하지 않은 용어가 나올 수도 있으니 조사해서 그 의미를 이해하려고 노력한다”고 말했다.

– Matteo Patelmo, 엔지니어, STMicroelectronics

" JMP를 사용하면 훨씬 더 빠르게 데이터를 수집할 수 있습니다. 을 검색한 다음 탐색하기 쉬운 형식으로 표시합니다. JMP는 접근성이 뛰어납니다. 우리 직원들은 사용자 경험에 매우 만족했습니다."

– Pius Dahinden, 분석 과학 관리자, Tillotts Pharma

Tillott의 성공 사례

“[JMP]를 사용하면 데이터를 실제로 탐색할 수 있습니다. , 그리고 특정 패턴이나 질문이 궁금하다면 그 질문을 나 자신에게 매우 빠르게 물어볼 수 있습니다. 상황이 더욱 즉각적으로 분명해집니다.”

– Daniel Arneman, 환경 전문가, University of North Carolina at Chapel Hill

노스캐롤라이나 대학교 채플힐 성공 사례

"많은 경우에 JMP Pro를 사용하면 데이터 및 분석 측면의 요구 사항을 충족하여 통찰력을 제공하고 의사 결정에 도움을 줄 수 있습니다. JMP 기본 버전에서 JMP Pro에 대한 투자를 통해 직원들은 이러한 유형의 모델링을 훨씬 더 쉽게 만들 수 있었습니다. "

- John Szarka, 통계학자, WL 핏덩어리

다른 소프트웨어 패키지와의 비교

JMP는 시장 선두주자였습니다. 이는 우리에게 필요한 강력한 다변량 도구를 활용했으며 모든 버전 릴리스에는 새롭고 향상된 기능이 포함되어 있음을 알 수 있었습니다. 게다가 지원 커뮤니티도 매우 강력했습니다. 따라서 JMP를 선택하는 것이 합리적이었습니다. 그리고 그것은 또한 빠르게 받아들여졌습니다.”

- Kieran O'Mahony, 데이터 과학 및 분석 관리자, Dairygold

데어리골드 | JMP

"JMP를 처음 소개했을 당시 저는 Minitab 수퍼유저였고, 솔직히 말해서 그 가치를 즉시 인식하지 못했습니다. 그럼에도 불구하고, 일단 도움을 받아 스위치를 만들었습니다. @Jordan_Hiller 의 현장 교육과 몇 가지 우수한 교육 주문형 웨비나 , 나는 결코 뒤돌아 보지 않았습니다. 전환을 한 모든 사람이 같은 느낌을 받습니다."

-Steve Hampton, 공정 제어 관리자, PCC Structurals

“Minitab을 사용해 본 사람이라면 누구나 알고 있듯이 열의 크기가 정확히 동일하지 않으면 좌절감에 빠지게 됩니다. 그리고 엔지니어링 관리자가 '이 프리젠테이션을 완료하려고 했는데 Minitab에서 내보내는 방법을 모르겠습니다'라는 말을 여러 번 들으면 다른 곳으로 가야 하는 지점이 있습니다. .”

– Michael Anderson, Corning 수석 통계 및 측정 개발 엔지니어

“ 우리는 다양한 플랫폼을 시도했지만 결국 JMP를 선택했습니다. 다른 것보다 훨씬 사용자 친화적입니다. 그리고 지속적인 개발이 이루어지고 있습니다. [JMP에서는] 항상 새로운 도구가 개발되고 있습니다. 그리고 실제로 [향후 릴리스에서] 보고 싶은 사항에 대해 JMP에 피드백을 제공할 수도 있습니다. 매우 훌륭한 지원이 있기 때문에 필요한 것이 있을 때마다 JMP에 연락해 도움을 받을 수 있는 사람이 누구인지 알고 있습니다.”

– Pilar Gomez Jimenez, Johnson Matthey 수석 과학자

혁신을 위한 시간: 성공적인 실험을 위해 DOE 사고방식 사용 (링크는 곧 제공됩니다)

“통계 모델링은 R이나 Minitab과 같은 다양한 소프트웨어 프로그램을 사용하여 여러 번 시도한 작업입니다. JMP를 사용하면서 느낀 점은 그 내부에는 너무도 엄격함이 있다는 것이었습니다. 그러나 프런트 엔드에서는 과학자가 사용하기가 매우 쉽습니다. 따라서 저 개인적으로는 해당 소프트웨어가 없었다면 그런 종류의 모델링 기능을 얻을 수 없었을 것입니다. 따라서 DOE와 모델링은 소프트웨어에서 원활하게 상호 작용하며 아마도 제가 엄청난 어려움을 겪었을 것입니다. 제 생각에 이것의 이점은 우리가 이 모든 다양한 요소와 상호 작용을 동시에 살펴볼 수 있다는 것입니다. 그리고 이 소프트웨어가 없었다면 그렇게 빨리 작업을 수행할 수 없었을 것입니다.”

– David McClymont, London DNA Foundry 자동화 책임자

혁신을 위한 시간: 조직이 탁월한 분석 문화를 조성할 수 있는 방법: 합성 생물학의 예 (링크는 곧 제공됩니다)

“ JMP와 다른 고급 분석 도구의 가장 큰 차이점 중 하나는 JMP가 과학자와 엔지니어를 위한 도구라는 것입니다. JMP의 웹사이트에는 고급 분석뿐만 아니라 통계 및 시각적 분석의 다른 분야에도 적용할 수 있는 많은 예시와 함께 시작하기에 매우 좋은 리소스가 있습니다. JMP는 일반적으로 회의실에 있는 모든 엔지니어나 과학자에게 좋은 권장 사항이라고 생각합니다.”

