Meagan Walker ist Senior Specialist für Operational Excellence bei Kemira, einem finnischen Anbieter nachhaltiger Chemikalien. Als führender Zulieferer für wasserintensive Industrien wie Zellstoff und Papier, Wasseraufbereitung und Energie treibt Kemira den globalen Nachhaltigkeitswandel durch Innovationen bei biobasierten Produkten voran.
In ihren mehr als sieben Jahren bei Kemira hatte Meagan mehrere Rollen inne, die sich auf den Vertrieb von Chemikalien, Prozessoptimierung, Verfahrenstechnik und kontinuierliche Verbesserung spezialisierten. Ihr aktueller Schwerpunkt als Teil des Operational Excellence-Teams liegt auf Big-Data-Analysen und Predictive Analytics, um Lösungen basierend auf der chemischen, mechanischen und digitalen Umgebung bereitzustellen. Sie verfügt über 13 Jahre Erfahrung in der Papierindustrie und arbeitete zuvor sowohl für AkzoNobel Pulp & Performance Chemicals als auch für Domtar. Meagan ist ein Lean Six Sigma Black Belt und hat einen Bachelor-Abschluss in Chemieingenieurwesen von der University of Arkansas.
Meg: Lassen Sie uns zunächst ein wenig über die Analysekultur bei Kemira sprechen. Wie entwickelt sich der Analyseansatz des Unternehmens?
Meagan: Digitale Dienste, einschließlich Predictive Analytics, sind derzeit ein Wachstumsprojekt und eine neue Initiative innerhalb von Kemira. Diese Dienstleistungen haben sich als Mehrwert für unsere Kunden entwickelt, um die Prozesseffizienz zu verbessern und die Variabilität zu reduzieren. Wir glauben, dass unsere Stärke in unserer Fehlerbehebungsmethodik liegt, die sich stark auf Datenanalysen unter Nutzung von Prozessexpertise und Datenergebnissen unserer Steuerungs- und Überwachungsgeräte stützt.
Meg: Gibt es häufige Missverständnisse, denen Sie in Bezug auf den Wert der Analysefähigkeit begegnen?
Meagan: Ich höre Leute sagen, dass sie „den Computern nicht vertrauen, dass sie alle Antworten ausspucken, weil es nur eine Black Box ist.“
Meg: Welche Rolle hat die Datenwissenschaft bei der Gestaltung Ihres persönlichen Karrierewegs gespielt?
Meagan: Zu Beginn meiner Karriere als Verfahrenstechniker wurde ich mit „Daten“ in der Fertigung vertraut gemacht. Das damalige Ziel bestand darin, so viele Daten wie möglich in Excel zu sammeln und dann stundenlang Tausende von Diagrammen und Kontrolldiagrammen zu erstellen, um den Prozess zu überwachen.
Je mehr ich über die Prozesse lernte und sie verstand, desto mehr wurde mir klar, wie wichtig Daten sind. Es war großartig, den Bedienern zuzuhören, die mir erzählten, was während einer Nachtschicht passierte, aber es war aufschlussreich, es anhand der Daten visuell sehen zu können.
Der Bedeutungswandel der Datenkompetenz kam für mich, als ich anfing, das Statistikpaket JMP zu verwenden. Ich konnte schöne Visualisierungen der Ergebnisse erstellen, musste aber den statistischen Fachjargon verstehen, um zu kommunizieren, was ich sah.
Meg: Als Mitglied derJMP Early Adopter-Programm, Sie sind JMP viel näher als viele Benutzer. Ich frage mich, ob es für Sie als einen Aspekt der JMP-Community etwas gibt, das Ihrer Meinung nach von den Leuten nicht ausreichend genutzt wird. Wie haben Sie den Wert, den Sie von JMP erhalten, maximiert?
