Steve Hampton est responsable du contrôle des processus pour PCC Structurals Le responsable du contrôle des processus, Steve Hampton, a fait carrière dans l'introduction d'initiatives Lean Six Sigma dans l'industrie de la fonderie. Après avoir rejoint le fabricant de fonderie de précision PCC Structurals il y a quinze ans en tant qu'ingénieur, Steve a reconnu le potentiel des approches statistiques pour mieux répondre aux besoins métallurgiques et dimensionnels des clients dans des délais réduits et à moindre coût.
Dans le cadre de sa compétence actuelle en matière de contrôle de processus, Steve affirme qu'il est essentiel de penser non seulement à un aspect d'un processus, mais à l'ensemble de la chaîne de valeur. Les premiers changements dans n'importe quel processus peuvent avoir des effets d'entraînement et en adoptant une vue d'ensemble de l'ensemble flux de travail d'analyse , il a pu introduire des améliorations ciblées qui réduisent les retouches, les défauts et les coûts en aval.
Dans une conversation récente, @shampton82 partagé ses réflexions - et quelques conseils - sur la façon dont il a tiré plus de valeur de JMP , tant pour son organisation que pour sa propre carrière.
Meg : L'introduction d'une nouvelle méthode ou d'un nouvel outil peut être perturbatrice au début, en particulier pour une organisation qui considère qu'elle travaille déjà avec les outils les plus avancés du marché. Mais cela ne signifie pas qu'il n'y a pas d'avantages écrasants à certaines de ces douleurs de croissance transitoires ! Quels types de retour sur investissement ou d'améliorations ont contribué à créer une dynamique pour les initiatives de données que vous avez introduites chez PCC ?
Steve : Cette question me rappelle les courbes d'énergie d'activation de mes jours d'école. Au départ, il existe une énorme barrière énergétique pour qu'une réaction ait lieu, mais en ajoutant un catalyseur approprié, cette énergie est considérablement réduite. Je considère JMP – et la structure de support fournie avec le logiciel – comme le catalyseur de notre entreprise.
Chez PCC, nous avons une longue histoire avec NEI et l'état d'esprit DMAIC, Minitab étant notre principal package de statistiques. Mais nous étions également assez coincés dans une ornière d'analyse de régression ANOVA et bivariée. Pire encore, avec les limites de Minitab et d'Excel, les ingénieurs devaient passer plusieurs fois de l'un à l'autre au cours d'une analyse, et beaucoup finissaient par utiliser Excel parce que c'était ce qu'ils savaient et avec lequel ils pouvaient être efficaces. Le résultat a été des visualisations correctes de nos données et processus, mais un recul de la rigueur statistique autour des décisions.
Au moment où j'ai découvert JMP pour la première fois, j'étais un superutilisateur de Minitab et, pour être honnête, je n'en ai pas immédiatement vu la valeur. Néanmoins, une fois que j'ai fait le changement avec l'aide de @Jordan_Hiller de formation sur place et quelques excellents webinaires à la demande , je n'ai jamais regardé en arrière. Tous ceux qui ont fait la transition ressentent la même chose.
Le point tournant pour mon usine a été une assez grande excursion de processus où nous n'avancions nulle part avec nos outils typiques - mais cela nous coûtait des centaines de milliers de dollars car le problème persistait. L'équipe du projet est revenue à l'essentiel avec la cartographie des processus et le brainstorming, et a commencé à utiliser les puissants outils de visualisation de JMP pour tester rapidement des théories en groupe. Ensuite, nous pourrions effectuer un test statistique pour voir s'ils valaient la peine d'être approfondis. Cela a conduit à une compréhension rapide de ce que devraient être les principales priorités de l'expérience et à un changement fondamental de ce que nous avons priorisé dans le contrôle de notre processus.
À partir de là, non seulement nous avons résolu notre excursion de processus (qui était initialement concentrée sur quelques parties), mais nous avons également constaté une amélioration dans toutes les parties. La rapidité avec laquelle JMP nous a permis d'accéder à des éléments exploitables et la flexibilité dans la résolution de problèmes complexes avec Graph Builder et Profiler ont permis à la haute direction de PCC de voir la valeur de JMP pour notre entreprise. Cette année seulement, nous formons maintenant tout notre personnel de rotation technique avec le Cours STIPS d'ancrer cette réflexion et la capacité d'utiliser JMP dès le début de leur carrière.
Meg : Vous décrivez deux types différents de nouveaux venus dans JMP. L'un d'entre eux est une personne, peut-être fraîchement sortie de l'université, qui n'a pas encore utilisé d'outils tels que JMP sur un lieu de travail industriel. L'autre est plus avancé dans sa carrière et a déjà des préférences bien établies en matière d'outils statistiques. Et en tant qu'ancien « superutilisateur de Minitab », vous semblez appartenir à cette deuxième catégorie !
L'une des objections les plus courantes que nous entendons - le plus souvent de la part de ce groupe de carrière plus avancé - est que certains craignent que les approches statistiques de JMP ne supplantent leur expertise dans le domaine. En quoi JMP a-t-il changé la façon dont vous et votre équipe appliquez les connaissances et les compétences du domaine ?
