Dan Fortune ist Manager von Global Growth Analytics bei Hexion Inc. , ein Spezialchemieunternehmen, das Innovationen bei duroplastischen Harzen vorantreibt. Als Lean Six Sigma Master Black Belt trat Dan vor fünf Jahren in das Unternehmen ein, um statistische Modellierung und analytische Unterstützung für F&E-Aktivitäten im Bereich Harze für Holzwerkstoffe und Stickstoffdünger mit langsamer Freisetzung bereitzustellen.
Zuvor war Dan in einer Reihe von Führungspositionen in den Bereichen Business Excellence und Quality Engineering für TechnipFMC, Mitsubishi Caterpillar, Maytag und Texas Instruments tätig. Er hat einen Master in Qualität, Zuverlässigkeit und Statistiktechnik von der Arizona State University.
Ich habe mit Dan während des JMP Discovery Summit in der SAS-Zentrale in North Carolina gesprochen.
Meg: Soweit ich weiß, sind Sie die einzige Person ohne Chemiehintergrund in der Forschungs- und Entwicklungsgruppe von Hexion! Wie hat das Ihre Sicht auf die ideale Balance zwischen Chemie und statistischem Fachwissen in der Industrie beeinflusst?
Dan: Bei Hexion entwickeln wir uns als Unternehmen in die richtige Richtung: Erhöhung des statistischen Beitrags zu F&E, ohne den Beitrag der theoretischen Chemie zu verringern.
Im Allgemeinen tut sich das menschliche Gehirn schwer, das Konzept komplexer chemischer Wechselwirkungen zu verstehen und anzuwenden. Und wenn Sie Nichtlinearität hinzufügen, gibt es ohne statistische Tools einfach keine Möglichkeit, dies effektiv zu tun! Sicher, es mag für Chemiker einfach sein, in inkrementellen Mengen zu experimentieren [wenn man jeweils einen Faktor betrachtet], aber es ist keine effiziente Art, Experimente durchzuführen. Wenn Sie einen hochdimensionalen Designraum haben, brauchen Sie [Design of Experiments (DOE)] um festzustellen, ob Sie es ausreichend erkundet haben.
Und dabei helfe ich: Ich helfe Chemiker gewinnen neue Erkenntnisse – und ich unterstütze sie dabei, den Gestaltungsraum zu erkunden. Ich arbeite daran, [wie Chemiker über Experimente denken] zu ändern, und Statistiken tragen nicht nur erheblich zu ihrem Wissen bei und führen zu einem besseren Verständnis des Designraums, sondern sie reduzieren auch die Gesamtzahl der Experimente, die sie durchführen müssen.
Obwohl ich per se keine Formulierungen mache, mache ich Empfehlungen basierend auf dem, was die Software mir über die Art und Weise mitteilt, wie [Faktoren] zusammenpassen. Ich denke, Sie brauchen einen vernünftigen theoretischen Hintergrund, um Chemiker (oder sogar andere Wissenschaftler) davon zu überzeugen, dass Sie ihnen helfen können, noch erfolgreicher zu sein, indem Sie das Experimentierfenster verengen, die Laborzeit verkürzen und die Forschung und Entwicklung beschleunigen.Wir haben festgestellt, dass die Vorhersagen bei der Verwendung der Software manchmal außerhalb der Industrienormen und -annahmen liegen, was mich und den Chemiker überrascht hat … und sie liefern großartige Ergebnisse im Labor und in Feldversuchen.
Allerdings wurden meine Empfehlungen bis heute noch nie von einem Chemiker abgelehnt. Also ja, die Tatsache, dass promovierte Chemiker meinen Rat zu chemischen Formulierungen annehmen, ist ziemlich interessant. Und je mehr wir gelernt haben, desto mehr haben wir unseren Entwicklungsprozess in einer Weise beschleunigt, die zu einigen ziemlich erheblichen Fortschritten bei unseren Produkten geführt hat.
Meg: Wie wurden statistische Ansätze wie DOE aufgenommen?
Dan: Wenn Sie ein neues Konzept einführen, werden Sie immer einige Leute haben, die bereit sind, sofort an Bord zu springen, und andere, die zögern – das liegt in der Natur des Menschen. Aber nichts verkauft sich so gut wie Erfolg. Je mehr unsere Führungskräfte die Arten von Verbesserungen sahen, die wir in Bezug auf unsere Produkte vornahmen, desto mehr bestanden sie darauf, dass [DOE] in neuen Projekten verwendet wird. Man will immer Anziehungskraft von seinen Kunden haben – in meinem Fall sind das Chemiker –, aber manchmal drängen auch die Führungskräfte.
