Gian-Franco Pironti는 독일 다름슈타트에 있는 Merck KGaA의 전자, 성능 재료 및 표면 솔루션 분야에서 일하는 응용 엔지니어입니다. 그는 광 탐지 및 거리 측정(LiDAR) 및 무선 탐지 및 측정(RADAR)뿐만 아니라 확장된 피사계 심도 및 가상 현실 모델링 언어를 사용하는 현미경을 사용한 광범위한 경험을 보유하고 있습니다. Merck Group의 R&D 화학 제품 생산 분야에서 경력을 시작한 Gian-Franco는 전자 화학 및 코팅 분야에서 35년 이상의 경험을 보유하고 있습니다.
Meg: 데이터 과학은 경력 궤도를 형성하는 데 어떤 역할을 했습니까? 데이터의 중요성과 잠재력을 깨닫게 된 전환점이 있었습니까?
지안 프랑코: 애플리케이션 엔지니어로 일하면서 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 것이 매우 중요하다는 것을 아주 빨리 깨달았습니다. 처음에는 이 프로세스에 시간이 좀 걸렸지만 액세스할 수 있는 데이터가 많을수록 결과가 더 좋았습니다. 다른 관점에서 확인하지 않고 데이터를 분석하는 데 시간을 낭비해서는 안 된다는 것을 깨달았습니다.
에서 반도체 산업 , 프로세스, 비용, 효율성 및 영향을 분석하는 우리의 접근 방식에는 엄청난 양의 데이터가 필요합니다! 그리고 오늘날 연구에는 많은 정보가 필요합니다. 기술 및 분석 결과를 다루어야 합니다.
Meg: 분석적 접근 방식을 옹호할 때 어떤 종류의 반대가 가장 자주 발생합니까? 이러한 어려움을 어떻게 극복했습니까?
지안 프랑코: 대부분의 반대는 데이터가 너무 많거나 너무 복잡하고 이질적인 데이터 세트를 중심으로 합니다. 이러한 종류의 복잡성으로 인해 더 관련성 있거나 중요한 요소를 간과하고 덜 중요한 것에 집중하게 되면 총체적으로 약간의 가치를 잃을 수 있습니다. 어느 정도까지는 데이터를 처리하는 방식과 데이터 전체의 가치에 대한 관점을 변경했습니다. 데이터가 많을수록 처음에는 중요하지 않은 것처럼 보일지라도 결국에는 그림이나 결과가 더 명확해집니다.
메그: 산업 통계 및/또는 분석 지원의 가치와 관련하여 흔히 접하게 되는 몇 가지 오해는 무엇입니까?
지안 프랑코: 사람들은 처음에는 일부 데이터가 그다지 중요하지 않다고 생각할 수도 있지만 데이터가 엄청나면 조만간 모든 나무의 숲을 볼 수 없습니다! 모든 유형의 부가가치 활동 및 프로세스를 트리거, 추적 및 분석하기 위해 데이터(사실 모든 종류의 데이터)를 수집하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 우리 업계에서 데이터는 프로세스를 개선 및 안정화하고, 문제가 발생하기 전에 사전 경고 또는 예측 추세를 얻고, 비용을 절감하고, 시간을 확보하는 데 매우 중요합니다.
Meg: 당신이 얻는 가치를 어떻게 극대화했습니까? JMP ? 다른 사람들이 충분히 활용하지 못하고 있다고 느끼는 JMP 커뮤니티의 기능이나 측면이 있습니까?
지안 프랑코: 제 개인적인 의견으로는 지원, 문제 분석, 사실 및 데이터 기반 솔루션 검색 분야에서 일하는 기술 인력이 아직 JMP의 힘을 알지 못한다고 생각합니다. 간단한 개요를 얻기 위해 그래픽 접근 방식을 사용하면 분석에서 관찰한 매개변수를 포함하거나 제외할 수 있습니다. 그런 다음 예를 들어 암사슴 .
메그: 어떤 JMP 리소스(있는 경우)를 활용했습니까? 특히 도움이 되는 것이 있습니까?
지안 프랑코: 개인적으로 가장 도움이 되는 것은 데이터를 시각화할 수 있다는 것입니다. 저는 항상 분포 히스토그램과 다변수 분석 및 3D 산포도를 사용하여 데이터를 분석하기 시작합니다. 이 프로세스는 문제에 접근 및/또는 해결하는 방법에 대한 매우 좋은 아이디어를 제공합니다. 나중에 DOE에 들어갑니다.
메그: 노력하는 사람들에게 조언을 해주실 수 있으신가요? 분석 채택 증가 조직 내에서?
지안 프랑코: 확인 후 배포 JMP에 대한 YouTube 동영상 다른 사람을 설득하기 위해!
메그: JMP를 막 시작하는 사람은 어떻습니까?
지안 프랑코: YouTube에서 JMP 소프트웨어 채널을 보는 것이 좋습니다. 그리고 명확하고 잘 정리된 소량의 데이터로 시작하여 직접 시도해 보십시오.
메그: 몇 년 전에 알았더라면 좋았을 분석과 관련하여 지금 알고 있는 것이 있습니까?
지안 프랑코: 대부분의 사람들은 특정 임계값까지 잘 정렬될 수 있는 2차원 그래픽인 Excel 데이터 시트로 시작합니다. 그러나 조만간 Excel 시트에서 수행할 수 있는 작업의 한계에 도달하고 Excel에서 피벗 테이블을 사용하는 방법을 배우기 시작할 것입니다. 그것은 잠시 동안 도움이 될 수 있지만 조만간 다시 한계로 끝날 것입니다. 그런 다음 JMP가 나타나며 한 번에 큰 진전을 이룰 수 있습니다.