– Francisco Navarro, 화학 엔지니어, Solvay

혁신을 위한 시간: 화학 공정 완벽을 위한 산업 데이터 과학 (링크는 곧 제공됩니다)

"Excel은 내가 다루고 있던 문제를 해결할 수 없었습니다. , 이전에 JMP에 대해 들어본 적이 있었습니다. 데이터 탐색 수업을 듣고 첫날 밤에 문제를 해결할 수 있었습니다. 우리는 JMP 데이터 분할 도구를 배웠습니다. 그리고 분석에 Excel 사용을 중단하고 JMP로 전환해야 한다는 사실을 금방 깨달았습니다. 그 이후로 저는 매일 JMP를 사용해 왔습니다.”

– Pete Cannon, NVIDIA 제품 품질 엔지니어링 및 품질 관리 시스템 부문 수석 이사

“데이터 시각화를 위해 Excel을 사용하여 한 달에 5분 이상을 소비한다면, JMP를 사용하지 않아서 시간을 낭비하고 있습니다. .”

– Pete Cannon, NVIDIA 제품 품질 엔지니어링 및 품질 관리 시스템 부문 수석 이사

"JMP는 근무 시간을 대폭 단축했습니다. R을 사용했다면 작업을 완료하는 데 약 한 달 정도 걸렸을 텐데, JMP를 사용하면 일주일 안에 완료되었습니다. ."

– 이종석, 성균관대학교 교수

“특히 JMP Graph Builder는 이 작업에 정말 환상적입니다. 그리고 제가 보여드린 모든 사람들은 Excel과 Prism 사용을 중단했으며 이제는 Graph Builder를 사용하고 있습니다. 그들은 시간을 너무 많이 절약해 줍니다 .”

– Jon Armer, F-star Therapeutics의 제제 수석 수석 과학자

“Graph Builder는 일상 업무에 매우 유용한 도구입니다. 신속하게 데이터를 가져오고 이상값에 대한 레이블을 사용하여 통찰력 있는 데이터 시각화를 생성할 수 있으므로 의사 결정이 가속화됩니다. 이들은 모두 적시성과 콘텐츠 측면에서 경쟁 도구에 비해 뚜렷한 이점을 제공하는 매우 강력한 도구입니다. .”

– Pete Cannon, NVIDIA 제품 품질 엔지니어링 및 품질 관리 시스템 부문 수석 이사

“많은 엔지니어가 Excel 스프레드시트에서 번호를 하나씩 입력하고 45분, 1시간 30분 동안 데이터를 모으는 것을 보았습니다. 실제로는 특히 반복 가능한 작업인 경우 본질적으로 스크립트에 무언가를 넣을 수 있습니다. 버튼을 한 번만 클릭하면 됩니다. 예를 들어, 몇 년 전 저는 데이터 값이 올바른지 확인하기 위해 기본적으로 전체 데이터베이스를 통과하는 스크립트를 [JMP에서] 만드는 데 10분을 소비했습니다. 10분 정도 걸렸어요. 그리고 데이터의 일부를 Excel로 가져오고 숫자별로 진행하는 기존 방식으로는 그렇게 할 수 없었을 것입니다. 따라서 조직에서 더 많은 것을 얻을 수 있는 방법을 찾고 있다면 스크립트를 작성하여 데이터 조작을 줄이십시오. 다큐멘터리에서 작업을 재현 가능한 방식으로 수행하면 회사에서 많은 시간을 절약할 수 있습니다.”

– Sarah Kalicin, Intel 데이터 과학자

“헨리 포드는 고객에게 무엇을 원하는지 물으면 말을 달라고 하겠지만, 저는 차를 줬다고 말했습니다. 저는 회사나 조직에서 Excel을 사용하려고 할 때 이러한 비유를 사용합니다. 예, 무료입니다. A 지점에서 B 지점까지 직선으로 이동할 수 있습니다. 하지만 규모의 경제가 있으니 실제로 도로에서 자동차를 사용할 수 있을 때... 거기까지 가려면 10마일이 더 걸릴 수도 있지만, 더 빨리 도착할 수 있고, 더 많은 물건이나 더 많은 사람들과 함께 도착할 수 있으며 훨씬 더 안정적입니다. 데이터와 인프라도 마찬가지입니다.”

– Sarah Kalicin, Intel 데이터 과학자

“저는 당시 이 분석 부서에 새로 들어왔었고 내가 선택한 도구는 Matlab이었습니다 . 저는 Matlab에서 다층 가변성 차트를 작성하고 있었습니다. 아시다시피 Matlab은 매우 강력한 도구이지만 그 안에서 무언가를 만드는 데는 약간의 노력이 필요합니다. 몇 주 후에 우리는 컨설턴트를 고용했습니다. 그가 들어와서 10초 만에 차트를 가져왔습니다. 그리고 제가 작업하던 이 차트를 그가 만들어주셔서 정말 기뻐요. 그래서 저는 그에게 말했습니다. 그리고 그는 말합니다... 이 차트에서 무엇을 배웠습니까? 추론을 하고 결론을 내리는 것이 아니라 차트를 만드는 메커니즘에만 2주를 소비했기 때문에 아무것도 배우지 못했기 때문에 내 경력에서 가장 가혹한 순간 중 하나였습니다. JMP는 그 주기를 단축시켜서 10초 만에 차트를 만들 수 있었습니다. 그것이 나를 이 일에 빠지게 만든 순간이었습니다.”

– Vicky Svidenko, 파트너, Quantum Data Sciences, Microsoft

"열 히스토그램은 정말 멋지지만 시뮬레이션 데이터를 이해하려고 20년을 보낸 엔지니어로서 솔직히 말해서 Graph Builder는 아마도 제가 본 소프트웨어 중 가장 유용한 소프트웨어일 것입니다. . 우리는 Excel을 사용한 다음 gnuplot을 사용하고 MathCAD와 Mathematica를 건너뛰고 Matlab으로 이동한 다음 python/Matplotlib를 사용하고 R을 잠시 고려했지만 3년 전에는 5분간의 Graph Builder 데모를 마친 후 우리는 모든 항목을 버리고 JMP로 전환했으며 뒤돌아보지 않았습니다. *드롭 영역 위로 마우스를 드래그하는 동안* 50만 개의 데이터 포인트를 플롯하려면 도대체 어떻게 해야 합니까?! 그것은 당신이 거기에 들어가는 일종의 미친 흑마술이며, 정말 놀랍습니다. 그리고 Windows와 마찬가지로 Mac에서도 잘 작동합니다. 우와.저는 직장에서 많은 사람들에게 데모를 제공했고 아마 20명 정도가 JMP로 전환했습니다. 이제 막 시작에 불과합니다."

