Mid-Atlantic JMP® 사용자 그룹(MAJUG) 가을 회의
위치: SAS 사무실, 1530 Wilson Blvd. Suite 800, 알링턴-로슬린, VA
2019년 9월 12일 목요일 오전 8시 45분 - 오후 12시 30분
Rob Lievense와 Ronald Snee의 초록과 전기는 아래에 나열되어 있습니다.
안건*:
오전 8시 45분
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등록/로그인
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오전 9시-9시 10분
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환영 및 소개 (멜 알렉산더/조시 클릭)
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오전 9:10-10:00
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빅 데이터 문제에 통계 공학 적용 ( 로날드 D 스니 , 스니 어소시에이츠 LLC )
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오전 10:00-10:15
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부서지다
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오전 10:15-10:50
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Quality by Design(JMP 선임 시스템 엔지니어 Rob Lievense)을 위해 생성된 실험 모델에서 가치 있는 실용적인 정보 추출
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오전 10:50-11:00
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부서지다
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오전 11:00 - 오후 12:00
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JMP® 프레젠테이션(발표 예정)
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오후 12:00-12:15
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SESUG, Discovery Summit, 예정된 이벤트, Q&A, 토론, 피드백 및 경품 검토
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오후 12시 30분
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점심, 네트워킹 및 휴회
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* 본 일정은 예고 없이 변경될 수 있습니다.
MAJUG 회의는 SAS Office, 1530 Wilson Blvd. (Suite 800), 알링턴-로슬린, 버지니아
다른 JMP 사용자로부터 회의와 학습을 최대한 활용하려면 직접 참석하는 것이 좋습니다. 직접 참석이 어려우신 분들은 등록하다 WebEx를 사용하여 참석합니다.
9월 5일 목요일 오후 12:00까지 Joshua Klick(klick.joshua@bls.gov)에게 회신하여 직접 참석할 것인지 아니면 WebEx를 사용할 것인지 알려주세요. .WebEx 세션에 액세스하는 방법에 대한 지침이 WebEx 등록자에게 전송됩니다.
약력
로날드 D. 스니 , PhD는 다양한 조직 환경을 위한 개선 및 비용 절감 솔루션을 설계하고 구현하는 권위자인 Snee Associates, LLC의 설립자이자 사장입니다. 그는 제약, 생명 공학, 임상 진단 및 통신을 포함한 다양한 산업에서 프로세스 및 조직 개선에 대한 입증된 실적을 보유하고 있습니다. 그는 공식 개발 시스템 전략을 개발하고 DuPont을 위한 최초의 전사적 지속적 개선 커리큘럼 설계를 주도한 것으로 알려져 있습니다. 그는 4권의 책을 공동 저술했으며 제품 및 프로세스 개선, 품질, 관리 및 통계에 대한 300개 이상의 기사를 발표했으며 그의 작업으로 수많은 영예와 상을 받았습니다.
그는 Washington and Jefferson College에서 수학 학사 학위를, Rutgers University에서 응용 및 수학 통계학 석사 및 박사 학위를 받았습니다. 그는 미국 통계 협회, 미국 품질 협회(ASQ) 및 미국 과학 진흥 협회의 회원입니다. 그의 작업은 ASA의 Deming Lecture Award, ASQ의 Shewhart 및 Grant Medals, 국제 품질 아카데미의 학자, ASQ의 명예 회원을 포함하여 20개의 주요 상과 영예를 인정받았습니다.
롭 리벤스 JMP의 수석 시스템 엔지니어입니다. 그는 연방 정부 고객과 협력하여 JMP를 활용하여 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 방법을 보여줍니다. 그는 또한 미시간 주 알렌데일에 위치한 그랜드 밸리 주립 대학(GVSU)의 통계학 교수로 활동하고 있습니다. JMP에 합류하기 전에 Lievense는 Perrigo에서 글로벌 통계 연구원으로 재직하면서 소비자 지원 그룹을 이끌었습니다. 건강 통계 분석, 데이터 시각화, 고급 모델링, 날짜 기반 Quality by Design을 갖춘 케어 연구 개발 부서 제품 개발 및 구조화된 실험 설계 계획. Lievense는 20개 이상의 연령 응용 통계 업계의 경험과 JMP를 사용한 10년의 경험. 그는 JMP 디스커버리 서밋(JMP Discovery Summit)과 미국 제약 과학자 협회(American Association of Pharmaceutical Scientists)의 연례 컨퍼런스를 포함한 주요 컨퍼런스에서 발표했습니다. Lievense는 GVSU에서 응용 통계학 학사 및 생물통계학 석사를 취득했습니다. 그는 현재 GVSU의 생물통계학 교과과정 개발 위원회 위원으로 활동하고 있으며 6시그마 블랙벨트 인증을 보유하고 있습니다.
