W. L. Gore's John Szarka says the Early Adopter program lets users have a voice in the development process.John Szarka de WL Gore explique que le programme Early Adopter permet aux utilisateurs d'avoir leur mot à dire dans le processus de développement. Le statisticien John Szarka prend en charge le développement de nouveaux produits régionaux et mondiaux et l'amélioration des processus pour le groupe Core Technology de WL Gore & Associates. Son travail intègre de nombreux domaines des statistiques industrielles, notamment la conception et l'analyse d'expériences, le contrôle statistique des procédés, l'analyse des systèmes de mesure et l'élaboration de plans d'échantillonnage. Il est un champion et un membre central de l'équipe des initiatives d'analyse de Gore établissant les meilleures pratiques et les programmes de formation dans toute l'entreprise.
j'ai parlé avec @jszarka sur la façon dont WL Gore a cultivé une culture d'analyse dynamique, en normalisant autour de JMP Pro et en utilisant toutes les ressources disponibles pour continuer à apprendre et à s'améliorer.
Meg : Beaucoup de gens considèrent WL Gore comme un pionnier de la transformation analytique, compte tenu de la longue histoire de l'entreprise avec data-d approches déchirées. Mais maintenir cette culture analytique dans un état d'évolution est sans aucun doute un processus continu. Quels types de retour sur investissement ou d'améliorations vous ont aidé, vous et vos collègues, à maintenir votre élan et à continuer d'innover en matière d'analyse chez Gore ?
John: Je me sens très chanceux que les statistiques et les analyses soient enracinées dans la fondation de notre entreprise. Notre co-fondateur, Bill Gore, a écrit le livre Sta Méthodes techniques pour l'expérimentation chimique en 1952 alors qu'il était encore chez DuPont, avant la création de l'entreprise en 1958. Notre investissement dans la création d'une équipe de statistiques mondiales a été très apprécié par nos responsables techniques dans toute l'organisation.
Avec une telle explosion de "big data" et d'avancées en modélisation, une chose que nous avons récemment prise très au sérieux chez Gore est de valoriser nos données en tant qu'atout. Avoir les bonnes personnes et les bons systèmes en place pour nous permettre de tirer le meilleur parti de nos données est essentiel pour nous maintenant et pour aller de l'avant.
Nous voulons nous assurer que nous utilisons les bonnes données pour répondre aux bonnes questions. Cela reste au premier plan de nos conversations lorsque nous explorons des projets utilisant le Big Data pour le développement de nouveaux produits ou des études d'amélioration de processus. Dans de nombreux cas, nous pouvons utiliser JMP Pro pour répondre à nos besoins en matière de données et d'analyse afin de fournir des informations et de nous aider à prendre des décisions. Notre investissement dans JMP Pro, par rapport à la version de base de JMP, a rendu ce type de modélisation beaucoup plus facile pour nos collaborateurs.
Meg : L'une des objections les plus courantes que nous entendons de la part des nouveaux JMP est que certains craignent que les approches statistiques ne supplantent l'expertise du domaine. Comment avoir JMPPro changé la façon dont les experts du domaine chez Gore appliquent leurs connaissances et leurs compétences ?
John: Ce n'est jamais un argument entre l'un ou l'autre lorsqu'il s'agit d'utiliser les données du processus par rapport à l'expertise du domaine. Nous faisons les meilleures déductions combinées lorsque nous rassemblons ces informations. Il y a une forte culture d'expérimentation chez Gore. Nous pouvons avoir des informations du passé sur la façon dont nous pensons qu'une certaine expérience peut fonctionner. Dans certains cas, les données réelles concordent avec ces croyances antérieures, et dans d'autres cas, non.
Un des points clés est de rappeler au groupe la reproductibilité de l'expérience. Nous sommes susceptibles de construire sur le travail d'une expérience avec une expérience de suivi. Et si nous continuons à voir un signal particulier, nous pouvons être plus certains que c'est vrai. S'il tombe, alors peut-être pas. Au fil du temps, nous construisons des connaissances solides à partir de la science et des données.