– 바리스 JMP 사용자 커뮤니티

커뮤니티에서 스레드 읽기

“우리는 Minitab을 사용하고 그 다음에는 JMP를 사용했습니다. 대다수의 엔지니어는 호환성과 사용 편의성 때문에 엔지니어링 분석에서 JMP를 선택했습니다. 이제 우리는 결코 JMP를 포기하지 않을 것 같습니다.”

– Corinne Bergès, 위험 평가, 통계 및 안전 분석 및 Six Sigma 관리자, NXP

NXP 성공 사례

“ Minitab을 사용하여 의미 있는 분석을 생성하려면 통계에 대한 특정 지식이 있어야 합니다. 하지만 JMP는 매우 직관적이기 때문에 누구나 유용한 분석을 수행할 수 있습니다. .”

– Corinne Bergès, 위험 평가, 통계 및 안전 분석 및 Six Sigma 관리자, NXP

NXP 성공 사례

“JMP는 사용자 친화적인 인터페이스와 심층적인 기술을 결합합니다. . 사람들은 Excel에서 그래프를 설정하는 것을 좋아합니다. 하지만 JMP를 사용해 보고 그것이 얼마나 쉬운지(예를 들어 그래프 빌더나 변동성 게이지 차트 등) 알게 되면 단 1초 만에 그래프를 얼마나 쉽게 얻을 수 있는지 알게 됩니다. JMP는 매우 빠르고 설명이 필요하기 때문에 사용자는 Excel로 돌아가고 싶어하지 않습니다.”

– Maria Lanzerath, WL 통계 부문 글로벌 책임자 핏덩어리

WL 고어의 성공 스토리

“[JMP의] 매력적인 부분은 워크플로에 대한 접근 방식입니다. 도구 상자가 아닙니다. Minitab은 통계 도구 상자입니다. JMP는 그렇지 않습니다… 사람들은 '이 데이터를 다른 방식으로 분석하면 어떨까요?'라고 생각하게 됩니다. 도구 상자 접근 방식과 비교하여 우리가 발견한 것은 바로 이 워크로드가 매우 가치 있다고 생각하는 것입니다.”

– Steve Czupryna, 품질 프로세스 엔지니어, Samson Rope

“ [Minitab]은 JMP가 수용하는 새로운 분석 기술을 제공하지 않습니다. 내 생각엔 그들이 뒤쳐지고 있는 것 같아. JMP가 새로운 일반화 회귀 기법을 수용한다는 점이 정말 마음에 듭니다.”

– David Lee, ON Semiconductor의 품질 및 신뢰성 담당 이사

ON Semiconductor의 성공 사례

“우리는 데이터를 올바르게 보기 위해 Excel을 사용하는 데 많은 시간을 소비했습니다. 대신에 우리는 JMP가 훨씬 더 쉽게 데이터를 연결하고 한 보기에서 다른 보기로 전환하여 하나의 매개변수를 변경하고 데이터를 특정 방식으로 분할할 수 있다는 사실을 발견했습니다. JMP가 갖고 있는 데이터 중심적 관점과 인터페이스만으로도 생산성이 향상되었습니다. ”

– Greg Mattiussi, Siemens Healthineers 제조 부문 수석 이사

“Excel에서 시각화를 달성하려면 미리 작성된 매크로를 구입하거나 스스로 많은 매크로 또는 스크립트 작성을 수행해야 했습니다. JMP를 사용하면 프로그램이 명시적으로 의도하지 않은 작업을 수행하도록 만드는 데 많은 시간을 소비하지 않고도 데이터를 분할하거나 기계 모델의 결과를 표시하는 가장 효과적인 방법을 찾을 수 있습니다. JMP 시각화를 사용하면 경영진의 반발이 확실히 줄어듭니다.”

– Greg Mattiussi, Siemens Healthineers 제조 부문 수석 이사

Polar Semiconductor의 성공 사례

“데이터를 직접 스크립팅하고 가져올 수 있기 때문에 모두가 JMP를 사용하기 시작했습니다. 사람들이 그것을 본 후에는 '와, 여기 동그라미를 치면 그래프가 강조 표시됩니다. 와!'라고 말할 것입니다. 스크립팅, 데이터 가져오기, 시각화 등을 반복적으로 수행합니다. 실제로 Excel이나 Minitab에서는 이러한 작업을 수행할 수 없습니다. .”

– Jim Gillard, Operations Master Black Belt, Polar Semiconductor

“처음 JMP를 사용하기 시작했을 때 엔지니어의 관점에서 설계되었기 때문에 Minitab보다 더 강력하다는 것을 알았습니다. JMP는 엔지니어가 겪는 모든 문제를 해결하도록 설계되었기 때문에 다른 프로그램보다 더 높은 등급에 속합니다. – 엔지니어들이 사용하기 정말 편리해요.”

– 이성수, 대덕전자 혁신그룹장

“JMP를 사용하면서 배운 것은 분석의 연결성이 Minitab과 완전히 다르다는 것입니다. Minitab에는 분석 간 전환 시 조작할 수 있는 독립적인 메뉴가 있는 반면, JMP 자체에서는 분포 분석을 공정 능력 분석으로 쉽게 변경할 수 있습니다. JMP는 원스톱 솔루션입니다.”

– 이성수, 대덕전자 혁신그룹장

“엑셀로 글을 쓰는 것에 대해 생각할 수 있었는데, 하지만 시간이 많이 걸리기 때문에 애초에 할 가치가 없을 수도 있습니다. .”

– Matt Brown, US Synthetic 프로세스 엔지니어

“JMP는 일반적으로 사용되는 도구에서는 볼 수 없는 빅데이터를 사용자 친화적인 인터페이스에서 보여줄 수 있습니다. . [따라서] 다른 도구에 비해 의사 결정 및 분석에 대한 더 많은 통찰력을 제공할 수 있습니다. .”