초록
빅 데이터 문제에 통계 공학 적용
프로세스 개선 및 문제 해결을 다음 단계로 끌어올리는 몇 가지 추세가 진행 중입니다. 즉, 빅 데이터, 통계 공학 및 개선된 통계 소프트웨어. 이러한 경향이 린 식스 시그마와 결합되면 분석 연구의 영향이 크게 증가할 수 있습니다. 모든 유형의 조직의 경영진과 리더는 분석 연구와 그러한 작업을 수행하는 사람들에게 더 많은 것을 요구하고 있습니다. 조직에 미치는 영향이 증가하면 일반적으로 크고 복잡한 구조화되지 않은 문제를 해결하게 됩니다. 실제로 모든 빅 데이터 문제는 크고 복잡하며 구조화되어 있지 않습니다. 해결된 문제가 미션 크리티컬한 문제일 때 린 식스 시그마 개선 이니셔티브의 영향력을 높입니다. 일반적으로 크고 복잡하며 구조화되지 않은 문제. 통계 공학은 주요 문제를 성공적으로 해결하는 데 매우 적합합니다. 이 프레젠테이션은 이러한 접근 방식과 기회를 통합하여 데이터 기반 문제 해결 및 프로세스 개선 작업의 영향력과 성공을 높이는 방법을 보여주는 사례 연구를 포함한 방법론에 중점을 둡니다.
Quality by Design을 위해 생성된 실험 모델에서 가치 있는 실용적인 정보 추출
JMP DOE 모델을 동적으로 사용하여 이해 관계자에게 신제품의 품질 성능에 대한 신뢰할 수 있는 추정치를 제공할 수 있습니다. 구조화된 다변수 실험의 설계 및 실행을 통해 과학자와 엔지니어는 제약 및 의료 기기 제조를 위한 강력한 설계 공간을 효율적으로 정의할 수 있습니다. JMP의 DOE 플랫폼을 통해 생성된 모델은 CQA(핵심 품질 속성)에 대한 요구 사항을 충족하는 제품을 만들기 위한 강력한 프로세스를 보장하는 CPP(핵심 프로세스 매개변수) 설정을 결정하는 데 사용됩니다. 그러한 QbD 요소를 포함하는 규정 제출은 위험이 완화되었음을 보여줍니다. 그러나 모델 시뮬레이션을 통해 많은 실제 정보를 추출할 수 있습니다. 이 프레젠테이션은 과거 정보와 주제 전문 지식이 포함된 실험 모델을 활용하여 제품의 예상 작동 성능을 예측합니다. DOE 모델 예측 프로파일러는 입력에 포함된 실제 변동 패턴으로 미래 결과의 모집단을 동적으로 예측하기 위해 시뮬레이터와 함께 사용됩니다. 이 동적 모델링은 불량률 추정치로 정의된 제조 제어 공간을 결정하는 제조 카드 한계를 설정하는 탁월한 도구입니다. 분석을 통해 응답에 대한 추가 노이즈 요인으로 측정 불확실성을 포함할 수 있습니다.
인사말,
제가 발표할 강연 내용을 첨부합니다.
문안 인사,
Rob Lievense, 연방 팀 수석 시스템 엔지니어
rob.lievense@jmp.com
인사말,
강연에 사용하고 있는 데이터세트를 첨부했습니다. 사용자 그룹의 구성원을 만나고 JMP에서 사용할 수 있는 몇 가지 훌륭한 기능을 보여 주는 것이 좋습니다.
최고의 소원,
롭 리벤스. JMP 수석 시스템 엔지니어. 연방팀
rob.lievense@jmp.com
