Dan Fortune は、グローバル成長分析のマネージャーです。株式会社ヘクシオンは、熱硬化性樹脂の革新を推進する特殊化学会社です。 リーン シックス シグマ マスター黒帯のダンは、人工木材や徐放性窒素肥料用の樹脂の研究開発活動に統計モデリングと分析サポートを提供するために 5 年前に入社しました。
Dan はこれまで、TechnipFMC、Mitsubishi Caterpillar、Maytag、Texas Instruments でビジネス エクセレンスと品質エンジニアリングの分野でさまざまな指導的役割を果たしてきました。 アリゾナ州立大学で品質、信頼性、統計工学の修士号を取得しています。
私はノースカロライナ州のSAS本社で行われたJMP Discovery Summitでダンと話をしました。
メグ: Hexion の研究開発グループで化学の知識がないのはあなただけですね! それは、業界における化学と統計の専門知識の間の理想的なバランスについてのあなたの見方にどのような影響を与えましたか?
ダン: Hexion では、理論化学の貢献を減らすことなく、研究開発への統計的な貢献を増やすという、企業として正しい方向に進化しています。
一般に、人間の脳は、複雑な化学相互作用の概念を理解して適用することが困難です。 そして、非線形性を導入する場合、統計ツールがなければ効果的に行う方法はありません。 確かに、化学者にとって、［一度に 1 つの要素を調べて］段階的に実験するのは簡単かもしれませんが、それは実験を行う効率的な方法ではありません。 高次元の設計空間を手に入れるには、次のことが必要です。 [実験計画法(DOE)]十分に調査したかどうかを判断するのに役立ちます。
それが私がお手伝いすることです。化学者は新しい知識を得る– そして私は、彼らがデザイン空間を探索しているときにサポートを提供します。 私は [化学者が実験についてどのように考えるか] を変えるために取り組んでいます。統計によって化学者の知識が大幅に増え、設計領域の理解が深まるだけでなく、実行しなければならない実験の総数も減ります。
私自身は定式化を自分で行うことはありませんが、[要素] がどのように組み合わされるかについてソフトウェアが教えてくれるものに基づいて推奨事項を作成します。 実験の範囲を狭め、実験時間を短縮し、研究開発を加速することで化学者（あるいは他の科学者）をさらに成功させることができると説得するには、合理的な理論的背景が必要だと思います。 ソフトウェアを利用すると、予測が業界の標準や想定から外れることがあることがわかりました。これは私や化学者にとって驚きでした。そして、研究室や現場での試験で素晴らしい結果が得られています。
とはいえ、これまでのところ、私の推奨事項が化学者によって拒否されたことは一度もありません。 そうです、博士課程の化学者が化学製剤に関する私のアドバイスを受け入れているという事実は、非常に興味深いものです。 そして、学べば学ぶほど開発プロセスが加速され、製品にかなりの進歩がもたらされました。
メグ: DOE のような統計的アプローチはどのように受け入れられてきましたか?
ダン:新しいコンセプトを導入するとき、すぐに参加する準備ができている人もいれば、乗り気でない人もいるのが人間の性質です。 しかし、成功ほど売れるものはありません。 当社の幹部は、当社の製品に対して当社が行っている改善の種類を理解すればするほど、新しいプロジェクトで [DOE] を使用することを強く主張するようになりました。 常に顧客 (私の場合は化学者) からの支持を得たいと考えていますが、場合によっては経営陣もプッシュすることがあります。
メグ: 研究開発で統計サポートを提供する新しい役割に人を雇用することにゴーサインが出たそうですね。 それはどのようにして起こったのでしょうか？
ダン:まず、他の場所での削減が見られない限り人員を増やすつもりはありません。新しいポジションを可能にするために人員削減を利用します。 したがって、すぐには実現しないかもしれませんが、そのポジションに必要な資格の種類を慎重に検討する時間はあるということです。 私の推測では、それは統計とコンピューターサイエンスの融合になるのではないかと思います。 夏の間、私はコンピューター サイエンスの博士号取得候補者であるインターンを受け入れていましたが、少なくともその 1 人のコンピューター サイエンティストがゲームに何をもたらしたかを垣間見ることができました。 たくさんのことができました。
もう 1 つの問題は、どのツールを使用するかです。 私はちょうど R の第一人者を雇いたいと決心したところだったのですが、[私のインターン] は長い間 Python で働いており、彼のプログラミングのやり方に感銘を受けました。 私たちは、R、Python、およびニューラル ネットワーク アプリケーションの比較レビューを行うことにしました。 JMP 。 そしてJMPは本当に本当に良かったです。 彼は、迅速なデータ操作やテーブル操作を行うために Python から JMP に切り替え始めました。これらの操作は、JMP でいくつかのボタンをクリックするだけでなく、入力する必要がある場合にははるかに困難であり、即座にそこにアクセスできます。 啓発的でした。 そしてそれはいつでもできますPython と R から JMP への統合現在 JMP に存在しない可能性のある機能を有効にします。
この分野に参入しようとしている人は、JMP、R、または Python で強力なスキル セットを開発する必要がある、ということは非常に重要です。多ければ多いほど良いのです。 これらのツールの 1 つを簡単に、ためらうことなく移動できることは、非常に貴重なスキルです。 したがって、これは私が求職者に必ず注目する点の 1 つです。
メグ: アドバイスといえば、JMP を学ぼうとしている化学者に何をアドバイスしますか?
