Gian-Franco Pironti は、ドイツのダルムシュタットにある Merck KGaA でエレクトロニクス、機能材料、および表面ソリューションに従事するアプリケーション エンジニアです。 彼は、光の検出と測距 (LiDAR) と無線の検出と測距 (RADAR) の両方を使用した豊富な経験と、拡張された被写界深度と仮想現実モデリング言語を使用した顕微鏡法を使用しています。 Gian-Franco は、Merck Group の R&D 化学製品製造でキャリアをスタートさせ、電子化学薬品およびコーティングで 35 年以上の経験があります。
Meg: あなたのキャリアの軌跡を形作る上で、データ サイエンスはどのような役割を果たしてきましたか? データの重要性と可能性を実感するターニングポイントはありましたか?
ジャン・フランコ：アプリケーション エンジニアとしての仕事で、データの収集、処理、分析が非常に重要であることにすぐに気付きました。 当初、そのプロセスには少し時間がかかりましたが、アクセスできるデータが多ければ多いほど、結果は良くなりました。 さまざまな視点からチェックせずにデータを分析することに時間を費やすべきではないことに気付きました。
の中に半導体産業、プロセス、コスト、効率、および影響を分析するための私たちのアプローチには、膨大な量のデータが必要です! そして今日では、研究にも多くの情報が必要です。技術的および分析的な結果に対処する必要があります。
Meg: 分析的アプローチを提唱する際に最も頻繁に遭遇するのは、どのような種類の反論ですか? このような課題をどのように克服してきましたか？
ジャン・フランコ：ほとんどの反対意見は、データが多すぎるか、複雑すぎてバラバラなデータ セットを持つことに集中しています。 この種の複雑さにより、関連性の高い要素や重要な要素を見落として、重要性の低いものに集中するようになると、全体としての価値が少し失われる可能性があります。 ある程度までは、データの扱い方やデータ全体の価値観を変えてきました。 データが多ければ多いほど、最初は重要ではないように見えても、最終的には全体像や結果がより明確になります。
メグ：産業統計および/または分析の有効化の価値に関して、あなたが遭遇した一般的な誤解は何ですか?
ジャン・フランコ：最初はそれほど重要ではないデータもあると思うかもしれませんが、膨大な量のデータがあると、遅かれ早かれすべての木の森を見ることができなくなります。 データ (実際にはあらゆる種類のデータ) の収集は、あらゆる種類の付加価値活動やプロセスをトリガー、追跡、分析するために、日々ますます重要になっています。 私たちの業界では、データはプロセスの改善と安定化、トラブルが発生する前の事前警告または予測傾向の取得、コストの削減、時間の節約に不可欠です。
メグ: 得られる価値をどのように最大化しましたか? JMP ? 他の人が十分に活用していないと感じている JMP コミュニティの機能や側面はありますか?
ジャン・フランコ：私の個人的な意見では、JMP の威力は、サポート、問題分析、および事実とデータに基づくソリューションの検索の分野で働く技術者にはまだ見られていません。 簡単な概要を取得するだけでも、グラフィカルなアプローチにより、分析で観察したパラメーターを含めたり除外したりできます。 次に、たとえば適用することにより、深いダイビング、問題解決に飛び込むことができますDOE .
メグ： JMP のどのリソースを利用しましたか? 特に役立つものはありますか？
ジャン・フランコ：個人的に最も役立つのは、データを視覚化できる機能です。 私はいつも、分布ヒストグラムとそれに続く多変量解析と 3D 散布図を使用してデータの分析を開始します。 このプロセスは、問題へのアプローチ方法や解決方法について非常に良いアイデアを与えてくれます。 その後、DOE に足を踏み入れます。
メグ：しようとしている人に何かアドバイスはありますか？分析の採用を増やす組織内で？
ジャン・フランコ：チェックアウトしてから配布するJMP に関する YouTube ビデオ他人を説得するために！
メグ： JMPを始めたばかりの人はどうですか？
ジャン・フランコ： YouTube の JMP ソフトウェア チャンネルを見ることを強くお勧めします。 そして、明確でよく整理された少量のデータから始めて、自分で試してみてください。
メグ：分析に関して、何年も前に知っていればよかったと思うことはありますか?
ジャン・フランコ：ほとんどの人は、Excel のデータ シート (特定のしきい値まで適切に配置できる 2 次元のグラフィック) から始めます。 しかし、遅かれ早かれ Excel シートでできることの限界に達し、Excel でピボット テーブルを使用する方法を学習し始めるでしょう。 それはしばらくの間は役立つかもしれませんが、遅かれ早かれ再び制限に行き着くでしょう. それからJMPが来て、彼らは一気に大きな一歩を踏み出すことができます.
