Dan Fortune es Gerente de Análisis de Crecimiento Global en Hexion Inc. , una empresa de productos químicos especializados que impulsa la innovación en resinas termoestables. Dan, Master Black Belt de Lean Six Sigma, se unió a la empresa hace cinco años para proporcionar modelos estadísticos y apoyo analítico a las actividades de I+D en resinas para madera industrializada y fertilizantes nitrogenados de liberación lenta.
Anteriormente, Dan ocupó diversos puestos de liderazgo en excelencia empresarial e ingeniería de calidad para TechnipFMC, Mitsubishi Caterpillar, Maytag y Texas Instruments. Tiene una Maestría en Calidad, Confiabilidad e Ingeniería Estadística de la Universidad Estatal de Arizona.
Hablé con Dan durante la JMP Discovery Summit en la sede de SAS en Carolina del Norte.
Meg: ¡Tengo entendido que eres la única persona sin experiencia en química en el grupo de I+D de Hexion! ¿Cómo ha influido esto en su perspectiva sobre el equilibrio ideal entre química y experiencia estadística en la industria?
Dan: En Hexion, estamos evolucionando en la dirección correcta como empresa: aumentar las contribuciones estadísticas a la I+D sin reducir la contribución teórica de la química.
En general, al cerebro humano le resulta difícil comprender y aplicar el concepto de interacciones químicas complejas. Y cuando se agrega la no linealidad, ¡simplemente no hay forma de hacerlo de manera efectiva sin herramientas estadísticas! Claro, podría ser fácil para los químicos experimentar en cantidades incrementales [observando un factor a la vez], pero no es una forma eficiente de hacer experimentos. Cuando tienes un espacio de diseño de altas dimensiones, necesitas [diseño de experimentos (DOE)] para ayudar a determinar si lo ha explorado lo suficiente.
Y en eso ayudo: ayudo Los químicos adquieren nuevos conocimientos. – y les brindo apoyo cuando exploran el espacio del diseño. Estoy trabajando para cambiar [la forma en que los químicos piensan sobre la experimentación], y las estadísticas no solo aumentan significativamente su conocimiento y dan como resultado una mejor comprensión del espacio de diseño, sino que también reducen la cantidad total de experimentos que tienen que ejecutar.
Si bien no hago formulaciones per se, sí hago recomendaciones basadas en lo que el software me permite saber sobre la forma en que [los factores] encajan. Creo que se necesita una base teórica razonable para convencer a los químicos (o incluso a otros científicos) de que se les puede ayudar a tener aún más éxito reduciendo la ventana de experimentación, reduciendo el tiempo de laboratorio y acelerando la I+D. Hemos descubierto que al utilizar el software, las predicciones a veces están fuera de las normas y suposiciones de la industria, lo que nos ha sorprendido a mí y a los químicos... y están dando excelentes resultados en el laboratorio y en las pruebas de campo.
Dicho esto, hasta la fecha, un químico nunca ha rechazado mis recomendaciones. Así que sí, el hecho de que los químicos con doctorado sigan mis consejos sobre formulaciones químicas es bastante interesante. Y cuanto más hemos aprendido, más hemos acelerado nuestro proceso de desarrollo de una manera que ha generado algunos avances bastante sustanciales en nuestros productos.
Meg: ¿Cómo se han recibido los enfoques estadísticos como el DOE?
Dan: Al introducir un nuevo concepto, siempre habrá algunas personas que estarán listas para unirse de inmediato y otras que se mostrarán reacias: es la naturaleza humana. Pero nada se vende mejor que el éxito. Cuanto más veían nuestros ejecutivos los tipos de mejoras que estábamos haciendo en relación con nuestros productos, más insistían en que [DOE] se utilizara en nuevos proyectos. Siempre quieres conseguir la influencia de tus clientes (que, en mi caso, son químicos), pero a veces los ejecutivos también presionan.
Meg: Tengo entendido que ha recibido luz verde para contratar a alguien en un nuevo puesto que proporcione apoyo estadístico en I+D. ¿Cómo surgió la idea?
Dan: Para empezar, no planeamos agregar personal sin ver una reducción en otros lugares; usaremos la deserción para habilitar un nuevo puesto. Entonces, aunque puede que no suceda de inmediato, significa que tengo tiempo para considerar cuidadosamente los tipos de calificaciones que deseo para el puesto. Mi conjetura es que será una unión entre estadística e informática. Durante el verano tuve un pasante, un candidato a doctorado en ciencias de la computación, y pude vislumbrar lo que al menos ese científico informático aportó al juego. Pudimos hacer mucho.
La otra pregunta es qué herramienta utilizarán. Casi había decidido que quería contratar a alguien que fuera un gurú de R, pero [mi pasante] había estado trabajando en Python durante mucho tiempo y quedé impresionado con lo que estaba haciendo con su programación. Decidimos hacer una revisión comparativa de aplicaciones de redes neuronales en R, Python y JMP . Y el de JMP fue realmente bueno. Comenzó a cambiar de Python a JMP para realizar manipulación rápida de datos y manipulación de tablas, cosas que son mucho más difíciles de hacer cuando tienes que escribirlas en lugar de simplemente hacer clic en un par de botones en JMP, y estás ahí instantáneamente. Fue esclarecedor. Y siempre puedes hacer eso integración de Python y R nuevamente en JMP para habilitar cualquier capacidad que pueda no estar presente actualmente en JMP.