– 김경윤, 대웅제약 나보타 연구그룹장

대웅제약 성공스토리

"일부 프로그램은 실험적 디자인을 잘 수행할 수 있지만 그것이 전부입니다. JMP에는 테이블 조작, 모델링, 시각화 기능이 있습니다. 이 모든 것을 갖추고 있습니다. 실제로 하나의 패키지를 사용하여 모든 작업을 수행하고 출력을 구성할 수 있습니다. …. 학계와 업계 모두의 고질적인 문제는 데이터가 여기저기 흩어져 있다는 것입니다. 하지만 JMP를 사용하면 모든 데이터를 매우 빠르게 통합할 수 있습니다."

– Martin Owen, De Montfort University 강사, 전 GSK 화학 개발 관리자

드 몽포르 대학교 성공 사례

“[R 및 Python과 같은 프로그래밍 언어]는 확실히 많은 회사가 지향하는 방향입니다. 하지만 당신이 사용하는 것들이 실제로 올바른 방식으로 개발되었으며 검증 목적으로 사용할 수 있다는 것을 신뢰해야 합니다. .”

– Kasper Munck, NNE 수석 컨설턴트

“ JMP는 통계학의 Excel과 같습니다. 프로그램을 작성하지 않고도 할 수 있는 일이 너무 많습니다. 그리고 원한다면 쉽게 작성할 수도 있습니다. JMP를 사용하면 훨씬 더 멀리 나아갈 수 있습니다.”

– Peter Mroz, Janssen 수석 통계 프로그래머

“다른 분석 도구는 매우 강력할 수 있지만 데이터 시각화는 일반적으로 정적입니다. JMP의 대화형 시각화는 완전히 다른 수준에서 데이터를 이해하고 탐색하는 데 도움이 됩니다. .”

– Serguei Roupassov, Valard Construction 데이터 과학 그룹 리더

발라드 건설 성공 사례

“우리는 조직 전반에 걸쳐 매우 광범위한 프로세스 제어 데이터 세트를 보유하고 있습니다. JMP는 해당 데이터를 살펴보고 데이터 전체의 상관관계를 찾는 기능을 제공합니다. . 저는 이러한 대규모 데이터 세트에 대해 JMP를 통해 얻을 수 있는 통계 분석 수준을 얻을 수 있는 다른 프로세스 도구를 알지 못합니다. 통계 분석의 관점에서 볼 때 이는 실제로 우리가 선택한 도구입니다. 그리고 우리가 해야 할 일을 수행할 수 있는 유연성을 제공하는 유일한 도구라고 생각합니다.”

– Geoff Beatham, Kodak 품질 이사

“ 한 달에 한 번, 계산을 하고 Excel에서 그래프를 작성하는 데 이틀이 걸렸습니다. JMP를 사용하면 한 시간 안에 완료할 수 있습니다. 데이터는 Excel에서 다운로드되어 제공되며, JMP에 바로 입력하고 버튼 몇 개를 누른 다음 데이터가 정리되었는지 확인한 다음 JMP에서 분석을 시작합니다."

– Peter Blum, 품질 및 기술 관리자, Kodak

Oshkosh Corporation 성공 사례

“SPSS는 사용하기도 매우 어려울 수 있습니다. 전문가 수준에서 통계 확인을 [실행하는 방법] 모르면 다음 단계로 이동하는 방법을 모르기 때문에 매우 빨리 막다른 골목에 빠질 수 있습니다. …. 그래프 빌더를 사용하면 언제든지 X축과 Y축을 변경할 수 있습니다. 엑셀이나 SPSS가 할 수 없는 특별한 기능이 너무 많아요.”

– Kai Xu, 난징 스포츠 연구소 운동 생리학 교수

난징 스포츠 연구소 성공 사례

“ R에서 그렇게 할 수 있지만 시간이 오래 걸릴 것입니다! JMP에서는 버튼 하나만 누르면 PCA를 얻을 수 있습니다. R에는 학습 곡선이 있습니다. – 코더가 아니라면 명령줄 인터페이스가 너무 어렵습니다. 예를 들어 PCA나 상관 행렬에는 최소한 3~4줄의 코드가 필요합니다.”

– Arielle Parsons, 생태학자, 노스캐롤라이나 자연과학 박물관

노스캐롤라이나 자연과학 박물관의 성공 사례

“ 다차원 그래픽으로 보고서를 생성하기 위해 Excel이나 다른 것을 사용하고 싶다면 너무 어려울 것입니다. 하지만 그래프 빌더를 사용하면 드래그 앤 드롭한 다음 몇 개의 버튼만 누르면 데이터가 표시됩니다. 이것이 바로 JMP의 최고의 기능 중 일부입니다.”

– Ron Zhang, Oshkosh Corporation 수석 수석 엔지니어

“R은 사용하기가 정말 어려울 수 있습니다. 그리고 SPSS가 있는데, 이는 혁신적이지 않고 모든 출력을 한 영역에서 수행하는 데 약간 번거로울 수 있습니다. 반면에 JMP는 일종의 완벽한 중간 지점입니다. 정말 독특한 기능이 몇 가지 있지만 사용하기도 정말 쉽습니다. 모든 것을 분리하고 정리할 수 있습니다.”

– Jordan Gillespie, Auburn University 대학원생

Penn Vet 워킹견 센터 성공 사례

“직접 데이터를 스크립팅하고 가져올 수 있기 때문에 모두가 JMP를 사용하기 시작했습니다. 사람들이 그것을 본 후에는 '와, 여기 동그라미를 치면 그래프가 강조 표시됩니다. 와!'라고 말할 것입니다. 스크립팅, 데이터 가져오기, 시각화 등을 계속 반복합니다. Excel이나 Minitab에서는 실제로 그렇게 할 수 없습니다 .”

