Dr. Georg Raming of Siltronic Dr. Georg Raming de Siltronic Georg Raming, PhD, es ingeniero eléctrico y Six Sigma Black Belt en Siltronic AG, uno de los principales fabricantes del mundo de tecnología de obleas de silicio. Con sede en Burghausen, Alemania, @Georg trabaja en el desarrollo de procesos de crecimiento de cristales de silicio y es responsable de respaldar el uso de JMP para más de cien usuarios en Siltronic AG. Tiene un doctorado en simulación de procesos electrotérmicos.
Meg: Como Six Sigma Black Belt y alguien cuyo trabajo e investigación han incorporado métodos estadísticos aplicados durante muchos años, usted se encuentra en una posición en Siltronic en la que puede actuar como agente de cambio y recurso para aquellos que son nuevos en las estadísticas. Pero la introducción de métodos estadísticos puede resultar perjudicial al principio. ¿Qué le ayudó a obtener apoyo para las iniciativas de datos tanto de su dirección como de sus colegas?
Georg: Siltronic AG siempre ha sido fuerte en estadística, ya que esto es realmente imprescindible en la industria de los semiconductores . Pero JMP ha hecho que sea mucho más fácil y atractivo para los usuarios implementar estadísticas estándar así como métodos avanzados.
En Siltronic, nuestra dirección fue consciente de esto desde el principio. Pronto se hizo evidente que con JMP era posible realizar análisis más completos y tomar mejores decisiones, y eso nos impulsó a implementarlo ampliamente.
Meg: ¿Cuáles fueron algunos de los obstáculos que tuviste que superar en esa fase inicial de implementación?
Georg: A primera vista, JMP parece bastante complejo. Y es diferente de Excel, que también es su punto fuerte. Pero, sin duda, los usuarios necesitan cambiar su forma de pensar y actuar. Sin embargo, hay más de una medida que los usuarios pueden tomar para superar este obstáculo.
He descubierto que es bastante importante (aunque no del todo suficiente) motivar a los usuarios ofreciéndoles una visión de lo que es posible. Una pequeña parte de los usuarios aprendió JMP de forma independiente, pero para los demás, tuve que implementar una buena estrategia de comunicación y brindarles oportunidades de apoyo y capacitación personal. Eso es lo que realmente nos ayudó a ganar velocidad.
Meg: Una de las objeciones más comunes que escuchamos de los recién llegados a JMP es que algunos temen que los enfoques estadísticos suplanten la experiencia en el dominio. ¿Es algo que habéis tenido que abordar en Siltronic?
Georg: A mí personalmente este argumento no me parece convincente. La experiencia en el dominio siempre es necesaria para resolver problemas y solo se mejora y acelera mediante enfoques estadísticos.
En mi opinión, este es un desafío de comunicación: el análisis estadístico debe realizarse junto con expertos en el campo, no en contra. La facilidad de uso de JMP facilita que los expertos en el campo utilicen métodos estadísticos por su cuenta.
Meg: Mencionaste recursos de soporte y capacitación, y me pregunto cómo has aprovechado tu relación con la organización JMP (a través de cosas como Discovery Summits, STIPS y grupos de usuarios) para desarrollar capacidad de análisis.
Georg: Utilicé todos estos recursos de JMP y los encontré excelentes y efectivos. De hecho, realmente nos ha ayudado a superar la curva de aprendizaje. Es muy importante estar a la vanguardia de un software que mejora dinámicamente.
Por supuesto, la conexión personal con el equipo de JMP también es útil y muy apreciada, especialmente cuando se resuelven problemas más avanzados.
Meg: ¿Cómo ha impactado la promoción de la transformación analítica en el curso de su carrera?
Georg: El uso de la analítica y la defensa de enfoques analíticos son parte de mi trabajo, por lo que no puedo decir que haya tenido ningún impacto directo en mi trayectoria profesional. Pero ha enriquecido mucho mi trabajo y mi red.
Meg: ¿Qué consejo le darías a alguien que quiera cultivar una cultura analítica más madura en su organización?
Georg: Obtenga apoyo de la gerencia sobre el uso del análisis de datos y comunique ese apoyo. Establezca un liderazgo visible en el uso de métodos estadísticos y demuestre claramente a sus colegas cómo las estadísticas respaldan su trabajo y mejoran la toma de decisiones.
Meg: ¿Qué consejo le darías a alguien que recién está comenzando con JMP?
Georg: Piensa y define para qué necesitas JMP. Luego intente encontrar una primera tarea pequeña que pueda realizarse regularmente con JMP y concéntrese en esa pequeña parte de JMP hasta que se sienta más cómodo con ella. Además, recomiendo buscar un usuario experimentado e invertir en construir una red para que los usuarios de su empresa puedan apoyarse entre sí.
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