Vocero | Transcripción |
| Wayne Levin | Bueno, muchas gracias por acompañarnos. Mi nombre es Wayne Levin y me acompaño en nuestra presentación sobre la gestión del conocimiento para resolver problemas más rápido y reducir el tiempo de comercialización en ingeniería y ciencia. |
| es mi amigo y colega, Farhan Mansoor. Así que Farhan me va a ayudar con la parte de demostración de esto y vamos a empezar con... ¿por qué no empezamos con un |
| pequeño |
| agenda aquí. Solo voy a dar una breve introducción sobre nosotros... somos Predictum, como empresa, solo para que sepa un poco sobre nosotros. Y el enfoque real será cómo mejorar la productividad en ciencia e ingeniería. Eso es lo que somos... |
| eso es lo que estamos aquí para hablar hoy. Así que un poco sobre nosotros. Nuestro objetivo es acelerar la resolución de problemas, la mejora y la investigación y el desarrollo. |
| Y lo hacemos a través de capacitación analítica y consultoría y construimos sistemas analíticos integrados. Y vamos a ver un ejemplo de eso. |
| hoy, con CoBase. Para que lo sepa, también somos socios de JMP, lo hemos sido durante mucho tiempo, hemos estado asociados con JMP durante casi 25 años. Predictum como empresa comenzó en marzo de 1992, casi 29 años. Así que eso es un poco sobre nosotros, ahora vayamos al asunto que nos ocupa. |
| Quiero hablar sobre cómo administrar el conocimiento, no solo los datos, como un activo, de modo que administrar el conocimiento como un activo mejorará drásticamente la productividad. |
| entre sus investigadores, ingenieros y analistas de negocios. Así que voy a empezar haciéndote una pregunta. Soy |
| ¿Con qué frecuencia alguien regenera lo que ya se sabía en su empresa? Si tienes que poner eso en una escala entre cero y 100, |
| ¿qué dirías? Me gustaría que plantes un número en tu cabeza, ¿de acuerdo? No hay necesidad de confesar. |
| Muy bien, entonces es un problema que se resolvió, pero se resolvió antes. Otros se han ocupado de ese problema o algunos |
| insight, alguna relación o asociación entre variables. Lo más probable es que otros ya hayan hecho ese descubrimiento. A eso me refiero con regenerar el conocimiento. ¿Tienes un número en mente? |
| Bueno, hemos estado preguntando a las empresas, docenas de empresas ahora desde |
| el otoño del año pasado, y esto es lo que hemos visto. Es en promedio alrededor del 40% y un rango bastante grande en lo que respecta a eso. Entonces |
| nadie tiene realmente un número sólido para eso, y creo que eso realmente habla del problema, que no tenemos una respuesta sólida. |
| Pero sabes, cuando lo piensas, tenemos algunas personas que simplemente ponen los ojos en blanco y se van, todo el tiempo. |
| Teníamos una empresa, hace unas semanas, tres personas estaban en la llamada. Uno dijo 80%, otro dijo 60%, uno dijo, oh, al menos 50. |
| Entonces, y tenemos algunos que son... lo más bajo que he escuchado es como 20%. ¿Por qué toleramos eso? ¿Y qué otro… qué otro aspecto del negocio toleraríamos algo así? |
| Así que ya sabes que... regenerar lo que ya se sabía impone mayores riesgos, cuesta dinero, retrasa objetivos y realmente es una oportunidad perdida para acelerar |
| resolución de problemas, mejora e I+D. Así que este es el problema... Quiero asegurarme de que seamos claros, este es un problema que estamos tratando de abordar aquí. |
| Ahora probablemente conoces esa expresión. No voy a llenar el espacio en blanco. Lo dejo en tus manos. Sucede en blanco. Entonces |
| probablemente experimentó estas situaciones, suena el teléfono, entra un correo electrónico, hay algún problema con el cliente o hay algún problema de producción, |
| o ha surgido algún obstáculo que está provocando retrasos en la introducción de un nuevo producto o en el desarrollo y caracterización de un proceso. Y estás frenético, ¿verdad? Tienes que encargarte de esto, y estás pensando, bueno, ¿quién sabe cómo resolver esto? |
