Mauro Gerberは、チューリッヒの光ファイバーケーブルメーカーHUBER + SUHNERのデータ管理、電気テスト、および測定に従事するプロセスエンジニアおよび統計専門家です。 HUBER + SUHNERに入社する前、マウロはドイツの多国籍ガラスメーカーSCHOTT AGでR＆Dプロセスの専門家として12年間働いていました。 マウロは、以前と現在の両方の役割において、分析の有効化を率直に提唱し、エンジニア向けの新しいトレーニングプログラムを試験的に実施し、統計的思考の民主化をサポートするソフトウェアを調達してきました。
メグ：まず、生産業の統計的準備の現状について、ご意見をお聞かせください。
マウロ：統計を深く理解している【ドメインエキスパート】の考え方を把握するのに苦労している企業も多いようです。 私はプロセスエンジニアとしてキャリアをスタートさせ、2、3年にわたって、ますます多くの統計分析とモデリングを行っていました。 15年後、別の組織に参加することを決めたときでも、同じ状況に陥りました。データサイエンティストではなく、プロセスエンジニアとして採用されました。
私たち[ドメインと統計の両方の専門知識を持つ]は、データエンジニアリング、分析、プロセスエンジニアリング、品質生産に関する幅広い知識を持っています。モデリングだけではありません！ 現在、私はHUBER + SUHNERのプロセスエンジニアリンググループに所属していますが、分析を行うほど、他のエンジニアに提供できるサポートが増えます。 時々、彼らが何をしているのかを完全に理解しておらず、その過程で立ち往生しているのを見ることがあります。そのため、私は5日間のコースを設定して、どうやって分析を実行するだけでなく、どうしてそれを実行します。
メグ：従来の統計トレーニングと統計的または分析的思考の主な違いは何だと思いますか？
マウロ：私には、古典的な教えは、あなたが実行するすべてのステップが機能し、望ましい結果につながる段階を設定したようです。 車の運転方法を学ぶようなものです。 確かに、操縦、加速、ブレーキをかけ、すべてのボタンの機能を理解する方法を知ることは重要ですが、前方のでこぼこの道を回避する方法や、左または右に曲がるタイミングを知ることも重要です。道に迷う可能性があります。 この古典的なアプローチは、例に示されているようにクリックの連鎖をたどっていたとしても、期待どおりに機能しなかったため、フラストレーションを引き起こしたり、統計を終了したりする可能性があります。
メグ：つまり、それは厳密な方法と批判的思考です。
マウロ：はい。 これは、一部の人々が分析でより成功するのを妨げたり、建設的な交換や合意を停止したりする可能性のあるリンクです。 プロセスが非常に安定していて変動の測定が非常に難しい場合でも、システムが機能するかどうかは唯一の指標で決まるという考えを人々が抱いていたため、やり直さなければならない測定システム分析（MSA）の数を数えるのをやめました。 お客様は、「悪い」部分をミックスに導入することを提案しました。 しかし、その場合、プロセスのバリエーションは表現されず、MSA全体が無意味になります。これは、ピースを変更することで、取得する数値を自由に選択できるためです。
その場合、誰かがインデックスが特定の値を下回っている場合、システムは機能しないと教えたと思いますが、その数がどのようになり、それが何を意味するのかはわかりません。
メグ：面白い。 あなたほど分析に深く没頭していない人々に、その違いをどのように説明しますか？ シックスシグマから最新の分析への思考の進化をサポートする必要があるというビジネスケースを経営陣にどのように構築しますか？
マウロ：統計を日常業務で使用し、数式、グラフィック、数値を提示すると複雑で圧倒的に見える場合は、統計の利点と将来の可能性を真っ先に伝えるのは個人的に難しいと感じています。データを分析するための無限の方法。
私が試していることの1つは、データベースからデータを取得したり、ファイルからインポートしてテーブルの形状を変更したりするスクリプトを作成することです。これにより、ユーザーにとって便利になります。 これは、多くの時間を節約することにより、最初の分析ステップでいくつかのハードルを回避するのに役立ちます。それは、より深く掘り下げる好奇心を引き起こすことさえできます。
もう1つのアプローチは、データを並べて調査し、分析の可能性を開発して示し、可能であれば、他の人の知識やアイデアを含めることです。 ツールとソリューションへのパスを提供することはできますが、洞察とフィードバックは、それが役立つ場合は、プロセスを担当する人々から提供されます。
このアプローチでは、より多くのエンジニアが自分で分析を行いたいと考えていたため、経営陣に投資を説得することができました。 ソフトウェアの購入はその一部にすぎません。
メグ：そして、それがあなたのトレーニングプログラムの出番です。
マウロ：はい、まだ障壁はありますが。 エンジニアが学ぶための5日間のコースを最初に提案したときJMPそして統計的思考、経営陣は躊躇しました。 彼らは、エンジニアを5日間休業させる余裕はないと言った。
「軸を研ぐ時間がない。 木を切り倒さなければならない」と語った。 部門ごとに1人だけを送り、他の人に教えることも提案されました。 まるで、子供を1人だけ学校に通わせてから、家で兄弟に教えてもらうようなものです。
メグ：かなり保守的な考え方のようです。