– Jim Gillard, Operations Master Black Belt, Polar Semiconductor

Polar Semiconductor의 성공 사례

“첫 번째는 JMP가 처리할 수 있는 데이터의 양입니다. Excel이 너무 느리거나 충돌이 발생했거나 프로덕션 환경에서의 응용 프로그램이 너무 제한되었습니다. JMP를 사용하면서 생산성이 크게 향상되었습니다. 나는 이것을 바로 알아차렸습니다.”

– Raghavendran Swaminathan, Roche 수석 프로세스 개발 엔지니어

로슈 성공스토리

“학생들은 좀 더 복잡한 다변량 그래프를 생성하고 'JMP의 유용성에 대해' 확신하게 됩니다. R을 사용하면 몇 분이 더 걸릴지 모르겠습니다. ' 이러한 절충안은 분석 문제를 실시간으로 처리할 때 큰 문제입니다. 모델을 추정하기 전에 가능한 한 빨리 데이터를 학습해야 합니다. 그리고 JMP의 시각화는 정말 빠릅니다. 대규모 데이터 세트를 매우 빠르게 로드할 수 있다는 것은 말할 것도 없습니다. 좀 더 정량적인 분야의 학생들이 JMP를 사용하여 이러한 작업을 수행하는 것에 대해 흥미를 갖는 모습을 보는 것은 정말 멋진 일이었습니다.”

– Christian Hildebrand, 제네바 대학교 마케팅 분석 조교수

“JMP가 없었다면 R을 배워야 했을 겁니다. 나는 과거에 R을 사용해 본 적이 있고 그것도 훌륭한 도구이지만 학습 곡선이 엄청납니다. —예를 들어 스크립팅을 마스터해야 합니다. 여기 연구소에 있는 우리 대부분은 통계학자가 아닙니다. 우리는 생태학자, 생물학자, 생식 생리학자입니다. 그리고 우리는 연구에서 제기된 질문에 답하는 데 도움이 되는 도구로 통계를 사용합니다.”

– 일본 Montagne, 샌디에고 동물원 응용 동물 생태학 부문 연구 코디네이터

샌디에고 동물원 성공 사례

“JMP는 강력한 방식으로 컴퓨팅을 활용하는 통계 도구입니다. 기본적으로 20년 전과 동일하지만 속도가 더 빠른 다른 도구와는 달리 JMP는 다른 소프트웨어가 수행하지 않는 작업을 수행합니다. .”

– 로버트 스타인, 펜실베니아 대학교 와튼스쿨 통계학 교수

펜실베이니아 대학교 성공 사례

텍스트 분석

“최근에 Avon의 품질 그룹과 협력하여 일부 제품 리뷰를 분석할 기회가 있었습니다. 립앤브로우(화장품) 제품군에 대해 일부 소비자들의 자발적인 의견이 있었습니다. 평점을 보면 보통 평점만 보일 수도 있습니다. . 그러나 더 깊이 살펴보면 실제로 분포가 이봉적이라는 것을 알 수 있습니다. 제품을 좋아하는 사람들이 있었습니다. 기대에 부응하는 제품이었습니다. 그리고 극도로 실망한 사람들도 있었습니다. 그래서 우리는 감정 분석을 통해 JMP의 텍스트 설명을 더 자세히 알아볼 수 있습니다. 품질 문제가 있는 것이 분명했습니다. 제품의 색상이 소비자의 기대와 일치하지 않습니다. – 그리고 그것은 사람들에게 극도로 실망스러운 것이었습니다. 우리는 단어 클라우드를 만들고 감정 분석을 사용하여 부정적인 평가에는 빨간색으로, 긍정적인 평가에는 녹색으로 단어를 표시할 수 있었습니다. 이 분석은 이 제품에 대한 소비자 태도 사이에 엄청난 차이가 있음을 보여 주었지만 Avon 의사 결정자에게 제시하는 데에도 매우 도움이 되었습니다. [시각화]는 이 워드 클라우드에서 회사 이름이 빨간색으로 표시될 때 소비자가 회사에 대해 실제로 불만을 갖고 있다는 것을 의사 결정자에게 매우 분명하게 보여주었습니다. 감사하게도 이 분석의 결과로 우리는 소비자의 요구를 더 잘 충족시키기 위해 입술과 눈썹 라인 내에서 여러 제품을 재구성할 수 있었습니다. .”

– Elizabeth Knapp, Avon Products 수석 화학자

“ 질문을 단순하게 유지하는 것이 정말 중요합니다. Avon 연구의 경우 설문조사와 포커스 그룹을 통해 다양한 방법으로 소비자 데이터를 얻습니다. 우리 제품을 개발하고 테스트하는 과학자로서 저는 소비자 전문가 및 마케팅 전문가와 협력하여 간단할 뿐만 아니라 소비자가 이해할 수 있는 일련의 질문을 만들겠습니다. 많은 경우 이는 객관식 또는 다중 응답 설문조사에서 소비자의 사고 과정을 안내하는 순차적 질문입니다. 그들의 [메이크업] 루틴을 반영하는 간단한 것부터 시작합니다. 그리고 결국 우리는 분석의 핵심이 되는 질문에 도달하고 공개 텍스트 질문을 통해 그들의 진정한 의견을 얻습니다.”

– Elizabeth Knapp, Avon Products 수석 화학자

“화장품 과학과 퍼스널 케어 분야에는 많은 감정이 담겨 있습니다. 사람들은 특정 유형의 제품, 향수, 색상에 대해 명확한 선호도와 감정적 끌림을 가지고 있습니다. 우리는 연구실에서 수집하는 제품 성능 데이터를 우리가 수집하는 이러한 감정 및 선호도와 병합하기 위해 정말로 노력하고 있습니다. 그리고 JMP는 모든 데이터를 한곳에 모으는 데 정말 유용한 도구였습니다. .”