| ¿Quién tiene ese conocimiento? Y estás... básicamente estás tratando de identificar a las personas adecuadas y eso puede ser difícil, a veces es difícil hacerlo. |
| O puede identificar algunos buenos candidatos y no están disponibles o se han jubilado o están fuera, están de vacaciones o han sido reasignados y ya no se le permite hablar con ellos. Simplemente se han ido. Simplemente ya no están en la organización. ¿Cómo manejas eso? |
| Este es... este es un problema que queremos evitar, y es por eso que decimos que las empresas suelen administrar sus materiales y repuestos mejor que sus conocimientos. |
| Espero que no suene demasiado duro, pero me gustaría que pensaran en eso por un momento. Te estaba preguntando antes sobre cuánto conocimiento se regenera. |
| Y probablemente no tenga un número exacto para eso, pero le apuesto que probablemente tenga un número bastante bueno de su inventario de trabajo en progreso, o inventario de repuestos, inventario de materias primas. probablemente puedas |
| encontrar a alguien y ??? |
| Entonces, ¿por qué administramos muy bien esos activos, pero no administramos muy bien el conocimiento? |
| Y eso es porque el conocimiento es... |
| bueno, esto es, aquí es donde está, ¿verdad? El cerebro, nos gusta decir, es un gran creador de conocimiento pero es un pésimo contenedor de conocimiento. |
| No podemos acceder a él. No podemos indexarlo. Nosotros... ya sabes, sale por la puerta al final del día. |
| Por lo tanto, el conocimiento no puede acumularse si el cerebro es el principal dispositivo de almacenamiento del conocimiento. |
| Y creemos que las empresas siempre deben acumular conocimiento, así que si lo ha hecho... y solo miraré lo que implica la creación de conocimiento, por así decirlo. Yo haré eso. |
| Y primero vamos a hablar de ¿qué es el conocimiento? ¿Qué entendemos por conocimiento? |
| Entonces, el conocimiento es lo que nos permite predecir, en esencia, estamos hablando de una fórmula de predicción, porque usamos una fórmula de predicción para predecir. |
| Entonces, ya sabes, podemos asociar la altura con el peso o la altura, la edad y el sexo o lo que sea con el peso, y todos los que usamos JMP estamos familiarizados con estas cosas. Así que ese es el... |
| ese es el tercer componente, por así decirlo, modelo predictivo, una fórmula de predicción, por así decirlo. Pero |
| cuando tengamos eso, nos gustaría saber algo sobre el método analítico o el proceso que se utilizó para generar |
| esa fórmula de predicción y, por supuesto, aquellos de nosotros, ya sabes, con JMP, los tenemos aquí, ¿verdad? Los guardamos como scripts, por así decirlo, para que podamos |
| regenerar esa fórmula. Por supuesto, la fórmula se guardaría como... como una columna en la tabla de datos y luego |
| esa es una de las cosas que hacemos con el análisis. Así que eso es lo que está pasando aquí con el número dos y, por supuesto, lo principal, el primer punto son solo datos. |
| Pero como decía al principio, los datos no son conocimiento. Ya sabes, los datos son datos. Es la materia prima que obtenemos de la instrumentación, nos ayuda a comprender qué sucede con los productos o con los procesos, por lo que realmente necesitamos estos tres componentes. |
| Entonces, el conocimiento es lo que nos permite predecir, pero también nos gustaría retroceder un par de pasos, para tener realmente el contexto completo de ese conocimiento. Así que pensemos en esa creación de conocimiento aquí. |
| Ya sabes, tenemos ingenieros, científicos, analistas. Voy a pensar en ello desde el punto de vista de un científico. |
| Están, ya sabes, usando sus instrumentos, están haciendo su trabajo, están recopilando sus datos. Ahora nos encontramos con demasiada frecuencia que se guarda en hojas de cálculo, pero por supuesto estamos... |
| también estamos hablando de tablas de datos JMP, y eso es fantástico. Lo recopilan, hacen sus análisis y por eso lo llamamos computación personal. |
