Dr. Georg Raming of Siltronic Siltronic の Georg Raming 博士Georg Raming 博士は、シリコン ウェーハ技術の世界トップ メーカーの 1 つである Siltronic AG の電気エンジニアであり、シックス シグマ黒帯です。ドイツのブルクハウゼンに拠点を置く@Georg はシリコン結晶成長プロセスの開発に取り組み、Siltronic AG 全体の 100 人を超えるユーザーのJMP使用のサポートを担当しています。彼は電熱プロセスのシミュレーションで博士号を取得しています。
メグ: シックス シグマの黒帯であり、応用統計手法を長年にわたって仕事や研究に組み込んできたあなたは、Siltronic で、統計に不慣れな人々のための変革エージェントおよびリソースとして機能できる立場にあります。しかし、統計的手法の導入は最初は混乱を招く可能性があります。リーダーと同僚の両方からデータ イニシアチブへの支持を得るのに何が役立ちましたか?
Georg: Siltronic AG は統計に常に強みを持っています。これは半導体業界では本当に不可欠なものだからです。しかし、JMP により、ユーザーは高度な手法だけでなく標準統計も簡単に導入できるようになりました。
Siltronic では、経営陣がこのことにかなり早い段階から気づいていました。 JMP を使用すると、より包括的な分析とより適切な意思決定が可能になることがすぐに明らかになり、それが私たちに JMP を広く導入する原動力となりました。
メグ: 最初の実装段階で克服しなければならなかったハードルは何ですか?
Georg:一見すると、JMP は非常に複雑に見えます。そしてそれは Excel とは異なり、それが Excel の強みでもあります。しかし、確かに、ユーザーは考え方や行動を変える必要があります。ただし、このハードルを克服するためにユーザーが実行できる対策は複数あります。
完全に十分ではありませんが、何が可能なのかをユーザーに示すことでユーザーのモチベーションを高めることが非常に重要であることがわかりました。少数のユーザーは独自に JMP を学習しましたが、その他のユーザーに対しては、 適切なコミュニケーション戦略を展開し、サポートと個人トレーニングの機会を提供する必要がありました。それがスピードを上げるのに本当に役立ったのです。
Meg: JMP の初心者からよく聞かれる反対意見の 1 つは、統計的アプローチが専門知識に取って代わるのではないかという懸念です。それはシルトロニックで対処しなければならなかったことでしょうか？
ゲオルグ:私個人としては、この議論は説得力がありません。問題を解決するにはドメインの専門知識が常に必要ですが、統計的アプローチによってのみ改善および加速されます。
私の意見では、これはコミュニケーション上の課題です。統計分析は、ドメインの専門家と対立するのではなく、一緒に行うべきです。 JMP は使いやすいため、分野の専門家が独自に統計手法を利用することが容易になります。
メグ: サポートとトレーニングのリソースについて言及されましたが、Discovery Summit、STIPS、ユーザー グループなどを介して、分析機能を構築するために JMP 組織との関係をどのように活用してきたのか気になります。
Georg: JMP のこれらのリソースをすべて使用しましたが、それらが素晴らしく効果的であることがわかりました。実際、これは学習曲線を克服するのに非常に役立ちました。動的に改善されるソフトウェアの最先端にいることは非常に重要です。
もちろん、JMP チームとの個人的なつながりも役に立ち、特により高度な問題を解決する場合には非常に高く評価されます。
メグ: 分析の変革を提唱することは、あなたのキャリアにどのような影響を与えましたか?
Georg:分析の使用と分析アプローチの提唱は私の仕事の一部なので、それが私のキャリアの軌跡に直接影響を与えたとは言えません。しかし、それは私の多くの仕事と私のネットワークの両方を豊かにしてくれました。
メグ: 組織内でより成熟した分析文化を育もうとしている人に、どのようなアドバイスをしますか?
Georg:データ分析の使用について経営陣のサポートを受け、そのサポートを伝えます。統計手法の使用において目に見えるリーダーシップを確立し、統計がどのように仕事をサポートし、意思決定を改善するかを同僚に明確に示します。
メグ: JMP を始めたばかりの人にアドバイスはありますか?
Georg: JMP が何に必要なのかを考えて定義してください。次に、JMP を使用して定期的に実行できる小さな最初のタスクを見つけて、慣れるまで JMP のその小さな部分に集中してください。また、経験豊富なユーザーを探し、社内のユーザーが互いにサポートできるようにネットワークの構築に投資することをお勧めします。
組織内に優れた分析力を構築します。方法については、 jmp.com/advocateをご覧ください。
