Mid Atlantic JMP® Users Group (MAJUG) 秋季会合
場所: SAS オフィス、1530 Wilson Blvd.スイート 800、バージニア州アーリントン ロズリン
2019 年 9 月 12 日木曜日、午前 8 時 45 分～午後 12 時 30 分
Rob Lievense と Ronald Snee のアブストラクトと伝記を以下に示します。
議題*：
午前8時45分
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登録/サインイン
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午前9:00～9:10
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歓迎と紹介(メル・アレクサンダー/ジョシュ・クリック)
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午前9:10～10:00
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統計工学をビッグデータの問題に適用する(ロナルド・スニー、スニー アソシエイツ LLC )
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午前10:00～10:15
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壊す
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午前10:15～10:50
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Quality by Design のために作成された実験モデルから貴重な実用的な情報を抽出する (Rob Lievense、シニア システム エンジニア、JMP)
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午前10:50～11:00
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壊す
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午前11時～午後12時
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JMP®プレゼンテーション（発表予定）
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12:00～12:15
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SESUG、ディスカバリー サミット、今後のイベント、Q&A、ディスカッション、フィードバック、および賞品のレビュー
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午後12時30分
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昼食、ネットワーキング、および休会
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※このスケジュールは予告なく変更される場合があります
MAJUG ミーティングは、1530 Wilson Blvd の SAS オフィスで開催されます。 (スイート 800)、バージニア州アーリントン ロズリン
会議を最大限に活用し、他の JMP ユーザーから学ぶために、直接参加することをお勧めします。 一人で参加できない場合は、登録WebEx を使用して参加します。
Joshua Klick (klick.joshua@bls.gov) に 9 月 5 日木曜日の午後 12:00 までに返信して、直接参加する予定か、WebEx を使用するかをお知らせください。 .WebEx セッションへのアクセス方法は、WebEx 登録者に送信されます。
バイオス
ロナルド・D・スニー、博士号は、さまざまな組織環境の改善およびコスト削減ソリューションの設計と実装の権威であるSnee Associates、LLCの創設者兼社長です。 彼は、製薬、バイオテクノロジー、臨床診断、電気通信など、さまざまな業界でプロセスと組織の改善に実績があります。 彼は、製剤開発システム戦略を開発し、デュポンの最初の全社的継続的改善カリキュラムの設計を主導した功績が認められています。 彼は 4 冊の本を共著し、製品とプロセスの改善、品質、管理、および統計に関する 300 以上の記事を出版し、その業績に対して数々の栄誉と賞を受賞しています。
ワシントン大学とジェファーソン大学で数学の学士号を取得し、ラトガース大学で応用統計学と数学統計学の修士号と博士号を取得しています。 彼は、アメリカ統計協会、アメリカ品質協会 (ASQ)、アメリカ科学振興協会のフェローです。 彼の功績は、ASA のデミング講演賞、ASQ のシューハートおよびグラント メダル、国際品質アカデミーのアカデミー会員、ASQ の名誉会員など、20 の主要な賞と栄誉で認められています。
ロブ・リーベンセは、JMP のシニア システム エンジニアです。 彼は連邦政府の顧客と協力して、JMP を使用してデータから有用な情報を抽出する方法を示しています。 彼はまた、ミシガン州アレンデールにあるグランド バレー州立大学 (GVSU) の統計学の現役教授でもあります。 JMP に入社する前は、Perrigo でグローバル統計のリサーチ フェローを務め、消費者をサポートするグループを率いていました。健康統計分析、データ視覚化、高度なモデリング、データ駆動型のクオリティ・バイ・デザインを備えたケア研究開発部門製品開発と構造化された実験計画の計画。 Lievense には 20 以上の年応用統計業界での経験と、JMP の 10 年の使用経験。 彼は、運営委員会のメンバーを務めた JMP Discovery Summit や、American Association of Pharmaceutical Scientists の年次会議など、主要な会議で発表を行ってきました。 Lievense は、GVSU で応用統計学の学士号と生物統計学の修士号を取得しています。 彼は現在、GVSU の生物統計カリキュラム開発委員会のメンバーを務めており、シックス シグマのブラック ベルト認定を取得しています。
アブストラクト
統計工学をビッグデータの問題に適用する
プロセスの改善と問題解決を次のレベルに引き上げる見込みのあるいくつかのトレンドが進行中です。すなわち、ビッグデータ、統計工学、および改良された統計ソフトウェアです。 これらの傾向をリーン シックス シグマと組み合わせると、分析研究の効果が大幅に向上します。 あらゆるタイプの組織の幹部やリーダーは、分析研究やそのような研究に携わる人々に、より多くのことを求めています。 組織への影響力が高まると、通常、大規模で複雑な構造化されていない問題に対処することになります。 実際、ビッグデータの問題はすべて大規模で複雑で、構造化されていません。 対処する問題がミッション クリティカルな問題である場合、リーン シックス シグマ改善イニシアチブの効果を高めます。通常、大規模で複雑で構造化されていない問題。 統計工学は、主要な問題をうまく解決するのに特に適しています。 このプレゼンテーションでは、ケーススタディを含む方法論に焦点を当て、これらのアプローチと機会を統合して、データに基づく問題解決とプロセス改善作業の影響と成功を高める方法を示します。
クオリティ・バイ・デザインのために作成された実験モデルから有益な実用的な情報を抽出する
JMP DOE モデルを動的に使用して、利害関係者に新製品の品質パフォーマンスの信頼できる見積もりを提供できます。 構造化された多変量実験の設計と実行により、科学者とエンジニアは、製薬および医療機器製造のための堅牢な設計空間を効率的に定義できます。 JMP の DOE プラットフォームで作成されたモデルは、重要な品質属性 (CQA) の要件を満たす製品を製造するための堅牢なプロセスを保証する重要なプロセス パラメーター (CPP) の設定を決定するために使用されます。 このような QbD 要素を含む規制当局への提出は、リスクが軽減されたことを示しています。ただし、モデルのシミュレーションを使用すると、多くの実用的な情報を抽出できます。 このプレゼンテーションでは、歴史的な情報と主題に関する専門知識を備えた実験モデルを利用して、製品の予想される運用パフォーマンスを予測します。 DOE モデル予測プロファイラーをシミュレーターと共に使用して、入力に含まれる現実世界の変動パターンを使用して、将来の結果の母集団を動的に予測します。 この動的モデリングは、不良率の推定値で定義される製造管理領域を決定する製造カード制限を設定するための優れたツールです。 分析では、測定の不確実性を応答の追加ノイズ ファクターとして含めることができます。
ご挨拶、
私が発表する講演の記録を添付します。
よろしく、
Rob Lievense 氏、連邦チーム、シニア システム エンジニア
rob.lievense@jmp.com
ご挨拶、
講演に使用しているデータセットを添付しました。 ユーザー グループのメンバーに会い、JMP で利用できる優れた機能のいくつかを紹介できることをうれしく思います。
幸運をお祈りしています、
ロブ・リーベンセ。 JMP シニア システム エンジニア。 連邦チーム
rob.lievense@jmp.com