Meg: Soweit ich weiß, haben Sie grünes Licht bekommen, jemanden in einer neuen Rolle einzustellen, der statistische Unterstützung in Forschung und Entwicklung leistet. Wie kam es dazu?
Dan: Zunächst einmal planen wir nicht, die Mitarbeiterzahl zu erhöhen, ohne an anderer Stelle eine Reduzierung zu sehen – wir werden Fluktuation nutzen, um eine neue Position zu ermöglichen. Auch wenn es vielleicht nicht sofort passiert, bedeutet es, dass ich Zeit habe, sorgfältig zu überlegen, welche Arten von Qualifikationen ich für die Position haben möchte. Meine Vermutung ist, dass es eine Hochzeit von Statistik und Informatik sein wird. Im Laufe des Sommers hatte ich einen Praktikanten – einen Informatik-Doktoranden – und ich bekam einen Einblick in das, was zumindest dieser eine Informatiker ins Spiel gebracht hat. Wir konnten viel bewegen.
Die andere Frage ist, welches Tool sie verwenden werden. Ich hatte gerade entschieden, dass ich jemanden einstellen wollte, der ein R-Guru war, aber [mein Praktikant] arbeitete schon lange mit Python und ich war beeindruckt von dem, was er mit seiner Programmierung machte. Wir haben uns entschieden, eine vergleichende Überprüfung von neuronalen Netzwerkanwendungen in R, Python und JMP . Und das von JMP war wirklich, wirklich gut. Er fing an, von Python zu JMP zu wechseln, um Daten schnell zu manipulieren, Tabellen zu manipulieren – Dinge, die viel schwieriger zu erledigen sind, wenn man sie eintippen muss, anstatt nur auf ein paar Schaltflächen in JMP zu klicken, und man ist sofort da. Es war aufschlussreich. Und das kann man immer Integration von Python und R zurück in JMP um Funktionen zu aktivieren, die derzeit möglicherweise nicht in JMP vorhanden sind.
Es ist wirklich wichtig zu sagen, dass Leute, die in diesen Bereich einsteigen, starke Fähigkeiten in JMP oder R oder Python entwickeln sollten – je mehr, desto besser. In der Lage zu sein, sich mit Leichtigkeit und ohne Zögern um eines dieser Werkzeuge zu bewegen, ist eine äußerst wertvolle Fähigkeit. Das ist also eine Sache, auf die ich sicherlich bei jedem Bewerber achten werde.
Meg: Apropos Ratschläge, was würden Sie Chemikern empfehlen, die JMP lernen möchten?
Dan: Chemiker erledigen alles in Excel. Also würde ich ihnen sagen: Wechseln Sie für einen Monat zu JMP. Mach das 30 Tage kostenlose Testversion , und entscheiden Sie dann, ob Sie fortfahren möchten. Gib ihm ehrliche 30 Tage. Ich habe es selbst gemacht – 30 Tage, kein Excel – und ich habe nie zurückgewechselt. Dieses Experiment hat meine Fähigkeiten und meinen Kenntnisstand in JMP enorm gesteigert.
Die 30-Tage-JMP-Challenge – das ist ganz einfach. Die Menschen sind so an die Verwendung von Excel gewöhnt, dass sie die Fähigkeiten eines anderen Tools nicht erlernen werden. Aber sobald Sie die Fähigkeiten von JMP kennengelernt haben, werden Sie meiner Meinung nach nie wieder Excel zur Datenbearbeitung verwenden.
Meg: Beginnen Sie in der Mittelschule mit dem Umgang mit Excel, und wenn Sie 15 oder mehr Jahre später Ihren Doktortitel haben, ist Excel nur noch die Standardeinstellung …
Dan: Recht. Und das Erlernen von JMP bedeutet nicht, dass Sie aufhören müssen, Excel zu verwenden. Es ist nur so, dass Sie feststellen werden, dass es Zeiten gibt, in denen Sie Daten wirklich aus einer analytischen Perspektive betrachten müssen und nicht nur aus einer Präsentationsperspektive.
Die Verwendung von JMP wird Sie veranlassen, über die Art und Weise nachzudenken, wie Ihre Daten analysiert werden. Beispielsweise ist eine Zeile eine Instanz. Daten werden nicht analysiert, indem jeweils nur ein Abschnitt eines Fensters betrachtet wird. Es kann all diese Farben und Abstände haben und alles ist schön getrennt, wo es auf einem Blatt Papier gedruckt wird, das hübsch aussieht. Aber das ist keine Datenanalyse. Daten aus der Perspektive ihrer Analyse zu betrachten, wird Ihnen erheblich helfen.
