這個故事正在等待客戶批准。 將 IT 公司視為機密。 不要透露。
在胡德，科學家們接受了一種新的實驗方式。 結果很好吃。
自轉向廣泛的統計支持以來，Hood 加快了研發並加深了產品知識。
___________________________________________________________________________________
挑戰：隨著乳製品市場推動開發時間越來越短，像 Hood 這樣的公司面臨著加速研發的壓力，同時還要提高失敗率和削減成本。
解決方案： Hood 的研發經理 Curtis Park 致力於促進實驗設計 (DOE) 等統計方法的廣泛採用，這些方法可以更快地生成更多的產品和過程知識，並且使用更少的資源。 為了使科學家能夠實施 DOE 和其他統計效率，Hood 購買了統計發現軟件 JMP®。
結果：自從將 JMP 廣泛用於 DOE 以來，Hood 的研發團隊將實驗時間縮短了一半。 此外，Park 表示，由於該工具的 Query Builder 平台和腳本功能，數據訪問任務和重複分析在某些情況下已從 1 小時簡化為 30 秒。 他說，即使是 JMP 中的基本自動化，科學家們也可以專注於為企業創造價值。
___________________________________________________________________________________
175 多年來，標誌性乳製品品牌 Hood 一直在雜貨店貨架上擺滿牛奶、奶油、蛋酒、乾酪、冰淇淋、酸奶和其他美味的乳製品。 Hood 於 1846 年在馬薩諸塞州成立，繼續履行其對質量和可持續性的承諾，同時推出 LightBlock Bottle 等創新產品，幫助以傳統傳統著稱的行業實現現代化。
胡德食品科學家 Curtis Park 表示，雖然乳製品行業不太可能成為快節奏創新的中心，但市場正在以很快需要傳統品牌發展的方式快速變化。 “我們的開發時間表每年都在縮短，而且每年我們都被擠壓更多的時間，導致工廠出現問題，”他解釋道。
Park 在北卡羅來納州立大學獲得食品科學博士學位後加入 Hood，他回憶說，統計方法可能是食品科學未來的關鍵，儘管他在幾年後才看到它的實際應用。 “我知道統計數據有多麼強大——或者至少我相信它真的很強大——但在某種程度上，我還沒有完全相信，”他回憶道。
走進 Hood 的大門，他看到的文化是一種穩步（如果緩慢）進步的文化。 傳統的單因素試驗是有效的，但開發週期所需的時間線很長，而且改進的被動性大於主動性。 面對不斷增長的市場需求，Park 看到了以新方式使用數據加速科學研究的潛力。 因此，當一位新的研發總監掌舵時，Park 抓住了這個機會，探索統計數據如何幫助公司的科學更進一步。
兩年後，在很大程度上要歸功於 Park 的努力，Hood 經歷了向統計支持的文化轉變。 Park 現在是研發經理，他在倡導食品科學採用穩健的統計方法方面發揮了關鍵作用——例如，從單一因素試驗轉向多因素試驗——他認為這種轉變是滿足市場節奏和質量需求的靈丹妙藥.
DOE 減少了代價高昂的失敗，將實驗時間縮短了 50%，並使研究更具可重複性
Park 解釋說，Hood 的研發科學家在配方開發中同時考慮成分和非成分因素。 口味、質量、保質期、穩定性和成本都是影響最佳產品配方的因素，如果沒有統計方法，得出最終配方有時會感覺像是反複試驗。 “這就像向棋盤上扔飛鏢一樣，希望您能找到您要找的東西，”Park 解釋道。
作為改進該方法的第一步，Park 開始與 Hood 最近聘請的統計顧問 Lynne Hare 合作，以支持公司的質量和運營部門。 在早期的談話中，Hare 堅持認為一種稱為實驗設計 (DOE) 的統計方法可以快速簡化 Hood 的研發流程。
“Lynne 開始和我們談論 DOE 的力量，我真的很感興趣，因為它是我一直在尋找的東西，但直到我找到它才知道它是什麼，”Park 回憶道。 “[第一次見到 DOE] 只是打開了一個電燈開關。 我意識到這正是我一直在尋找的——一種更好、更系統的實驗方法。”
Park 說，從根本上說，正是對 Microsoft Excel 的依賴限制了科學家們一次只能進行一個因素的實驗。 “我們知道我們需要一個軟件來開始[使用 DOE]，Lynne 毫不猶豫地說研發需要 JMP®，”用於多因素實驗的行業標準統計發現軟件。