Es realmente importante decir que las personas que ingresan a este campo deben desarrollar un sólido conjunto de habilidades en JMP, R o Python; cuanto más, mejor. Ser capaz de mover una de esas herramientas con facilidad y sin dudarlo es una habilidad muy valiosa. Eso es algo que sin duda voy a observar en cualquier candidato a un puesto de trabajo.
Meg: Hablando de consejos, ¿qué sugerirías a los químicos que quieran aprender JMP?
Dan: Los químicos hacen todo en Excel. Entonces les diría: cámbiense a JMP por un mes. Hacer el Prueba gratuita de 30 días y luego toma una decisión sobre si vas a continuar. Dale 30 días honestos. Lo hice yo mismo (30 días, sin Excel) y nunca volví a cambiar. Ese experimento aumentó enormemente mi capacidad y nivel de habilidad en JMP.
El desafío JMP de 30 días: es fácil. La gente está tan acostumbrada a usar Excel que no aprenderán las capacidades de otra herramienta. Pero una vez que conozca las capacidades de JMP, supongo que nunca más volverá a utilizar Excel para la manipulación de datos.
Meg: Empieza a aprender a usar Excel en la escuela secundaria y cuando tengas un doctorado, 15 años o más después, Excel es el valor predeterminado...
Dan: Bien. Y aprender JMP no significa que tengas que dejar de usar Excel. Lo que pasa es que descubrirá que hay ocasiones en las que realmente necesita pensar en los datos desde una perspectiva analítica en lugar de simplemente desde una perspectiva de presentación.
El uso de JMP le hará empezar a pensar en términos de la forma en que se analizan sus datos. Por ejemplo, una fila es una instancia. Los datos no se analizan mirando una sección de una ventana a la vez. Puede tener todos estos colores y espacios y todo está muy bien separado hasta donde se imprime en una hoja de papel que se ve bonita. Pero eso no es análisis de datos. Pensar en los datos desde la perspectiva de cómo se analizan le será de gran ayuda.
Meg: Aparte de estadística e informática, la mayoría de los estudiantes universitarios y de posgrado utilizan Excel en sus cursos, aunque la industria está evolucionando rápidamente hacia herramientas más dinámicas. Desde el punto de vista de alguien que busca reclutar y contratar nuevos talentos técnicos, ¿cómo cree que las universidades podrían preparar mejor a los estudiantes para carreras industriales?
Dan: Les diré que mi consejo para los profesores es simple: Necesita sacar a la gente de Minitab . Minitab es una hoja de trabajo y sus capacidades son muy bajas. ¿Es mejor que un simple complemento para Excel? Tal vez. Pero creo que hay muchas personas que aprenden Minitab en la universidad y que estarían mejor si aprendieran JMP.
Es interesante ver libros de texto que tienen ejemplos de Minitab hasta cierto punto, y luego el resto del libro es JMP. Entonces, cuando pasas a las cosas más difíciles, ¿vas a JMP y luego usas Minitab para las cosas fáciles? ¿Por qué incluso hacer eso? ¿Por qué perderías el tiempo con Minitab?
Megan: Estamos teniendo esta conversación durante Discovery Summit y sé que usted ha estado aquí en las oficinas de JMP en el pasado, incluso cuando formó parte de un comité directivo de clientes. En otras palabras, estás realmente comprometido. ¿Qué valor aporta ese nivel de compromiso tanto a usted profesionalmente como a Hexion?
Dan: Cuando vienes aquí [a Cumbre de descubrimiento ] se trata de esos pequeños consejos y trucos que son la clave de la eficiencia. Cada vez que estoy cerca de alguien que usa JMP, incluso si no son usuarios expertos de JMP, aprendo cosas porque saben un truco que yo no conozco.
A medida que aprenda esos trucos, comenzará a recorrer JMP. Y a medida que aprenda más técnicas y qué técnicas funcionan en ciertos tipos de situaciones, podrá abordar mejor los problemas del mundo real. Se convierte en una bola de nieve que rueda colina abajo; sus conocimientos y capacidades están avanzando. Como nuevo usuario, siempre empiezas despacio. Lo que marca la diferencia es cómo avanzas en tus conocimientos para hacer rodar la bola de nieve con su propio impulso. Estar rodeado de gente de JMP realmente ayuda a acelerar las cosas.
Siempre sales [de Discovery Summit] con nuevas ideas. Acabas de ver personas que están muy entusiasmadas con lo que están haciendo. No puedes evitar recibir un pequeño impulso de energía y motivación.
Y aquí aprendes cosas en las que no habías pensado antes. Puedo decirles que he visto algunas cosas súper inteligentes en Discovery Summit. Para mí, inteligente es obtener un resultado increíble con algo muy simple. Lo he visto aquí y pensé: "Bueno, eso es súper simple, pero vaya, ¿es efectivo?". Puedo aplicarlo, tal vez no exactamente como lo hicieron ellos, pero hay una aplicación en mi trabajo.
Por ejemplo, una vez recuperé una técnica que venía del mundo de los vehículos autónomos. Vi que podría funcionar para la química. Y desde entonces ha sido súper efectivo para mí.
La gente comienza a felicitarlo por su éxito porque comenzó a utilizar una técnica que aprendió en Discovery, y es una declaración bastante poderosa en relación con la efectividad de asistir a estas conferencias.
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