Steve Hampton es gerente de control de procesos para PCC Structurals El Gerente de Control de Procesos, Steve Hampton, ha hecho una carrera introduciendo iniciativas Lean Six Sigma en la industria de la fundición. Después de unirse al fabricante de fundición de inversión PCC Structurals hace quince años como ingeniero, Steve reconoció el potencial de los enfoques estadísticos para satisfacer mejor las necesidades metalúrgicas y dimensionales de los clientes en plazos reducidos y a costos más bajos.
Dentro de su ámbito actual de control de procesos, Steve dice que es fundamental pensar no solo en un aspecto de un proceso, sino en todo el flujo de valor. Los cambios tempranos en cualquier proceso pueden tener efectos colaterales y al tener una visión amplia de todo el flujo de trabajo de análisis , ha podido introducir mejoras específicas que reducen el retrabajo, los defectos y los costos posteriores.
En una conversación reciente, @shampton82 compartió sus pensamientos, y algunos consejos, sobre cómo ha obtenido más valor de JMP , tanto para su organización como para su propia carrera.
Meg: La introducción de cualquier método o herramienta nueva puede ser perjudicial al principio, especialmente para una organización que se considera a sí misma trabajando con las herramientas más avanzadas del mercado. ¡Pero eso no significa que no haya beneficios abrumadores para algunos de esos dolores de crecimiento de transición! ¿Qué tipos de ROI o mejoras han ayudado a impulsar las iniciativas de datos que ha introducido en PCC?
Steve: Esta pregunta me recuerda las curvas de energía de activación de mis días de escuela. Inicialmente, existe una gran barrera de energía para que se produzca una reacción, pero al agregar un catalizador apropiado, esa energía se reduce considerablemente. Veo a JMP, y la estructura de soporte que viene con el software, como ese catalizador para nuestra empresa.
En PCC, hemos tenido una larga historia con NEI y la mentalidad DMAIC, siendo Minitab nuestro principal paquete de estadísticas. Pero también estábamos bastante atrapados en una rutina de análisis de regresión bivariada y ANOVA. Peor aún, con las limitaciones de Minitab y Excel, los ingenieros tendrían que saltar entre los dos varias veces durante un análisis, y muchos terminaron usando Excel porque era lo que sabían y con lo que podían ser eficientes. El resultado fueron algunas visualizaciones correctas de nuestros datos y procesos, pero un retroceso en la rigurosidad estadística en torno a las decisiones.
En el momento en que me presentaron JMP por primera vez, era un superusuario de Minitab y, para ser honesto, no vi el valor de inmediato. Sin embargo, una vez que hice el cambio con la ayuda de @Jordan_Hiller La capacitación en el lugar de 's y algunos excelentes seminarios web a pedido , nunca miré hacia atrás. Todos los que han hecho la transición sienten lo mismo.
El punto de inflexión para mi planta fue una excursión de proceso bastante grande en la que no conseguíamos nada con nuestras herramientas típicas, pero nos costaba cientos de miles de dólares porque el problema persistía. El equipo del proyecto volvió a lo básico con el mapeo de procesos y la lluvia de ideas y comenzó a usar las poderosas herramientas de visualización de JMP para probar teorías rápidamente en un entorno grupal. Luego podríamos realizar una prueba estadística para ver si valía la pena seguir adelante. Esto condujo a una comprensión rápida de cuáles deberían ser las principales prioridades del experimento y un cambio fundamental en lo que priorizamos para controlar nuestro proceso.
A partir de eso, no solo resolvimos nuestra desviación del proceso (que inicialmente se centró en algunas partes), sino que también vimos una mejora en todas las partes. La velocidad a la que JMP nos permitió llegar a elementos procesables y la flexibilidad para destilar problemas complejos con Graph Builder y Profiler permitieron que la alta dirección de PCC viera el valor de JMP para nuestra empresa. Recién este año estamos capacitando a todo nuestro personal de rotación técnica con el Curso STIPS arraigar este pensamiento y la capacidad de utilizar JMP desde el comienzo de sus carreras.
Meg: Estás describiendo dos tipos diferentes de recién llegados a JMP. Uno es una persona, tal vez recién egresada de la universidad, que aún no ha utilizado herramientas como JMP en un lugar de trabajo industrial. El otro está más avanzado en su carrera y ya tiene preferencias bien establecidas cuando se trata de herramientas estadísticas. Y como ex "superusuario de Minitab", ¡suena como si estuviera anteriormente en esa segunda categoría!
Una de las objeciones más comunes que escuchamos, con mayor frecuencia de ese grupo de carreras más avanzadas, es que algunos temen que los enfoques estadísticos en JMP suplanten su experiencia en el dominio. ¿Cómo ha cambiado JMP la forma en que usted y su equipo aplican el conocimiento y las habilidades del dominio?