– Elizabeth Knapp, Avon Products 수석 화학자

“업스트림 팀의 일원으로서 시각화는 의사결정을 진행하고 모든 이해관계자를 동일한 페이지에 두는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 저는 품질 문제를 해결하기 위해 [JMP에서] 정서 분석을 사용한 예를 공유했지만, 업스트림 세계에서는 Avon의 독점 활성 성분인 Protinol을 사용하는 데 집중해 왔습니다. 향후 10년 동안 해당 기술을 활용하면서 우리는 Avon의 비즈니스 우선순위 내에서 이 기술을 어디에 배치할 수 있는지, 그리고 무엇이 소비자에게 적합한지 알아내려고 노력하고 있습니다. 따라서 소비자의 이러한 반응은 이 성분을 발전시키고 포트폴리오에서 얻을 수 있는 이점을 실제로 극대화하는 데 중요한 것이 무엇인지 나타내는 단어 구름을 제시합니다. 소비자로부터 얻은 이와 같은 데이터는 Avon의 방향으로 우리가 가고 싶은 방향을 강조하고 제품 포지셔닝에 대한 주요 결정을 내리는 데 중요합니다. .”

– Elizabeth Knapp, Avon Products 수석 화학자

“저는 지난 4년 정도 JMP를 사용해 왔으며 우리가 사용하는 다양한 설문조사 도구와 실험 설계, 심지어 단순한 그래프 빌더와도 인터페이스하면서 시간이 지나면서 제 기술이 발전했습니다. 정말 도움이 되는 엄청난 양의 문서가 있습니다. 또한 Avon에서는 담당자와 지속적으로 협력하기 때문에 고객 담당자에 대해서도 충분히 말할 수 없습니다. 우리는 JMP 내에서 데이터와 올바른 도구를 이용해 왔다 갔다 하면서 실제로 최고의 위치에 도달할 수 있습니다. .”

– Elizabeth Knapp, Avon Products 수석 화학자

“소비자들은 강력한 과학, 바람직한 미학, 그 뒤에 숨은 설득력 있는 언어의 결합으로 인해 우리 제품을 구매하지 않을 수 없습니다. 실제로 우리에게 이는 반복적인 프로세스입니다. 우리는 실험실 장비 데이터, 소비자 인식 데이터를 살펴보고 이러한 모든 것을 [분석과 함께] 결합하여 소비자의 감정적 반응에 대한 통찰력을 제공하고 있습니다. 그리고 그것이 바로 성공을 만들어내는 것입니다 .”

– Elizabeth Knapp, Avon Products 수석 화학자

JMP 임상

“우리는 JMP Clinical이 Almirall을 제공할 것이라고 느꼈습니다. 임상 팀에 통합된 환자 데이터 액세스를 효율적으로 제공하기 위해 CRO의 추가 데이터 변환 없이 [우리에게 필요한] 데이터 관리 가능성 연구 중에뿐만 아니라 데이터를 회고적으로 탐색할 때도 마찬가지입니다.”

– Diego Herrera, 글로벌 데이터 관리 및 프로젝트 정보 책임자, Almirall

“JMP 임상 데이터 액세스 프로세스에서 비용과 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다. 임상 개발 수명 주기에 따라 환자 데이터 재사용을 확대합니다.”

– Diego Herrera, 글로벌 데이터 관리 및 프로젝트 정보 책임자, Almirall

“우리는 다음과 같은 옵션을 찾고 있었습니다. 대화형이고 사람들이 탐색할 수 있는 효율적이고 통합된 방식으로 데이터를 시각화합니다. , 더 민감한 데이터를 시각화하고 가져옵니다... 우리는 JMP Clinical이 최고라고 생각했습니다.”

– Diego Herrera, 글로벌 데이터 관리 및 프로젝트 정보 책임자, Almirall

“JMP Clinical을 사용하면 대량의 데이터를 분석할 수 있습니다. 위험 기반 접근 방식에서 위험은 어디에 있습니까? 특이치에서. [JMP Clinical을 사용하면 다음과 같은 일을 할 수 있습니다.] 이상치인 이유와 문제 해결 방법을 알아보세요. 그리고 우리가 어떤 조치를 취해야 하는지를요.”

– Merce de Frias, Almirall 국제 임상시험 관리자

“모든 사람이 동일한 임상시험 데이터에 접근할 수 있지만, JMP Clinical은 각 역할에 특정 분석 기능 세트를 제공하는 사용자 역할 개념을 제공합니다. .”

– Peter Bewerunge, Accantec 생명과학 부문 책임자

“프로그래머가 아닌 JMP Clinical 사용자는 단 몇 번의 클릭만으로 모든 관련 정보를 얻을 수 있습니다. 상호작용성을 통해 그들은 점진적인 임상 데이터 탐색을 수행하여 데이터를 더욱 깊이 있게 분석할 수 있습니다.”

– Peter Bewerunge, Accantec 생명과학 부문 책임자

“JMP가 규제 기관이 선호하는 고객에게 신뢰를 드립니다.”

– Peter Bewerunge, Accantec 생명과학 부문 책임자

“고객들은 우리에게 이렇게 말합니다. JMP Clinical은 효율성과 정확성을 높이는 데 도움이 됩니다. 그들의 연구에. 이제 그들은 하나의 통합 솔루션을 갖게 되었습니다. 그들은 JMP Clinical이 얼마나 쉽고 빠른지에 깊은 인상을 받았습니다. 임상 시험 데이터를 가져오는 것은 매우 쉽습니다. 그러면 의미 있는 분석을 수행할 준비가 된 것입니다."

– Peter Bewerunge, Accantec 생명과학 부문 책임자

“[위험 기반 접근 방식을 도입함으로써] 우리는 많은 시간을 확보할 수 있어 사람들이 단지 데이터를 보는 대신 실제로 실제 작업을 수행할 수 있습니다. 그것은 회사에 매우 유익합니다. 이는 시간을 최적화하는 문제이며, 결국 직원들은 지루한 작업 대신 업무의 재미있는 부분에 집중할 수 있습니다… JMP Clinical은 확실히 가르치고 배우는 데 가장 쉬운 도구였습니다. 그렇기 때문에 우리는 고객에게 아직 선호하는 다른 것이 없다면 JMP를 사용해야 한다고 말합니다.”