ダン:化学者はすべてを Excel で行います。 そこで私は彼らにこう言います。「1 か月間 JMP に切り替えてください。」 を実行してください30日間の無料トライアル, そして、継続するかどうかを決定します。 正直に30日間待ってください。 私は自分でこれを行いました – 30 日間、Excel は使用しませんでした – そして、一度も元に戻したことがありません。 この実験により、JMP における私の能力とスキル レベルが大幅に向上しました。
30 日間の JMP チャレンジ – それは簡単です。 人々は Excel の使用に慣れているため、他のツールの機能を学習しようとしません。 しかし、JMP の機能を一度学習すると、データ操作に Excel を使用することは二度となくなると思います。
メグ: 中学校で Excel の使い方を学び始め、15 年以上経って博士号を取得する頃には、Excel は単なるデフォルトになっています…
ダン:右。 また、JMP を学習しても Excel の使用をやめる必要はありません。 ただ、プレゼンテーションの観点だけではなく、分析の観点からデータを考えることが本当に必要な場合があることに気づくでしょう。
JMP を使用すると、データの分析方法について考えるようになります。 たとえば、1 行が 1 つのインスタンスになります。 データは、一度にウィンドウの 1 つのセクションを調べて分析されるわけではありません。 これらすべての色とスペースがあり、すべてがきれいに分離されて紙に印刷され、美しく見えます。 しかし、それはデータ分析ではありません。 データをどのように分析するかという観点からデータを考えることは、非常に役立ちます。
メグ: 業界がより動的なツールに向けて急速に進化しているにもかかわらず、統計学やコンピューター サイエンスを除けば、ほとんどの大学院生と学部生は授業で Excel を使用しています。 新しい技術人材を採用したいと考えている人の観点から、大学が学生を業界でのキャリアに向けてより適切に準備するにはどうすればよいと思いますか?
ダン:言っておきますが、教員への私のアドバイスはシンプルです。 Minitabから人々を排除する必要がある。 Minitab はワークシートであり、その機能は非常に低いです。 Excel の単なるアドインよりも優れていますか? 多分。 しかし、大学で Minitab を学ぶ人の中には、JMP を学んだ方が良いと思う人もたくさんいると思います。
ある時点まで Minitab の例が載っていて、その後は本の残りが JMP になっている教科書を見るのは興味深いです。 では、より難しい作業を行う場合は JMP を使用し、簡単な作業には Minitab を使用しますか? なぜそんなことをするのでしょうか？ Minitab で時間を無駄にする理由は何ですか?
メグ: Discovery Summit 中にこの会話をしていますが、顧客運営委員会のメンバーだったときも含め、あなたが過去に JMP のオフィスに来たことがあるのは知っています。 言い換えれば、あなたは本当に熱心に取り組んでいます。 そのレベルの関与は、プロとしてあなたと Hexion の両方にどのような価値をもたらしますか?
ダン:ここに来ると[へ]ディスカバリーサミット] 効率化の鍵となる小さなヒントやコツがすべてです。 JMP を使用する人の近くにいるたびに、たとえその人が JMP の専門ユーザーでなくても、私はさまざまなことを学びます。なぜなら、彼らは私が知らないトリックを知っているからです。
これらのコツを学ぶにつれて、JMP を使いこなし始めます。 そして、より多くのテクニックを学び、特定の種類の状況でどのテクニックが機能するかを学ぶにつれて、現実の問題にうまく対処できるようになります。 それは丘を転がる雪玉になります。あなたの知識と能力は進歩しています。 新しいユーザーは、いつもスタートが遅くなります。 違いを生むのは、雪玉を自らの勢いで転がすための知識をどのように進歩させるかです。 JMP の人々の近くにいると、物事が加速します。
あなたはいつも新しいアイデアを持って（ディスカバリー・サミットから）出てきますね。 自分たちがやっていることに対して非常に興奮している人々を見てきました。 エネルギーとモチベーションを少し高めずにはいられません。
そして、ここで、これまで考えもしなかった事柄に気づきます。 Discovery Summit で非常に賢いものを見たと言えます。 私にとって賢いとは、非常に単純なことによって信じられないような結果を生み出すことです。 私はこれをここで見たことがありますが、「それは非常に簡単ですが、すごい、効果的ですか？」という感じでした。 彼らとまったく同じようには適用できないかもしれませんが、私の仕事にも応用できます。
たとえば、あるとき、私は自動運転車の世界から生まれた技術を持ち帰りました。 それが化学に応用できることが分かりました。 それ以来、それは私にとって非常に効果的です。
あなたが Discovery で学んだテクニックを使い始めたため、人々はあなたの成功を祝福し始めます。これは、これらのカンファレンスに参加する効果と比較すると、非常に強力な言葉です。