| Y esa imagen de la computadora allí, solo tiene la intención de recordarnos que la computación personal ha estado con nosotros durante mucho tiempo y es relevante. Es importante. Todavía es el caso. El análisis ocurre en un cerebro. Es un esfuerzo personal, por así decirlo, que realmente no se puede dividir. |
| tan sólo en su núcleo. Entonces, tenemos un grupo de personas que están haciendo esto y, como resultado, este trabajo generalmente está aislado. |
| Muy bien, ¿adónde van estos archivos? Algunas personas los guardarán en Sharepoint o unidades de red compartidas. Eso es genial, pero principalmente terminan en |
| una computadora portátil, por lo que está intrínsecamente aislado, solo porque esa es su naturaleza. Y los investigadores, ya sabes, no podemos acceder fácilmente a la experiencia. |
| de otros. Quiero decir, si tenemos un problema que queremos resolver, lo estamos pensando, ya sabes, como un experimento, podríamos reunir a un grupo de, digamos, cinco personas en una habitación para, |
| ya sabes, durante una hora, o 10 personas en una habitación durante una hora y hacen una lluvia de ideas, ya sabes, qué factores, a qué niveles ir, y todo eso. Es una actividad buena y digna pero ¿no sería mejor no empezar de cero y no ocupar a esas personas? Esa es una buena cantidad de tiempo que se está utilizando. |
| Entonces, lo que nos gustaría hacer es poder tomar la experiencia, por así decirlo, guardada en estas tablas de datos JMP y archivos relacionados, y Farhan nos mostrará esto, hacer que sea fácil ponerlo en una base de datos. |
| Correcto, esto es lo que llamamos CoBase y así, las nuevas iniciativas no comienzan desde cero. |
| Cualquiera puede entrar y buscar qué, ya sabes, quién más ha analizado un problema en particular o un área en particular. Y de esta manera, |
| sin saberlo, nunca pagarán por las mismas ideas más de una vez. |
| Este es un punto importante también. Encuentro con demasiada frecuencia en la experimentación o el trabajo, el trabajo que hace la gente, porque está aislado, |
| no saben que lo que pueden estar viendo es inconsistente con lo que otros han visto en el pasado. |
| Entonces, de esta manera, pueden mirar y ver que tal vez estén lidiando con errores de Tipo uno o Tipo dos y les da, ya sabes, otro, |
| solo otra dimensión, por así decirlo, que realmente debería considerarse, ese tipo de dimensión histórica que a menudo no se presenta porque normalmente no se puede. Entonces, cuando hablamos de capturar, preservar y reutilizar el conocimiento, |
| obviamente, hay datos, como dije. Y muchas empresas tendrán bases de datos, por supuesto, así que tendrán |
| sistemas LIMS, y esto es fantástico. Esto es bueno para preservar los datos. Algunos tendrán un sistema formal de gestión de documentos y, si no, tendrán alguna forma de organizar y archivar informes. |
| Conoce powerpoints, procedimientos operativos estándar, si quiere, los resultados de los análisis que están haciendo los ingenieros, científicos y otros analistas. |
| Pero ahí es donde queremos centrarnos, queremos hablar sobre preservar ese trabajo de creación de conocimiento y hacerlo identificable, por así decirlo, para que otros puedan encontrarlo. Solo eso, si queremos gestionar el conocimiento como un activo, |
| requiere que lo agrupe, en primer lugar con datos e informes (sería una buena idea) lo más relevante posible y empaquetarlo, está bien. |
| Porque cuando está empaquetado, es identificable. Guardo algo en mi escritorio aquí. |
| Sabes, compré un cable USB de Amazon. Vino en esta caja, espero que esto aparezca bien. |
| Y sabes que tiene un código de barras allí, es un activo, era para Amazon, lo es para mí ahora y es identificable, correcto, así que, |
| ya sabes, podemos buscarlo. Y si puedes buscarlo, entonces puedes recuperarlo, y si puedes recuperarlo, entonces puedes reutilizarlo. |
| Muy bien, para que pueda hacer referencia a él, puede desafiar ese conocimiento. Creemos que todo el conocimiento está abierto a ser desafiado, por supuesto, y podemos mejorar ese conocimiento. Y finalmente, administrarlo como un activo significa que lo mantenemos seguro, que el conocimiento está bajo su control. |