– Kasper Munck, NNE 수석 컨설턴트

“우리는 두 가지 기본 요구 사항부터 시작하여 사양을 작성하고 수정하면서 대화식으로 개발하기로 공동으로 결정했습니다. 첫째, 통계적 추론과 임상적으로 관련된 엔드포인트 지표(화산 플롯 기반)를 사용하여 사이트 성능을 수행할 수 있어야 한다는 것입니다. 둘째, 채용 속도와는 대조적으로 채용 품질입니다(후자는 제한된 단기 초점인 경우가 너무 많습니다).물론 모두를 기반으로 동적 클릭 앤 플레이, 슬라이스 앤 다이스 중앙 통계 모니터링에 맞춰진 JMP 임상 인터페이스 .”

– Egbert A. Van Der Meulen, Ferring Pharmaceuticals 생물통계학 수석 이사

“JMP Clinical은 Ferring이 10년 넘게 보유해온 CDISC ADaM 및 SDTM 데이터를 기반으로 합니다. 따라서 솔직히 말해서 다음과 같은 가능성이 있습니다. 중앙 통계 모니터링, 신호 감지, 서술형 작성, 임상 데이터 웨어하우스 구축, 실제로 버튼을 한 번만 눌러 본격적인 임상 실험 보고 등 임상 실험을 수행하고 보고하는 데 필요한 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 이 큰 잠재력은 아직 완전히 실현되지는 않았지만 통계 프로그래머가 임상 시험 보고 및 데이터 탐색에 가치를 추가하는 더 어려운 다음 단계로 나아갈 수 있는 여지를 제공할 것입니다.”

– Egbert A. Van Der Meulen, Ferring Pharmaceuticals 생물통계학 수석 이사

“우리는 현재 NNE를 통해 JMP Clinical 사업부를 순환 상태로 유지하면서 통계 보고서를 자동 생성하고 더 나아가 JMP Clinical과 AdaM 기반 저장소 데이터베이스를 사용하여 임상 데이터 웨어하우스를 구축할 수 있는 가능성을 탐색하고 있습니다. 또한 JMP Clinical을 좀 더 복잡한 적응형 및 가능한 베이지안 원활한 2상 IIa/IIb 또는 II/III 시험 설계의 실험 설계 응용 프로그램에 사용할 수 있는 방법을 탐구할 계획입니다.JMP Clinical은 독립형 특수 목적 소프트웨어 패키지보다 선호되며 가격이 더 비쌀 수 있습니다. 중앙 통계 모니터링을 위한 훌륭한 도구를 마련했다고 해서 NNE와의 협력이 끝나는 것은 아닙니다.

– Egbert A. Van Der Meulen, Ferring Pharmaceuticals 생물통계학 수석 이사

“ JMP Clinical은 임상시험에 중점을 둔 제품입니다. . 데이터 수집 단계부터 데이터가 표준화되면 JMP Clinical은 분석과 해석을 돕습니다.”

– 이주환 메디톡스 임상개발실장

메디톡스 성공스토리

“ JMP Clinical을 사용하면 규제 기관에 제출해야 하는 데이터 형식을 쉽게 변환할 수 있습니다. 표준화된 데이터 세트가 있으면 특별한 조작 없이 여러 유용한 임상시험 보고서를 쉽게 얻을 수 있습니다.”

– 이주환 메디톡스 임상개발실장

메디톡스 성공스토리

“단순히 데이터 세트를 연결함으로써 리뷰를 쉽게 생성할 수 있습니다. 이는 다른 분석 도구를 사용하는 경우 일련의 작업을 통해서만 얻을 수 있는 것입니다. JMP Clinical의 안전성 보고서 기능은 혁신적인 기능의 좋은 예입니다. – 생각보다 많은 데이터를 처리할 수 있어 임상 조사자에게 매우 유용할 수 있습니다. 또한 JMP 임상 안전성 보고서는 임상 시험의 위험 평가 모델을 사용하여 국가 및 기관별 위험을 보여줍니다. 이는 임상시험을 진행하는 사람들에게 큰 편의성을 제공합니다. .”

– 이주환 메디톡스 임상개발실장

메디톡스 성공스토리

“ JMP Clinical은 JMP 그래픽의 부가 가치를 SAS와 결합합니다. . 이는 거대하고 강력한 도구입니다. 아직 배워야 할 것이 많습니다.”

– Chris Wells, Roche 중앙 통계 모니터링 그룹 팀장

로슈 성공스토리

STIPS

"저는 STIPS가 주제에 관계없이 제가 지금까지 참석한 최고의 온라인 교육 과정이라고 생각합니다. 교재를 받아주셔서 정말 감사드리며, 앞으로 회사 내부 교육에 활용하겠습니다."

– Steffen Bugge, 과학자, Bayer AS

"JMP를 통해 실행 가능한 항목에 도달할 수 있는 속도와 Graph Builder 및 Profiler를 통해 복잡한 문제를 유연하게 정리할 수 있었기 때문에 PCC의 고위 경영진은 JMP가 우리 회사에 미치는 가치를 확인할 수 있었습니다. 올해만 해도 우리는 모든 기술 순환 직원을 교육하고 있습니다. STIPS 코스 경력 초기부터 이러한 사고와 JMP 사용 능력을 몸에 익히는 것입니다."

– Steve Hampton, 공정 제어 관리자, PCC Structurals

“[STIPS]는 매우 좋습니다. 일련의 모듈이 있습니다. 저는 실험 설계 모듈만 시작했고, 그 다음에는 매력에 빠져 다른 모든 모듈을 수행했습니다. 그러면 문제를 해결하는 방법에 대한 기본적인 사고부터 모든 분석, 기계 학습, 이러한 모든 종류의 작업을 수행하는 것까지 좋은 이해를 제공할 것입니다. 그것은 당신에게 좋은 소개 맛을 제공합니다.”