Steve: Graph Builder y Profiler son la piedra de Rosetta para expertos en dominios y nerds de JMP. La capacidad de imágenes dinámicas básicamente permite a los expertos del dominio ver lo que dicen los datos en diferentes configuraciones y en diferentes entornos gráficos. Ese es realmente el momento "ah-ha" porque ven lo que tienen en la cabeza, y JMP les permite explicar los vínculos entre los elementos del proceso muy claramente a otros miembros del equipo.
Entonces, en las reuniones del equipo del proyecto, rápidamente veo a nuestros expertos de dominio dirigiendo la conversación: "¿podemos ver este factor frente a ese?" o "superpongamos esto y aquello", y luego empiezo a hablar con el equipo sobre lo que están viendo y Qué se puede hacer.
Meg: Cuéntanos sobre tu relación con la organización JMP. Hay algunas personas que simplemente usan el software, y eso está bien, pero hay otras que realmente se involucran con JMP como organización. ¿Qué tipo de valor, según su experiencia, ha obtenido al aprovechar algunos de los recursos que ofrece JMP?
Steve: He estado usando JMP ahora durante unos seis años (y JMP Pro durante dos), pero no fue hasta hace un par de años que realmente me involucré en la comunidad JMP. Estuve bastante activo en los foros de discusión de la comunidad JMP (principalmente solicitando ayuda con las secuencias de comandos), asistí a Discovery Summit 2019 (¡que fue increíble!) y tuve la suerte de ser seleccionado para presentar al menos el Discovery Summit del año .
También veo regularmente los seminarios web a pedido, he realizado la capacitación STIPS y he tomado el cursos de formación en línea DOE, ¡así que en este punto se podría decir que estoy con todo!
Todo lo que he enumerado es el inmenso valor agregado que la mayoría de la gente no conoce. O tal vez no entienden cuánto valor hay fuera de la propia aplicación JMP. Tener un recurso técnico local como Jordan con quien puedo compartir ideas y que puede hacer sesiones de capacitación grupal para nosotros es realmente un cambio de juego cuando se trata de un grupo de usuarios de JMP que crece y prospera.
Meg: ¿Cómo diría que su defensa de la transformación de la analítica ha impactado en su trayectoria profesional?
Steve: No estoy seguro de estar en mi rol actual como Gerente de control de procesos en este momento si no fuera por mi amor por todo lo relacionado con los datos y las estadísticas. Ocupé múltiples funciones de operaciones e ingeniería antes de unirme al equipo de control de procesos en PCC, pero creo que lo que me ayudó a conseguir el puesto fue mi comprensión de cómo los datos y las decisiones basadas en datos pueden conducir a cambios de funciones escalonadas en el control y mejora de un proceso. ¡Eso y mi interés en convertir a otros en nerds de las estadísticas!
También me ayudó con la exposición a otras plantas, la creación de redes entre divisiones y la exposición en conferencias técnicas mientras ayudo a otros con sus problemas de análisis de datos y presento lo que estamos haciendo nuevo en mi planta.
Meg: ¿Qué consejo le daría a alguien que busca cultivar una cultura analítica más madura en su organización?
Steve: Creo que lo primero es obligar a las personas a tomarse el tiempo para aprender. Comenzar, tratar de comprender el análisis de datos y usar un nuevo programa como JMP requiere que un gerente diga que está bien ir más lento a corto plazo con los problemas analíticos para que las personas se sientan capacitadas para aprender realmente en lugar de recurrir a sus viejas formas. Cuando la casa está en llamas, las personas naturalmente no agarrarán la herramienta que los ralentizará al principio, así que ese es nuestro trabajo como agentes de cambio para hacerles saber que está bien ir más lento al principio para terminar yendo más rápido y más lejos en general. .
También recomendaría encontrar a alguien apasionado por el análisis de datos y empoderarlo para que tenga tiempo de compartir su pasión y ser una fuerza contagiosa. Pueden alentar a otros a aprovechar todas las oportunidades disponibles para probar nuevas formas de explorar datos y hacer que conduzcan a elementos procesables.
Finalmente, debe compartir las ganancias y asegurarse de que las personas no estén reinventando la rueda de las mejores prácticas analíticas, por lo que las reuniones de grupos de usuarios, los portales tecnológicos y los informes de mejores prácticas son fundamentales.
Meg: ¿Qué consejo le darías a alguien que acaba de empezar con JMP?
Steve: Estos son mis 5 mejores consejos:
- Aproveche los recursos gratuitos que JMP tiene para ofrecer.
- Dedícate a usar JMP lo suficiente como para desarrollar una memoria muscular de "botón".
- Haga que la plataforma sea más eficiente mediante el uso de botones de barra de herramientas personalizados y scripts para acciones y análisis de uso frecuente.
- SIEMPRE visualice sus datos antes de intentar hacer cualquier análisis.
- Involucrarse en los problemas de otras personas. Se sorprenderá de cuánto aprende explorando datos a los que no está acostumbrado y preguntas que nunca pensó cómo responder antes.
Desarrolle excelencia analítica en su organización. Averiguar como: jmp.com/advocate