| Bien, entonces tenemos un par de productos en esta área. Vamos a pasar a la parte de demostración de esta charla. |
| Primero, es SashLab. No vamos a demostrar eso, pero si desea leer más al respecto, puede descargar estas diapositivas y leer al respecto y, por supuesto, puede comunicarse con nosotros. |
| Lo que es, es como un laboratorio virtual o un gemelo digital. Le permite experimentar virtualmente o verificar cosas virtualmente, si lo desea, |
| antes de hacer... hacer cambios o experimentar físicamente. CoBase... lo que CoBase está diseñado para hacer es capturar la investigación, la experimentación y los análisis cotidianos, las iniciativas de mejora, ya sean formales o informales. |
| Lo pone en una base de datos y... y lo etiqueta. Y Farhan nos va a mostrar sobre el etiquetado y también etiqueta... recuerden, dije que debe ser identificable, por lo que el etiquetado es una forma. |
| Indexándolo por factores o por respuestas y por dominios, si se quiere. Hablaremos un poco sobre eso y de esta manera cualquiera puede ir y mirar... |
| buscar el conocimiento que fue generado por otros. Y |
| ya sabes, ambas aplicaciones, dice aquí abajo, es como si capturaran conocimiento explícito como un activo. Quieres mantenerlo explícito, |
| bien. No queremos solo tener opiniones o nociones sobre lo que está sucediendo cuando le preguntamos a alguien que nos gustaría, oye, muéstrame los datos, el método que se modeló y el modelo resultante. Es difícil de esa manera. es explícito |
| Entonces obtuvimos el modelo, obtuvimos el método de desarrollo, tenemos los datos subyacentes y los ponemos a disposición para que otros los reutilicen. Y así evita retrasos |
| y costos y voy a decir ansiedad asociada a la búsqueda y regeneración del conocimiento. Entonces, si pudiéramos, Farhan, ¿por qué no te haces cargo de la pantalla y lo que haremos es |
| Vamos a comenzar una demostración aquí. |
| Mientras Farhan menciona eso, permítanme agregar acerca de uno de los |
| cosas que escuchamos de la gente cuando les hablamos es que, ya sabes, es difícil buscar cosas, solo para empezar. Es difícil buscar cosas, pero es realmente difícil buscar cosas que no sabes que existen, cierto, porque ese tipo de búsqueda puede durar para siempre. Y |
| así que esto es lo que quiero decir con el tipo de ansiedad. Es agotador tener que lidiar con eso, y cuando se trata de investigación, nos gustaría que la investigación no tuviera que involucrar |
| búsqueda de conocimientos pasados. Queremos hacerlo fácil. Entonces, lo que voy a hacer aquí, Farhan, tienes el CoBase |
| interfaz, la GUI principal abierta? |
| farhan mansoor | Sí. |
| Entonces, entonces la página de inicio, sí. |
| Wayne Levin | Así que Farhan, digamos que soy... vamos a hacer una búsqueda. |
| Y debido a que tengo un problema aquí, y justo antes de hacer esto, permítanme describir un poco lo que está pasando. |
| No vamos a entrar en todos los detalles aquí. Simplemente no tenemos tiempo para eso. Estamos tomando el... |
| el ejemplo que estamos usando es como un proceso de fabricación. Entonces, en la parte inferior izquierda, tenemos varios pasos en la fabricación de semiconductores y es solo una forma de agrupar factores, está bien. Así que lo que me interesa es, ya sabes, me interesa |
| ya sabes, digamos, la declaración aquí. Y tengo curiosidad por saber si nos fijamos en la deposición... echemos un vistazo a la tasa de deposición, |
| muy bien, que es un factor aquí. Y solo quiero saber, ¿alguien ha mirado esto en la tasa de deposición pasada, digamos entre 700 y 3000 angstroms? |
| Podrían ser 100 razones por las que quiero saber esto y solo quiero saber, bueno, ¿qué miraron? Que eran... |
| ¿Cuáles eran los otros factores que estaban mirando? ¿Cuáles fueron las respuestas? Ya sabes, cuál fue la estafa... ya sabes, solo quiero ver qué hay ahí, porque quiero entender este factor. Así que adelante, Farhan, llena esto y... |
