W. L. Gore's John Szarka says the Early Adopter program lets users have a voice in the development process.John Szarka von WL Gore sagt, dass das Early Adopter-Programm den Benutzern eine Mitsprache im Entwicklungsprozess ermöglicht. Der Statistiker John Szarka unterstützt die regionale und globale Entwicklung neuer Produkte und Prozessverbesserungen für die Core Technology Group von WL Gore & Associates. Seine Arbeit integriert viele Bereiche der Industriestatistik, einschließlich Design und Analyse von Experimenten, statistische Prozesskontrolle, Analyse von Messsystemen und Entwicklung von Stichprobenplänen. Er ist ein Verfechter und Kernteammitglied der Analyseinitiativen von Gore, die Best Practices und Schulungspläne im gesamten Unternehmen etablieren.
ich habe mit ... gesprochen @jszarka darüber, wie WL Gore eine dynamische Analysekultur kultiviert hat, die sich um JMP Pro herum standardisiert und sich mit allen verfügbaren Ressourcen beschäftigt, um weiter zu lernen und sich zu verbessern.
Meg: Angesichts der langen Geschichte des Unternehmens mit data-d halten viele Menschen WL Gore für eine Art Pionier der Analytics-Transformation gespaltene Ansätze. Aber diese Analytics-Kultur in einem Zustand der Evolution zu halten, ist zweifellos ein fortlaufender Prozess. Welche Arten von ROI oder Verbesserungen haben Ihnen und Ihren Kollegen geholfen, die Dynamik aufrechtzuerhalten – und innovativ zu bleiben – wenn es um Analytics bei Gore geht?
John: Ich bin sehr glücklich darüber, dass Statistik und Analytik in der Gründung unseres Unternehmens verwurzelt sind. Unser Mitbegründer, Bill Gore, hat das Buch geschrieben Sta tistic Methods for Chemical Experimentation 1952 noch bei DuPont, bevor das Unternehmen 1958 gegründet wurde. Unsere Investition in ein globales Statistikteam wurde von unseren technischen Leitern im gesamten Unternehmen sehr geschätzt.
Bei einer solchen Explosion von „Big Data“ und Fortschritten bei der Modellierung haben wir bei Gore meines Erachtens in letzter Zeit sehr ernst genommen, dass wir unsere Daten als Vermögenswert schätzen. Die richtigen Mitarbeiter und Systeme zu haben, die es uns ermöglichen, den größtmöglichen Nutzen aus unseren Daten zu ziehen, ist für uns jetzt und in Zukunft von entscheidender Bedeutung.
Wir möchten sicherstellen, dass wir die richtigen Daten verwenden, um die richtigen Fragen zu beantworten. Das bleibt am Anfang unserer Gespräche, wenn wir Projekte untersuchen, die Big Data für die Entwicklung neuer Produkte oder Studien zur Prozessverbesserung verwenden. In vielen Fällen können wir JMP Pro verwenden, um unsere Anforderungen auf der Daten- und Analyseseite zu erfüllen, um Erkenntnisse zu liefern und bei der Entscheidungsfindung zu helfen. Unsere Investition in JMP Pro – ausgehend von der Basisversion von JMP – hat diese Art der Modellierung für unsere Mitarbeiter erheblich vereinfacht.
Meg: Einer der häufigsten Einwände, die wir von Neuankömmlingen hören JMP ist, dass einige befürchten, dass statistische Ansätze Domänenexpertise verdrängen werden. Wie hat es JMP Pro die Art und Weise verändert haben, wie Domänenexperten bei Gore ihr Wissen und ihre Fähigkeiten anwenden?
John: Es ist nie ein Entweder-Oder-Argument, wenn es darum geht, Daten aus dem Prozess versus Domänenexpertise zu verwenden. Wir ziehen die besten kombinierten Schlussfolgerungen, wenn wir diese Informationen zusammenführen. Bei Gore herrscht eine ausgeprägte Experimentierkultur. Wir haben möglicherweise Informationen aus der Vergangenheit darüber, wie wir denken, dass ein bestimmtes Experiment funktionieren könnte. In einigen Fällen stimmen die tatsächlichen Daten mit diesen früheren Überzeugungen überein, in anderen Fällen nicht.
Einer der wichtigsten Punkte ist, die Gruppe an die Reproduzierbarkeit des Experiments zu erinnern. Wir werden wahrscheinlich auf der Arbeit eines Experiments mit einem Folgeexperiment aufbauen. Und wenn wir weiterhin ein bestimmtes Signal sehen, können wir sicherer sein, dass es wahr ist. Wenn es abfällt, dann vielleicht nicht. Im Laufe der Zeit bauen wir gemeinsam solides Wissen aus der Wissenschaft und den Daten auf.