Meagan: Wahrscheinlich die Online-Webinare , die mir wirklich Spaß gemacht haben und die ich ständig nutze. Ich kenne nur einen anderen Kollegen von mir, der diese Sitzungen nutzt, und er hat mich auch ermutigt, mich zu engagieren!
Als ich anfing, JMP zu lernen, begann ich mit den Live-Webinaren am Freitagnachmittag . Ich habe in meinem Kalender für jeden Freitag ein wiederkehrendes Ereignis festgelegt und mich für die jeweils stattfindende Sitzung angemeldet, unabhängig vom Trainingsniveau (Grundkenntnisse, Mittelstufe, Fortgeschrittene).
Ich begann zunächst, die Sprache von JMP zu erlernen. Zum Beispiel: Datentabelle, kontinuierliche vs. nominale Daten oder Zeichen vs. numerische Daten, rote Dreiecke , Datenfilter, Tabellierung, Graph Builder , Control Chart Builder , Skripterstellung…. Ich blieb bei den Freitagssitzungen auf dem Laufenden und übte jedes Mal neue Tricks, die ich lernte, wenn ich JMP benutzte. Als ich mit den Grundlagen vertrauter wurde, fing ich an, die grundlegenden Freitagssitzungen auszulassen und schaute mir stattdessen ein Webinar für Fortgeschrittene an, das auf Abruf auf der Website verfügbar war. Aber ich bevorzuge immer noch die Live-Sessions gegenüber den aufgezeichneten!
Als ich die Online-Webinare zum ersten Mal entdeckte, hatte [Community Manager] @Gail_Massari eine sehr schöne Liste der damals verfügbaren Sitzungen gepostet – aufgeschlüsselt nach Schulungsniveau – also habe ich sie ausgedruckt und angefangen, die Liste eine nach der anderen durchzugehen. Ich begann mit den Basis-Webinaren (von denen ich die meisten bereits live gesehen hatte) und ging dann zu den Fortgeschrittenen-Webinaren über. Ich mag es, Listen abzuhaken, deshalb habe ich jede abgeschlossene Sitzung abgehakt. Die Basissitzungen haben mir geholfen, grundlegende Kenntnisse über JMP aufzubauen, aber die Zwischensitzungen haben es mir ermöglicht, die Leistungsfähigkeit von JMP in Bezug auf statistische Datenanalyse, Prozesssteuerung und Modellierung zu verstehen.
Freitags habe ich immer noch einen festen Termin für das JMP-Training und eines Tages werde ich die ursprüngliche Liste fertigstellen, die Gail vor über zwei Jahren gepostet hat, obwohl es so viele neue Trainingseinheiten gibt, dass es schwierig ist, mitzuhalten!
Meg: Welchen Rat würden Sie jemandem geben, der gerade erst mit JMP anfängt?
Meagan: Nutzen Sie die Webinare! Beginnen Sie mit den Grundlagen und arbeiten Sie sich nach oben ...
Der Graph Builder gefiel mir auf Anhieb sehr gut, vor allem die Drag-and-Drop-Funktion. Ich war fasziniert von der Möglichkeit, mit nur wenigen Klicks extrem schnell mehrere Diagramme zu erstellen … und dann habe ich etwas über Column Switcher erfahren! Verblüfft! So begann ich die Leistungsfähigkeit der visuellen Plattformen von JMP zu verstehen. Für mich war die Fähigkeit, Statistiken zu visualisieren und sie mit anderen zu teilen, äußerst wirkungsvoll.
Meg: Welchen Rat würden Sie Studierenden geben, die eine ähnliche Karriere wie Sie anstreben?
Meagan: Ich persönlich hatte als Bachelor-Student mit Schwerpunkt Chemieingenieurwesen nur sehr wenig Programmier-/Programmier-, Datenwissenschafts- oder Statistikausbildung. Ich würde den Studierenden empfehlen, bereits während ihres Studiums eine zusätzliche Ausbildung in diesen Bereichen zu absolvieren.
Und natürlich verstehen Sie die Nullhypothese!