| excelente. Hiciste clic en buscar y |
| ahí estamos. Tenemos un montón de archivos así que. |
| Ya sabes, tenemos unos siete archivos allí y ellos... con solo mirarlos, se remontan... uno se remonta a 2016. Así que este es un trabajo que la gente ha hecho anteriormente. Lo han actualizado a CoBase. |
| Ahora, puede ser difícil mirar todos esos archivos, ya sabes, todos a la vez. Podemos descargarlos. Lo haremos momentáneamente pero |
| a la derecha, lo estamos mirando de un vistazo, así que... Farhan, ¿quieres simplemente... veamos primero las distribuciones de parámetros? Entonces vemos que |
| tres de estas tablas de datos de JMP también incluían flujo de argón que se observaron en los mismos niveles y |
| backside flow estaban involucrados en una pareja. Hay una tasa de deposición, así que hay siete allí y vemos los diferentes niveles allí, pero todos están entre 700 y 3000 y también hay algunos otros. |
| También podemos ver algunas cosas estadísticas. Vamos a agregar algunas cosas más aquí, pero la idea es solo poder ver |
| algunas cosas de un vistazo, para que tengamos una idea de lo que está pasando. Y así, a la izquierda, tenemos R cuadrados. A la derecha, tenemos la raíz de los errores cuadráticos. Cada uno de los arreglos verticales de puntos se relaciona con un archivo JMP, así que solo estoy viendo |
| Exp 18-11-01. |
| Ahí estás, Farhan, sí. Esos son tres modelos que se han producido, tres fórmulas de predicción que se han guardado y vemos que los cuadrados R varían bastante allí. Farhan, ¿por qué no vamos a descargar ese archivo? |
| y y vamos a echar un vistazo a |
| en lo que hay. Entonces. |
| Aquí vamos. |
| Impresionante. Por cierto, el tipo de modelado también se muestra bivariado o se ajusta a mínimos cuadrados si son azules. Así nos hacemos una idea de lo que es. Así que ahí vamos. ¿Por qué no ejecutamos esos tres scripts allí? |
| Debido a que la fórmula de predicción... predicción está ahí, el... cómo se generó está ahí. Forhan lo está repitiendo así. |
| Y, por supuesto, los datos están ahí, por lo que realmente tenemos el contexto completo de lo que se estaba haciendo. Podemos ver allí cuál fue el trabajo. Gracias, Farhan, estás organizando en la pantalla, creo que corriste... bueno, uno uno dos veces por lo que parece, se ven idénticos. |
| farhan mansoor | Oh sí. |
| Wayne Levin | Sí, pero está bien. Lo que podemos ver si incluso si solo miramos a estos dos, está bien. Tenga en cuenta que el que es significativo, por así decirlo, involucra la temperatura. |
| El que no lo es, a la izquierda, la temperatura no está involucrada y eso puede explicar por qué no es un modelo tan significativo. |
| Podríamos ir de muchas maneras, con esto, pero espero que tengas la idea de que |
| queremos poder, ya sabes, buscar algo, encontrar rápidamente lo que está disponible, obtener de un vistazo lo que estaba pasando, |
| y luego, ya sabes, mirarlo todo lo que queramos. Es posible que ahora queramos tomar estos datos, tal vez resuelva un problema, tal vez el problema con el que estoy lidiando se resuelva aquí mismo. |
| Así que boom, no necesito hacer nada más. Tengo mi problema resuelto. O tal vez quiero aumentar este diseño, |
| ya sabes, y agregar algunas otras carreras o agregar algunos otros factores. O tal vez solo estoy, oye, veo que necesito involucrar la temperatura cuando avanzo y es posible que no la varíe, pero sé que la mantendré en un nivel particular, a medida que avance. |
| para mejorar el poder de los estudios posteriores que pueda hacer. Así que ven lo que estoy diciendo, como si estuviera sacando conocimiento del pasado, así que no estoy comenzando desde cero. Así que esa es la idea. ¿Por qué no hacemos otro? |
| Mira hacia arriba, Farhan. Muestra otra forma de ver las cosas. Hay varias otras formas, pero creo que una forma común sería mediante etiquetas. Las etiquetas son completamente personalizables por lo que |