Steve : Graph Builder et Profiler sont la pierre de Rosette pour les experts du domaine et les nerds JMP. La capacité des visuels dynamiques permet essentiellement aux experts du domaine de voir ce que disent les données dans différents paramètres et dans différents environnements graphiques. C'est vraiment le moment « ah-ha » parce qu'ils voient ce qu'ils ont en tête – et JMP leur permet d'expliquer très clairement les liens entre les éléments du processus aux autres membres de l'équipe.
Ainsi, lors des réunions d'équipe de projet, je vois rapidement nos experts du domaine conduire la conversation - "pouvons-nous regarder ce facteur par rapport à celui-là" ou "superposons ceci et cela" - puis je commence à parler à l'équipe de ce qu'ils voient et ce qui peut être fait.
Meg : Parlez-nous de votre relation avec l'organisation JMP. Certaines personnes se contentent d'utiliser le logiciel, et c'est très bien, mais d'autres s'engagent réellement auprès de JMP en tant qu'organisation. D'après votre expérience, quel type de valeur avez-vous retiré de l'utilisation de certaines des ressources proposées par JMP ?
Steve : J'utilise JMP depuis environ six ans (et JMP Pro depuis deux ans), mais ce n'est qu'il y a quelques années que je me suis vraiment impliqué dans la communauté JMP. J'ai été assez actif sur les forums de discussion de la communauté JMP (demandant principalement de l'aide pour les scripts), j'ai assisté au Discovery Summit 2019 (qui était génial !) et j'ai eu la chance d'être sélectionné pour présenter au moins un sommet de la découverte d'une année .
Je regarde aussi régulièrement les webinaires à la demande, j'ai suivi la formation STIPS et j'ai suivi le cours de formation DOE en ligne, donc à ce stade, vous pourriez dire que je suis tout à fait d'accord !
Tout ce que j'ai énuméré est l'immense valeur ajoutée que la plupart des gens ne connaissent pas. Ou peut-être qu'ils ne comprennent pas la valeur qu'il y a en dehors de l'application JMP elle-même. Le fait d'avoir une ressource technique locale comme Jordan à qui je peux faire part de mes idées et qui peut organiser des sessions de formation de groupe pour nous change vraiment la donne lorsqu'il s'agit de développer et de prospérer un groupe d'utilisateurs JMP.
Meg : Comment diriez-vous que votre plaidoyer pour la transformation de l'analytique a eu un impact sur votre trajectoire de carrière ?
Steve : Je ne suis pas sûr que je serais dans mon rôle actuel de Process Control Manager en ce moment si ce n'était pas pour mon amour de toutes les données et statistiques. J'avais occupé plusieurs postes d'exploitation et d'ingénierie avant de rejoindre l'équipe de contrôle de processus de PCC, mais je pense que ce qui m'a aidé à décrocher ce poste était ma compréhension de la façon dont les données et les décisions basées sur les données peuvent entraîner des changements de fonction par étape dans le contrôle et amélioration d'un processus. Cela et mon intérêt à convertir les autres en stat nerds !
Cela m'a également aidé à être exposé à d'autres usines, à créer des réseaux entre les divisions et à participer à des conférences techniques, car j'aide les autres à résoudre leurs problèmes d'analyse de données et à présenter ce que nous faisons de nouveau dans mon usine.
Meg : Quels conseils donneriez-vous à quelqu'un qui souhaite cultiver une culture analytique plus mature dans son organisation ?
Steve : Je pense que la chose numéro 1 est de forcer les gens à prendre le temps d'apprendre. Pour commencer, essayer de comprendre l'analyse de données et utiliser un nouveau programme comme JMP, un responsable doit dire qu'il est acceptable d'aller plus lentement à court terme avec des problèmes d'analyse afin que les gens se sentent capables d'apprendre plutôt que de recourir à leurs anciennes méthodes. Lorsque la maison est en feu, les gens ne saisiront pas naturellement l'outil qui les ralentira au début, c'est donc notre travail en tant qu'agents du changement de leur faire savoir qu'il est normal d'aller plus lentement au début pour finir par aller plus vite et plus loin dans l'ensemble .
Je recommanderais également de trouver quelqu'un passionné par l'analyse de données et de lui donner le temps de partager sa passion et d'être une force contagieuse. Ils peuvent encourager les autres à saisir toutes les opportunités disponibles pour essayer de nouvelles façons d'explorer les données et de les faire aboutir à des éléments exploitables.
Enfin, vous devez partager les victoires et vous assurer que les gens ne réinventent pas la roue des meilleures pratiques analytiques. Les réunions de groupes d'utilisateurs, les portails techniques et les rapports sur les meilleures pratiques sont donc essentiels.
Meg : Quels conseils donneriez-vous à quelqu'un qui débute avec JMP ?
Steve : Voici mes 5 meilleurs conseils :
- Profitez des ressources gratuites offertes par JMP.
- Consacrez-vous suffisamment à utiliser JMP pour développer une mémoire musculaire « bouton ».
- Rendez la plate-forme plus efficace en utilisant des boutons de barre d'outils personnalisés et des scripts pour les actions et analyses fréquemment utilisées.
- Visualisez TOUJOURS vos données avant d'essayer de faire une analyse.
- Impliquez-vous dans les problèmes des autres. Vous serez étonné de voir tout ce que vous apprendrez à explorer des données auxquelles vous n'êtes pas habitué et des questions auxquelles vous n'auriez jamais pensé à répondre auparavant.
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