– Ben Deadman, Imperial College London 반응의 신속한 온라인 분석 센터 시설 관리자

혁신을 위한 시간: 화학자에게 실험 설계 교육: Imperial College의 교훈

런던 (링크는 곧 제공됩니다)

“3~4시간 안에 [STIPS 모듈]을 살펴보고 디자인을 수행할 수 있는 충분한 지식을 얻을 수 있습니다.

간단한 실험. 그런 다음 해당 실험을 실행하여 테스트할지 여부는 귀하에게 달려 있습니다. JMP에는 수많은 데이터 세트도 있습니다. 이것이 [STIPS]의 좋은 점입니다. 연습할 수 있는 데이터를 제공합니다.”

– Ben Deadman, Imperial College London 반응의 신속한 온라인 분석 센터 시설 관리자

혁신을 위한 시간: 화학자에게 실험 설계 교육: Imperial College의 교훈

런던 (링크는 곧 제공됩니다)

“나도 그럴 줄 알았어 STIPS는 NVIDIA 내에서 통계적 사고를 더욱 촉진할 수 있는 훌륭한 기회였습니다. STIPS는 많은 조직에서 일상적으로 처리하는 일반적인 문제를 해결하기 위해 통계 이론과 JMP의 실제 사용 간의 균형을 맞추는 데 탁월합니다. 나와 이야기를 나눈 모든 사람들로부터 긍정적인 반응을 얻었으며 올해 다시 출시하기 위해 논의 중입니다.이 훈련의 가치에 대한 가장 좋은 증거는 내가 회의에 가서 사용되는 방법을 볼 때입니다. .”

– Pete Cannon, NVIDIA 제품 품질 엔지니어링 및 품질 관리 시스템 부문 수석 이사

“ 문제 해결에 있어 통계 도구의 사용을 강화하고 확장하려는 모든 조직에 STIPS를 적극 권장합니다. ."

– Pete Cannon, NVIDIA 제품 품질 엔지니어링 및 품질 관리 시스템 부문 수석 이사

“ STIPS는 매우 좋은 코스입니다. 많은 중요한 정보를 쉽고 이해하기 쉬운 수준으로 집중한 하나의 온라인 강좌를 갖게 되어 기뻤습니다.”

– Andreas Trautmann, 업스트림 가공, 제조 과학 및 기술 프로세스 전문가, Lonza

“ STIPS는 학생들이 학습하는 양과 학습 방법을 확대하고 있습니다. . 현실적인 업계 사례 연구로 가득 차 있습니다. 그리고 그것은 독립적이고 자율적입니다… STIPS의 구조는 유연하기 때문에 가르치는 과정에 맞게 많은 콘텐츠를 주문할 수 있으며, 이는 어느 하나의 STIPS 모듈과 완벽하게 일치하지 않을 수도 있습니다. 모든 것이 완전히 통합되어 있습니다. 학생들은 과정을 진행하기만 하면 됩니다… STIPS는 실제로 이를 간소화하고 개선합니다.”

– 필 램지(Phil Ramsey), 뉴햄프셔 대학교 수석 강사

“학생들로부터 STIPS를 정말 좋아한다는 피드백을 받고 있습니다. 멀티미디어입니다. 활기차고 상황이 잘 설명되어 있으며 자신의 속도에 맞춰 완료할 수 있습니다. 바로 지난주에 한 학생이 나에게 '드디어 통계를 이해한 것 같다'고 말했습니다. 그녀는 실험 계획법이 정말 마음에 들었고 그 과정에서 통계에 대한 이해도가 높아졌다는 사실에 신났다고 말했습니다. .”

– 필 램지(Phil Ramsey), 뉴햄프셔 대학교 수석 강사

JMP DS Americas 2021 - 녹음 제작자 - 데이터 탐색기 스포트라이트 갤러리.mp4 - 모든 문서(sharepoint.com)

" 활용 STIPS 기술 담당자가 해결하려고 하는 문제 유형에 대한 풍부한 맥락을 제공하므로 우리에게 큰 도움이 되었습니다. . 콘텐츠는 사용자를 염두에 두고 구성되었습니다. 즉, 통계 기법을 사용하여 사용자가 질문에 어떻게 답변할 수 있는지를 고려한 것입니다."

- John Szarka, 통계학자, WL 핏덩어리

SAS 교육 JMP 교육

"JMP를 배우는 것은 쉽지만 무료는 아닙니다. 매뉴얼을 읽고 JMP 웹 세미나에 참석하여 시간을 투자해야 합니다. 이런 일들을 하면서 하루하루 배우고, 현장에서 배우다 보면 아주 빠르게 투자한 시간에 대한 수익을 경험하게 될 것입니다."

파브리치오 루오 레다, 비셰이

“우리는 경영진과 함께 다음과 같이 생각했습니다. JMP에 투자하려면 [교육에] 투자해야 합니다. 우리는 내부에 역량이 없으며 이를 갑자기 개발할 계획이 없다는 것을 깨달았습니다. 교육팀은 우리에게 필요한 교육을 실제로 맞춤화했습니다. . 참석한 많은 팀원들로부터 이것이 실제로 유용하다고 생각하는 교육 중 하나였다는 이야기를 들었습니다. 우리는 SAS의 지식과 다양한 고객과의 상호 작용 경험을 활용하여 우리에게 필요한 것이 무엇인지, 그리고 이에 대한 최선의 접근 방법을 파악하는 데 도움을 받을 수 있었습니다… 좋은 파트너십이었어 .”

– Tim Holtz, Parker Lord 프로세스 엔지니어링 관리자

“JMP는 이를 주도하는 사람만큼 강력합니다... [JMP]의 실제 가치를 얻으려면 약간의 추가 투자가 필요하다는 것을 깨달았습니다. 바로 그때 우리는 SAS Education에 참여하기로 결정했습니다… SAS는 우리가 부족한 부분을 채워주는 데 도움을 주었습니다. 우리는 우리가 달성하려는 목표를 그들에게 설명했고 그들은 우리가 목표를 달성하는 데 필요한 도구를 알려주었습니다. .”

– Bernard Goguelet, Parker Lord 품질 리더