| tenemos... qué tenemos ahí... analistas, tenemos proyecto, ya sabes. Así que probablemente hayas tenido esto. Sé que he tenido esto. Alguien nuevo entra y le asignamos un trabajo y decimos hola, |
| ¿Por qué no buscas, Farhan? Hagámoslo por proyecto, y digamos, oye, ¿por qué no buscas el proyecto de mejora de CVD y hay otro que es similar... si tú... . |
| Rendimiento Plus. Sí, ¿por qué no vas y miras los datos, los análisis que se hicieron con esto, y luego sigues adelante y haces clic en buscar y luego golpeas? |
| Los archivos que estaban asociados con él. Sé lo que está viendo aquí, por cierto, todos son archivos JMP, pero le mostraremos que en la carga, también puede incluir archivos que no sean JMP. Por lo tanto, es posible que desee incluir, |
| ya sabes, algunas fotos, fotos de defectos, fotos de equipos, instrucciones, otros, ya sabes, documentos, todo lo que quieras, y también estarían enumerados allí. Lo siento, estoy apuntando a mi pantalla. |
| También estarían enumerados allí, por lo que hay otras formas de hacer búsquedas y búsquedas más completas, por así decirlo, pero creo que se entiende la idea. Y me gustaría preguntarle a Farhan, ¿te importaría guiarnos a través de la carga? |
| Sí. Sí, ¿por qué no nos hablas de eso, de acuerdo? |
| farhan mansoor | Vamos a la interfaz de carga. |
| Solo la interfaz de carga. Entonces, lo que voy a hacer es agregar algunos archivos de muestra para demostrar el proceso de carga. |
| Por lo tanto, puede cargar tanto el archivo JMP como cualquier otro tipo de archivo que no sea JMP. Así que te mostraré la diferencia en el |
| proceso para ambos. Entonces, lo que hice fue elegir algunos PDF, docx, hojas de cálculo y un archivo JMP. Ahora, si su formato de archivo es JMP, lo que hará CoBase, lo hará |
| analizar alguna información del archivo, por ejemplo, enumerará los nombres de las columnas, así como, ya sabes, las unidades, los modelos, el conjunto de datos, |
| ese tipo de información. También intentará adivinar un nombre estándar, por lo que mostraré, al final, cómo configurar, pero los usuarios administradores pueden configurar nombres estándar para varios parámetros y los usuarios pueden elegir los parámetros estándar desde aquí. |
| Y si ya existen en el sistema, CoBase intentará adivinar. Así, por ejemplo, en este caso la temperatura se ha asociado con |
| el parámetro de temperatura que existe en CoBase en este momento. Flujo de argón, que no tiene un parámetro asignado en este momento, porque es nuevo en el sistema, por lo que el usuario puede ir y elegir un nombre estándar. |
| Entonces, si sé que el argón FLW es el mismo que nuestro flujo en la deposición del paso, puedo |
| seleccione ese como mi parámetro estándar. Ahora bien, esto es opcional. Los usuarios no tienen que hacerlo, |
| pero si estandarizaron sus parámetros, sus columnas, entonces solo hace que sea más fácil buscar varias cosas. |
| Pero, o podrían volver y hacerlo más tarde, pero sí, pero en este momento, es una característica opcional, un proceso opcional. |
| Wayne Levin | Una de las... una de las claves en torno a esto solo para aclarar, los nombres de las columnas que están a la izquierda, son de la tabla de datos JMP que identificó Farhan. |
| Y para buscar algo, tenemos que tener un estándar. Tenemos que estar de acuerdo con un estándar. Entonces, básicamente, lo que CoBase nos permite hacer, que es lo que significa CO, es que estamos colaborando de forma asincrónica con colegas. Hay un montón de conombres aquí. Estamos cooperando. |
| Entonces. |
| Tenemos que ponernos de acuerdo en los nombres y lo que estamos tratando de hacer es que sea muy fácil cuando vayas a cargar |
| para asignarle los nombres propios. Así que Farhan acaba de decir que es opcional. Es cierto, porque queremos asegurarnos de que la gente |
| subir. Sabemos que si se lo ponemos difícil, no lo van a hacer. Dirán, oh, lo haré más tarde hoy, y luego no lo harán. |