Meg: Erzählen Sie uns von Ihrer Beziehung zur JMP-Organisation. Welchen Wert ziehen Sie aus der Teilnahme an Discovery Summits, Benutzergruppen, Schulungen, STIPS, der Online-JMP-Community usw.?
John: Die Online-JMP-Community ist ein lebendiger Ort, den ich mindestens einmal pro Woche zu besuchen versuche. Es war ein großartiger Ort, um neue Tipps zu lernen, Diskussionen zu verschiedenen Themen zu lesen und ein Gefühl dafür zu bekommen, wie andere JMP für ihre Organisationen nutzen. Ich selbst habe wahrscheinlich am meisten dazu beigetragen, Wunschzettel "-Kategorie – hauptsächlich basierend auf Beobachtungen, die das JMP-Erlebnis für unsere Benutzer bei Gore noch weiter verbessern könnten.
Im vergangenen Jahr haben wir uns als Statistikgruppe bei Gore damit beschäftigt, unsere Präsenzschulungen für die virtuelle Umgebung zu modifizieren. Nutzung STUFEN war großartig für uns, weil es einen reichen Kontext für die Art von Problemen bietet, die unsere technischen Mitarbeiter zu lösen versuchen. Der Inhalt ist mit Blick auf den Benutzer gestaltet – wie er seine Fragen mit statistischen Techniken beantworten kann. Viele Softwareanbieter würden eine Reihe von "Hier klicken"-Schritten haben, denen Sie folgen, aber ich war wirklich beeindruckt von der Produktionsqualität vieler der STIPS-Module.
Das Online Discovery Summit-Konferenzen in Amerika 2020 und Europa 2021 waren die ersten, an denen ich teilgenommen habe. Ich habe mich zu den Präsentationen aus der Industrie hingezogen gefühlt, da die Probleme, an denen sie arbeiteten, interessant waren. Eine meiner Lieblingspräsentationen war Statistische Prozesskontrolle für Prozessvariablen, die eine funktionale Form haben . Die Profilüberwachung in der SPC-Literatur existiert schon seit einiger Zeit, aber mir hat sehr gut gefallen, wie einfach wir Plattformen wie den Functional Data Explorer und das Model Driven Multivariate Control Chart verwenden können, um sie einfach in die Praxis umzusetzen.
Mega: Erzählen Sie uns von Ihrer Beziehung zu den Softwareentwicklern von JMP. Wie gehen Sie vor, wenn Sie Feedback geben, und haben Sie das Gefühl, dass Feedback dazu beiträgt, neue JMP-Versionen zu beeinflussen? Hat Ihre Fähigkeit, eine kooperative Beziehung mit JMP Development aufrechtzuerhalten, letztendlich einen Einfluss auf den Wert, den Sie von JMP erhalten?
John: Die JMP-Softwareentwickler sind eine fantastische Gruppe von Menschen, mit denen man interagieren kann! Ich habe im Laufe der Jahre durch externe Konferenzen zusammen mit dem JMP Discovery Summit Verbindungen zu JMP-Mitarbeitern geknüpft. Das veranlasste mich, das Early Adopter-Programm zu nutzen, um ein Gefühl für die Richtung zukünftiger Veröffentlichungen zu bekommen und an diesem Prozess mitzuwirken.
Die Entwickler sind großartige Zuhörer und versuchen wirklich, unsere Probleme und die Lösungen zu verstehen, die uns in zukünftigen JMP-Versionen am meisten helfen werden. Dies hat auch zu gemeinsamen Treffen zwischen Mitgliedern von Gore und JMP geführt, um gezielte Bereiche zu besprechen. Ich habe mehrere Fälle gesehen, in denen bestimmte Anfragen von mir umgesetzt wurden, was ein Beweis dafür ist, dass dieser Prozess funktioniert.
Meg: Welchen Rat würden Sie jemandem geben, der gerade erst mit JMP anfängt?
John: Arbeiten Sie mit Personen in Ihrer Organisation zusammen, die JMP bereits verwenden, oder wenden Sie sich an Ihre Kollegen in Qualitätsorganisationen, denen Sie angehören, um zu erfahren, in welchen Bereichen sie den größten Nutzen aus JMP ziehen. Ich persönlich würde in den Grafikmenüs beginnen, insbesondere im Graph Builder. Das Geschichtenerzählen mit Diagrammen hat eine enorme Kraft, und ich finde, dass ich viele Geschichten erzählen kann, indem ich die vielen Funktionen in Graph Builder verwende. Da viele Benutzer beginnen, mehr über die verschiedenen Modelle zu lernen, die Sie in JMP erstellen können, werden sie manchmal weniger gut in der grafischen Darstellung, aber ich würde mir angewöhnen, Ihren Fokus von Anfang an auf die grafische Darstellung zu richten.
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