Meg : Parlez-nous de votre relation avec l'organisation JMP. Quelle valeur retirez-vous de votre participation aux Discovery Summits, aux groupes d'utilisateurs, aux formations, au STIPS, à la communauté JMP en ligne, etc. ?
John: La communauté JMP en ligne est un espace dynamique que j'essaie de visiter au moins une fois par semaine. Il s'agit d'un endroit idéal pour apprendre de nouveaux conseils, lire des discussions sur divers problèmes et découvrir comment d'autres utilisateurs utilisent JMP pour leur organisation. J'ai probablement le plus contribué moi-même au " liste de souhaits " – principalement basé sur des observations susceptibles d'améliorer encore plus l'expérience JMP pour nos utilisateurs chez Gore.
L'année dernière, en tant que groupe de statistiques chez Gore, nous avons envisagé de modifier nos formations en personne pour l'environnement virtuel. Utilisant BÂTONS a été formidable pour nous car il donne un contexte riche dans le type de problèmes que nos associés techniques tentent de résoudre. Le contenu est conçu en pensant à l'utilisateur - comment il peut répondre à ses questions à l'aide de techniques statistiques. De nombreux éditeurs de logiciels proposent une série d'étapes "cliquez ici" que vous suivez, mais j'ai été vraiment impressionné par la qualité de production de nombreux modules STIPS.
Le en ligne Conférences du Sommet Découverte dans les Amériques 2020 et Europe 2021 ont été les premiers auxquels j'ai participé. Je me suis tourné vers les présentations de l'industrie, car les problèmes sur lesquels ils travaillaient étaient intéressants. Une de mes présentations préférées était Contrôle statistique des processus pour les variables de processus qui ont une forme fonctionnelle . La surveillance des profils dans la littérature SPC existe depuis un certain temps, mais j'ai vraiment aimé la facilité avec laquelle nous pouvons utiliser des plates-formes telles que Functional Data Explorer et le Model Driven Multivariate Control Chart pour les mettre facilement en œuvre dans la pratique.
Még : Parlez-nous de votre relation avec les développeurs de logiciels JMP. Comment faites-vous pour fournir des commentaires, et pensez-vous que ces commentaires contribuent à influencer les nouvelles versions de JMP ? Votre capacité à maintenir une relation de collaboration avec JMP Development a-t-elle un impact sur la valeur que vous obtenez de JMP ?
John: Les développeurs de logiciels JMP forment un groupe fantastique de personnes avec qui interagir ! J'ai noué des liens avec des associés de JMP au fil des ans par le biais de conférences externes ainsi que du JMP Discovery Summit. Cela m'a amené à utiliser le programme Early Adopter pour avoir une idée de l'orientation des futures versions et avoir une voix dans ce processus.
Les développeurs sont de grands auditeurs et cherchent vraiment à comprendre nos problèmes et les solutions qui nous aideront le plus dans les futures versions de JMP. Cela a également conduit à des réunions conjointes entre les membres de Gore et du JMP pour discuter des domaines ciblés. J'ai vu plusieurs cas où des demandes spécifiques que j'ai faites ont été mises en œuvre, ce qui est la preuve que ce processus fonctionne.
Meg : Quels conseils donneriez-vous à quelqu'un qui débute avec JMP ?
John: Associez-vous à des membres de votre organisation qui utilisent déjà JMP ou contactez vos pairs dans des organisations de qualité dont vous faites partie pour voir les domaines dans lesquels ils tirent le meilleur parti de JMP. Personnellement, je commencerais par les menus graphiques, en particulier Graph Builder. La narration avec des graphiques a un pouvoir énorme et je trouve que je peux raconter beaucoup d'histoires en utilisant les nombreuses fonctionnalités de Graph Builder. Au fur et à mesure que de nombreux utilisateurs commencent à en savoir plus sur les différents modèles que vous pouvez créer dans JMP, ils s'éloignent parfois d'être aussi doués pour les graphiques, mais je prendrais l'habitude de vous concentrer sur les graphiques dès le début.
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