| Bien, entonces, lo haré mañana. Me pondré a ello mañana, y luego no. Ya sabes, ese tipo de cosas. La otra cosa que podemos hacer es identificar, |
| ya sabes, las tablas que se han subido y que no tienen nombres estándar en ellas. Esa sería una función de administrador, por así decirlo, por lo que pueden corregirse más tarde, está bien. Más o menos |
| ahora tenemos la nomenclatura... son esenciales para facilitar, ya sabes, la optimización del sistema. Si vamos a cooperar, tenemos que estar de acuerdo con... tenemos que estar de acuerdo con un estándar, así que eso es una gran parte. Y algo que acabamos de agregar recientemente, Farhan, acabas de mencionar las unidades de medida. |
| Así que eso también es parte de esto, así que si estás cargando y se te recordará cuál es la unidad de medida o cuál debería ser y |
| facilitamos cambiar eso si, de hecho, ya sabes, alguien midió en milímetros pero el estándar es centímetros o nanómetros lo que sea. De todos modos, queremos facilitar esa estandarización. |
| Sí, ¿qué más deberíamos mencionar aquí? Ahí está el etiquetado que puedes hacer, comentarios, adelante, Farhan. |
| farhan mansoor | Sí, entonces puede agregar un comentario a nivel de archivo o puede agregar un comentario a nivel de lote, tener notas generales sobre toda la carga. |
| Las etiquetas, también puede agregarlas aquí, por lo que estas son las etiquetas preexistentes. Entonces puede agregar, como si quisiera agregar una etiqueta, puedo agregar una etiqueta de tecnología de serie, cosas así. |
| Wayne Levin | Vale, ¿por qué no lo subimos? |
| farhan mansoor | Sí, subamos esto. |
| Wayne Levin | Entonces, para que sepa en qué consiste, está en el back-end, es una base de datos del servidor SQL y en el front-end, es un complemento de JMP, así que estamos ejecutando esto en JMP obviamente y está instalado, como cualquier otro complemento. Esta configuración que tiene que suceder. |
| CoBase se puede instalar y poner en marcha literalmente en minutos. Realmente solo depende de ti. Tiene una secuencia de comandos para instalar la base de datos y hacer doble clic, instalar el complemento, su configuración y boom, ya está en funcionamiento. Así que es bastante fácil hacer eso y, oh, estamos allí arriba y. |
| ¿Por qué no hacemos una búsqueda rápida? |
| farhan mansoor | Entonces, una vez que termine de cargarse, le dará una identificación de lote como referencia, por lo que también puede buscarlo. |
| Así que si hago una búsqueda de eso. |
| Wayne Levin | Por supuesto, también puede buscarlo, según los nombres de los factores, etc., pero |
| sí, solo vamos a poner la identificación del lote allí, solo para que podamos |
| centrado sólo en esto. |
| farhan mansoor | Así que estos son los archivos que acabo de subir. Y puede ver gráficos similares, gráficos de distribución de parámetros, si hay algún modelo, aparecerá aquí, ya que solo tiene un JMP |
| archivo. Hay mucho, y también podemos descargar los archivos, así que si descargo un archivo JMP, se abrirá dentro de JMP. |
| Pero si es un archivo que no es JMP, por ejemplo, si es un archivo doc, se abrirá con su visor de documentos predeterminado, en mi caso, sería Microsoft Word. |
| Wayne Levin | Justo entonces fluye hacia atrás en la búsqueda original. Si buscamos, oye, quién miró el flujo de argón, o qué tienes, |
| no solo obtenemos el archivo JMP aquí, como lo que vemos aquí, sino que también veríamos estos otros archivos asociados con eso, por lo que también regresarían a usted. |
| Así que eso es un poco acerca de la carga. Nuevamente estamos tratando de |
| facilitar la estandarización y estamos, nuevamente, tratando de hacerlo fácil, muy fácil de hacer. |
| Ahora, por supuesto, tendría un montón de usuarios de CoBase, y también tendría algunas personas que tendrían privilegios administrativos. ¿Por qué no echamos un vistazo rápido a eso, Farhan? |
| Porque aquí es donde... no profundizamos demasiado en esto. Si desea ver más sobre esto o hablar más sobre esto, podemos hablar durante las preguntas o puede contactarnos |