Meg: Abgesehen von Statistik und Informatik verwenden die meisten Studenten und Studenten Excel in ihren Studienarbeiten – obwohl sich die Industrie schnell zu dynamischeren Tools entwickelt. Aus der Sicht von jemandem, der neue technische Talente rekrutieren und einstellen möchte, wie könnten Universitäten Ihrer Meinung nach Studenten besser auf Karrieren in der Industrie vorbereiten?
Dan: Ich sage Ihnen, mein Rat an die Fakultät ist einfach: Sie müssen die Leute von Minitab abbringen . Minitab ist ein Arbeitsblatt und seine Fähigkeiten sind sehr gering. Ist es besser als nur ein Add-In für Excel? Vielleicht. Aber ich denke, es gibt viele Leute, die Minitab in der Schule lernen, die besser dran wären, JMP zu lernen.
Es ist interessant, Lehrbücher zu sehen, die bis zu einem gewissen Punkt Minitab-Beispiele enthalten, und dann ist der Rest des Buches JMP. Also, wenn Sie sich den schwierigeren Dingen zuwenden, gehen Sie zu JMP, und dann verwenden Sie Minitab für die einfachen Dinge? Warum tun Sie das überhaupt? Warum sollten Sie Ihre Zeit mit Minitab verschwenden?
Mega: Wir führen dieses Gespräch während des Discovery Summit, und ich weiß, dass Sie in der Vergangenheit hier in den Büros von JMP waren – auch als Sie Mitglied eines Lenkungsausschusses für Kunden waren. Mit anderen Worten, Sie sind wirklich engagiert. Welchen Wert hat dieses Engagement sowohl für Sie beruflich als auch für Hexion?
Dan: Wenn Sie hierher kommen [nach Entdeckungsgipfel ] dreht sich alles um die kleinen Tipps und Tricks, die der Schlüssel zur Effizienz sind. Jedes Mal, wenn ich mit jemandem zusammen bin, der JMP verwendet – selbst wenn es sich nicht um erfahrene JMP-Benutzer handelt – lerne ich Dinge, weil sie einen Trick kennen, den ich nicht kenne.
Wenn Sie diese Tricks lernen, beginnen Sie, durch JMP zu navigieren. Und je mehr Techniken Sie lernen und welche Techniken in bestimmten Situationen funktionieren, desto besser können Sie reale Probleme angehen. Es wird zu einem Schneeball, der den Hügel hinunterrollt; Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten entwickeln sich weiter. Als neuer Benutzer fangen Sie immer langsam an. Es ist die Art und Weise, wie Sie Ihr Wissen erweitern, um den Schneeball mit seiner eigenen Dynamik ins Rollen zu bringen, die den Unterschied ausmacht. Die Anwesenheit von JMP-Mitarbeitern trägt wirklich dazu bei, die Dinge zu beschleunigen.
Sie kommen immer mit neuen Ideen [vom Discovery Summit]. Sie haben gerade Leute gesehen, die sehr begeistert von dem sind, was sie tun. Sie kommen nicht umhin, sich einen kleinen Schub an Energie und Motivation zu holen.
Und man greift hier Dinge auf, an die man vorher nicht gedacht hat. Ich kann Ihnen sagen, dass ich auf dem Discovery Summit einige superkluge Dinge gesehen habe. Clever ist für mich, mit etwas sehr Einfachem ein unglaubliches Ergebnis zu erzielen. Ich habe das hier gesehen, und es war einfach so: "Nun, das ist super einfach, aber wow, ist das effektiv." Ich kann es vielleicht nicht genau so anwenden wie sie, aber es gibt eine Anwendung auf meine Arbeit.
Ich habe zum Beispiel einmal eine Technik mitgebracht, die aus der Welt der autonomen Fahrzeuge stammt. Ich sah, dass es für die Chemie funktionieren könnte. Und seitdem ist es super effektiv für mich.
Die Leute fangen an, Ihnen zu Ihrem Erfolg zu gratulieren, weil Sie angefangen haben, eine Technik anzuwenden, die Sie bei Discovery gelernt haben, und es ist eine ziemlich starke Aussage im Vergleich zur Effektivität der Teilnahme an diesen Konferenzen.
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