マウロ：強制的に保守的ではありませんが、MSAとSPCが必要であり、顧客から要求されている場合でも、これはほとんどの企業では通常の状況です。 これらは、安定性に利益をもたらし、品質を向上させるプロセスへの洞察を得るための取り組みにおいて、会社の不可欠な部分である必要があります。 しかし、すべての組織は、それをサポートするために統計的思考の訓練を受けた人々を必要としています。
メグ： JMPの学習とそれに伴う統計的思考スキルの学習の両方に関して、エンジニアはあなたのコースにどのように反応しましたか？
マウロ：非常によく、私は言うでしょう。 たとえば、私にはシックスシグマブラックベルトがあり、最初は「ねえ、私はすでに統計トレーニングを受けていました。 あなたに知らせるために、私はいくつかのビットを拾うかもしれませんし、それは単に繰り返しかもしれません。」 コース中に、彼が次のようにコメントしたために、いくつかのコインが落ちたのを見ることができました。別の機会に、同じトレーニングコースにサイトの制作、品質、エンジニアリングのスタッフがいて、彼らは何度も何度も苦情や指差しを交わして話し合いました。 しかし、コース中に、彼らは他のパートナーが何を必要としているか、なぜ特定の数値を要求したのかを理解し始め、同時に顧客からの特定の要求とエンジニアリングからのアイデアの影響を定量化しました。
だから私はインストラクターになるのが大好きです。
Meg：個人的に、またはコースを受講している人と一緒に、JMPを通じて利用できるリソースを使用したことがありますか？
マウロ：期間中に提供された高度なトレーニングに参加することができました。 JMPディスカバリーサミット統計モデリングと重要な予測因子の発見について。 それは、知識豊富なトレーナーとのさまざまな心の啓発的な集まりであり、JMPのモデリングの側面に私をさらに引き込む実際の例でサポートされていました。
JMPの新規ユーザーに私がお勧めするのは、ウェルカムキット、その後、自分でトレーニングするために1〜2日かかります。 次に、彼らは通常、私と直接会って質問をします。私たちは彼らが解決したい個人的な例を見るかもしれません。 私がお勧めする次のステップは、産業問題解決のための統計的思考（STIPS）コース。 これは統計の豊富なコースであり、JMPの可能性とその使用方法を深く理解するための良い方法です。
メグ：若い世代のエンジニア、つまり大学のシステムを利用して業界で仕事をしている人々は、始めたときよりもデータに精通していると思いますか？
マウロ：現時点では、あまり変化はないと思います。 若いエンジニアと話すと、あちこちで半学期があったかもしれませんが、コースワークは力学に重点を置いているため、それだけです。 しかし、私はそれが進化していると思います。 統計教育は今、本当に近づいています。そして、より多くの大学がコンピュータサイエンスのカリキュラムを多様化するにつれて、それはより専門的になっています。
メグ：大学で工学を専攻することに興味のある人に、どのようなアドバイスをしますか？
マウロ：統計は産業界でますます重要になっていると思います。
紙をデジタル形式に置き換えるだけではありません。これは、統計分析を強化するための基盤を確立する耐久レースの最初のステップにすぎません。 企業が専任のデータサイエンティストを追加したとしても、エンジニアが基本を理解して、優れたデータと優れた質問やアイデアを提供できるようにすることは依然として重要です。 これは、プロジェクトの成功を改善および確保するドメイン知識と統計的手法をまとめたチームの取り組みです。
例として、エンジニアは正規分布を定義する正確な式を知る必要はありませんが、それがデータを表し、このリンクに基づいてプロセスを予測または記述できることを理解できるはずです。
メグ：理想的な世界では、独自のデータ分析グループを設定するためのフリーパスが与えられた場合、どのようになりますか？
マウロ：より難しい統計の質問に取り組むための中央ユニットを設置するだけでなく、JMPの使用やスクリプトの作成について質問がある、または分析の質問について支援が必要な同僚のためのホットラインとしても機能したいと思います。
理想的には、分析の有効化は、多様なスキルと知識を持つ人々のグループが存在することを意味します。 たとえば、統計をしっかりと理解している非常に優れたエンジニアと、レポート分析を行う専任のアナリストの両方がいて、サブグループを介して接続されているか、より困難な問題を支援できる1人の非常に上級のアナリストによって監督されている場合があります。 私が言う交換は、多くの価値、知識、時間の節約などをもたらすことができるということです。
メグ：最終的な考えはありますか？
マウロ： 「ええ、私たちはデジタル化を行っています」だけでなく、優れた分析の価値を理解し、データに基づいて適切な意思決定を行うことができれば幸いです。 または「ビッグデータを実行します。」これらは単なるキャッチフレーズであり、何が必要かを理解し、グループ全体が統計的思考の方向に進むことができるように経営陣によって割り当てられた人々が必要です。
スマートファクトリーは、1人か2人のスマートな人しかいないという意味ではありません！ それは、ソフトウェア、知識、人、プロセスの間の相互作用です。学際的なチームが成功への鍵です。 また、エンジニアリング、品質、生産の間のコミュニケーションの基盤でもあります。 真のスマートファクトリーを達成することは、スプリントではなくマラソンです。