| después, ya sabes, en cualquier momento. |
| Entonces, ¿eres tú? |
| Aquí vamos. |
| farhan mansoor | En eso. Sí. |
| Wayne Levin | Quiero hablar brevemente sobre cómo se configuran los parámetros aquí. |
| farhan mansoor | Sí, a la izquierda, ves todos los pasos o bueno, los llamamos dominios. Estos podrían ser los pasos de producción o los componentes o subcomponentes del producto. |
| Y si hago clic en uno de los pasos aquí, le mostrará todos los parámetros que existen actualmente... actualmente existen este dominio en particular y también los subdominios. Y los usuarios administradores pueden venir y agregar nuevos parámetros |
| o edite los existentes, por lo que esto creará esos nombres estándar que los usuarios pueden seleccionar durante la carga. |
| Los usuarios administradores también pueden asignar una unidad estándar, por lo que en el lado derecho, verá todas las unidades estándar asociadas con los parámetros estándar. |
| Wayne Levin | A la derecha y luego las etiquetas allí. |
| se menciono.... ahi. Voy a volver a los parámetros por un momento. Puede cambiar los nombres de estos parámetros. Lo siento, nos perdimos algo allí. Podríamos mostrarte eso, recuerda que subimos una tabla y cambiamos el flujo de argón, cambiamos el nombre. |
| Bueno, cuando descarguemos esa tabla, tendrá el nombre correcto y si alguna vez decidimos que, por cualquier motivo, queremos cambiar algunos de estos nombres estándar con el tiempo, puede decidir que |
| algo es un poco más descriptivo o, ya sabes, es posible que solo quieras cambiarlo, para que puedas hacer eso. Puede cambiarlos aquí en el panel de administración y eso |
| haga, digamos, cambios dentro del sistema para que ahora pueda buscar en función de esos nuevos nombres y el historial seguirá apareciendo. |
| Así que hemos añadido esa flexibilidad. Fue una de las cosas más difíciles, quizás la más difícil, en términos de construir CoBase para empezar. Lo siento, Forhan, te estaba llevando, pero veamos las etiquetas, para que tengan una idea de eso. |
| farhan mansoor | Tiene un conjunto de etiquetas que los usuarios administradores pueden crear. Aquí puede agregar nuevos tipos de etiquetas o nuevas etiquetas dentro de etiquetas, tipos de etiquetas, ahora mismo, podemos ver algunos ejemplos aquí. Por ejemplo, etiquetas de tecnología, etiquetas de tipo de estudio, cosas así. |
| Wayne Levin | Sí, tenemos para la tecnología, tenemos una empresa, que dijo mira, sabes que tenemos diferentes eras, por así decirlo, diferentes tecnologías y no queremos tirar cosas que, ya sabes, se hicieron de versiones anteriores, si lo hará, por una tecnología anterior. |
| Entonces querían poder nombrar eso y, de hecho, pueden hacerlo. |
| Sabes que es obvio, probablemente quieras etiquetar a los analistas, ya sabes, para que puedas ir por el nombre de alguien o lo que sea, o alguna ID de proyecto. Sabes, esas son etiquetas bastante obvias, pero puedes crear las etiquetas que quieras, y puedes agregar etiquetas en cualquier momento que quieras, |
| ya sabes, a esto como se te ocurren. |
| Ese es el lado de demostración de esto que queríamos mostrarles. Espero que eso le dé una idea y, de nuevo, sabe que agradecemos cualquier pregunta que pueda tener o |
| comentarios Solo voy a... Voy a cambiarlo de nuevo a mi pantalla. Gracias, Farhan. |
| Y a ver si puedo conseguir esto. |
| De acuerdo, estamos felices de atender cualquier pregunta o pensamiento que pueda tener. Dios mío, lo siento, vamos a tener que editar esto, esta es la diapositiva incorrecta. |
| Así que voy a retroceder. |
| Si tiene alguna pregunta o comentario, en la diapositiva, tendremos nuestra información de contacto, cuando vaya a cuando lo descargue. |
| Siéntase libre de comunicarse. Estaremos encantados de hacer una demostración más extensa o hablar sobre algunos desafíos que pueda tener o problemas que pueda tener, y cómo podríamos resolverlos con CoBase. Y realmente aprecio tu interés. Gracias. |