自從 Hood 研發團隊的每一位科學家都獲得了 JMP 許可後，該團隊從沒有 DOE 變成了 DOE 作為標準最佳實踐——所有這一切都發生在短短一年半的時間裡。 “我們為 JMP 許可證支付的費用，我們可以在一個 DOE 中輕鬆彌補。 這就是全部，”Park 說。 “你可以通過 [降低] 成本，通過成功的試驗來節省那麼多錢。 如果出現故障，可能會損失 20 到 40,000 美元。”
成本降低還源於顯著縮短的研究時間。 他說，DOE“將 [實驗時間] 至少減少了一半。 這會隨著時間的推移而累積，並真正減少了總體時間表。 過去，我看到人們必須做 70 次 [測試]，而現在有了 DOE，你一次做 20 次，但你所做的就這些了。”
Park 說，DOE 對產品知識也有影響。 可重複的、系統記錄的實驗已經創建了一個相當大的歷史數據集，Hood 的科學家現在可以返回這些數據集作為深入的產品和工藝知識的來源，為未來的產品迭代提供信息。 此外，圍繞研發的可見性使團隊的質量和運營合作夥伴受益，Park 表示，圍繞研發所做的工作及其原因的溝通得到了顯著改善。
初步成功和培訓的結合確保了 DOE 的廣泛支持
並不是胡德的所有科學家都立即被說服需要一個新的戰略方向——或者確實 DOE 是一個合適的解決方案。 因此，Park 與 Hare 一起開始構建一個初步案例研究，該研究可以有說服力地向持懷疑態度的觀眾展示統計數據的力量。
“我決定解決我們最大的問題之一，並使用 JMP 中的 DOE 解決它，”Park 說。 “我認為最好的案例是其他人過去曾嘗試解決但未成功的問題。 這樣，我們就可以向他們展示：“嘿，你不能用這種方法解決它，但如果你使用 [DOE]，現在你可以了。”所以我們做到了，我們解決了一個多年來一直存在的問題。”
Park 回憶說，一旦案例研究在整個部門和領導層中傳播開來，“每個人都立即參與進來。 沒有第二個猜測。下一個障礙是向科學家證明能源部將在他們的領域工作，而不僅僅是應對平行挑戰，而引入新的研發統計培訓計劃是獲得支持的最後一步。
Park 的統計培訓計劃現在是新員工的標准入職培訓，對於那些尋求更多東西的人，他指出了解決工業問題的統計思維 (STIPS)，這是 JMP 提供的免費在線培訓課程。 Park 解釋說，STIPS 允許用戶按照自己的進度獲得新技能和完成模塊。 “我認為，我對 JMP 有點狂熱。 研發部門的每個人都知道這一點，”他笑著說。
發現 JMP 和 DOE 後，Park 表示：“這確實是一次改變職業的經歷——我非常強烈地感覺到，它改變了我作為一名科學家的身份。 現在問題更容易解決。 是的，我仍然使用我的主題知識。 它引導 DOE 找到我可以非常有信心的可靠答案，並讓其他人也對此充滿信心。”
Query Builder 將數據訪問流程從 1 小時簡化為 30 秒
該團隊在 JMP 實施的早期階段處理的另一個項目是改進規範開發流程。 長期以來，數據訪問障礙一直是研發團隊面臨的挑戰，因為高質量的數據孤立在彼此不通信的數據庫之間。 為了提高性能指標，Park 與 Hood 的 IT 部門合作，使用該工具的查詢生成器平台將公司的 QA 數據庫連接到 JMP。
現在，科學家們可以輕鬆訪問來自各種來源的數據，運行查詢並查看數據隨時間變化的趨勢或過程如何根據規範執行。 該系統還提供 Park 用來衡量過程能力和增強規範開發的工具。 “Query Builder 非常龐大，”Park 說。 “過去我們可能至少要花一個小時才能完成的事情現在可以在 30 秒內完成。”
他解釋說，最終，小規模的效率總體上為企業帶來了巨大的好處，讓科學家們可以將時間集中在更具附加值的活動上。 “我們希望將科學家花時間做的事情 [比如數據訪問任務] 自動化，”Park 解釋說。 “相反，我們希望他們花時間批判性地思考結果意味著什麼以及我們應該怎麼做。”
Park 描述為“一點點腳本編寫”有助於自動化重複流程，進一步節省時間。 例如，他說，“如果你知道有一種方法可以讓通常需要 5 分鐘的事情變成 30 秒——當然，這只是四分半鐘的差異，但當你將它乘以 350 時，就會有很多時間。 那個時間可能成為人們的障礙。”
現在，Park 的腳本使科學家能夠點擊一個按鈕，自動獲取並可視化正確的數據。 即使在小範圍內，自動化也帶來了巨大的收益。 “標準化無疑給我們帶來了很大好處，”Park 說。 “我們 [在研發、運營和質量方面] 的標準化程度越高，我們作為一家公司在決策方面的表現就越好。”
