Fujifilm의 Lilian Monahan과의 토론은 매우 인기가 있었습니다. 많은 사람들이 데이터를 효율적으로 사용하여 지속적인 프로세스 개선을 가능하게 하는 방법을 찾기 위해 노력했습니다. 대화는 데이터에 대한 효율적인 액세스가 이러한 이니셔티브에 얼마나 중요한지, 올바른 도구와 함께 사용 가능한 모든 데이터를 사용하여 과학자와 엔지니어가 발견한 내용에 대한 이해와 커뮤니케이션을 개선하는 방법을 설명했습니다.
의외로 시청자 분들이 많은 질문을 해주셨지만, 시간 관계상 이벤트 기간 동안 다 다루지는 못했습니다. 검토 후 우리는 이러한 질문이 JMP 커뮤니티의 관심을 끌만한 네 가지 주제에 속한다는 것을 깨달았습니다. 명확성을 위해 질문에 대한 답변을 각각에 대한 간략한 개요로 요약했습니다.
데이터 접근성
데이터 접근성에 대한 대부분의 질문은 세 가지로 귀결됩니다. 즉, 데이터를 수집하는 방법, 올바른 사람이 데이터를 사용할 수 있도록 하는 방법, 대량의 데이터를 확보한 후 궁극적으로 처리하는 방법입니다.
필요한 데이터를 확실히 사용할 수 없는 상황에 처한 경우 조직 내에서 대화를 시작하는 것이 가장 좋습니다. 이것은 명백하고 간단하게 들리지만 이러한 작은 대화는 종종 당면한 작업에 필요한 대부분의 데이터를 찾는 데 도움이 되고 데이터가 저장되고 사용되는 방법과 위치에 대한 더 광범위한 대화를 시작하는 데 도움이 됩니다. 이러한 광범위한 대화와 내부 성공 사례를 사용하여 조직의 데이터 분석에 대한 추진력을 구축할 수 있습니다.
많은 조직에서 모든 데이터를 모으는 것이 너무 어려울 수 있거나 일부 데이터만 쉽게 사용할 수 있다는 우려가 있을 수 있습니다. 다행스럽게도 JMP는 조직에 신속한 대화형 탐색을 위해 보유한 데이터를 통합할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 데이터의 답을 효율적으로 나타내어 적시에 중요한 결정을 내릴 수 있습니다.
Workflow Builder를 사용한 단순 자동화
대화에서 Lilian은 Fujifilm이 추가 기능을 사용하여 데이터 액세스를 간소화하고 표준화한 방법에 대해 논의했고 자연스럽게 많은 시청자가 더 많은 것을 이해하기를 원했습니다. 그들의 경우 JSL을 사용하여 스크립팅된 솔루션을 구현했지만 데모에서 설명한 것처럼 JMP 17의 워크플로 빌더 도입으로 코딩 없이 이러한 자동화를 생성할 수 있습니다. 인사이트에 도달하는 데 걸리는 시간을 단축하는 간단한 경로는 언제나 환영할 정도로 많은 관심을 불러일으킨 주제였습니다.
Workflow Builder 플랫폼은 분석을 수행하는 단계를 기록하여 코드 없는 자동화 경로를 제공합니다. 즉, 데이터 가져오기, 준비 및 분석 단계를 한 번만 수행하면 필요할 때마다 이 작업을 반복하는 데 사용할 수 있는 워크플로를 생성할 수 있습니다. 프로세스에 워크플로우가 있으면 새 단계를 기록하고 기존 단계를 재정렬하여 유용성을 확장하는 것이 간단합니다. 프로세스에 만족하면 워크플로로 동료와 쉽게 공유하거나 해당 JSL 스크립트를 생성하여 JMP 추가 기능을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이 모든 기능을 통해 코딩을 할 필요 없이 일상적인 작업을 표준화하고 자동화할 수 있습니다.
조직 변화
토론 후 다양한 결과에 초점을 맞춘 몇 가지 질문이 있었지만 같은 질문에 도달했습니다. 일반적으로 자신의 데이터를 사용하여 동료에게 이러한 접근 방식의 힘을 설명하는 것이 가장 효과적입니다. 이는 가장 매력적인 이야기가 될 것입니다.
예를 들어 프로세스 모니터링의 경우 사양 이벤트만 모니터링하는 것에서 컨트롤 차트 규칙을 사용하여 잠재적인 문제를 모니터링하는 것으로 이동할 수 있습니다. 표면적으로 이것은 이 접근 방식에 익숙하지 않은 사람에게는 근본적인 변화로 보일 수 있습니다. 그러나 해당 논의가 해당 프로세스가 사양을 벗어나기 전에 이러한 SPC 접근 방식이 문제를 식별할 수 있는 방법을 보여주는 예와 함께 제공되는 경우 메시지에 대한 신뢰성을 제공하고 변화에 대한 인센티브를 생성합니다.
JMP의 대화형 도구로 데이터를 사용하여 보다 우수하고 일관된 프로세스를 개발하는 것이 얼마나 간단할 수 있는지 보여줌으로써 조직의 데이터 분석에 대한 강력한 사례를 만들고 데이터가 말하는 내용을 완전히 이해하는 가치를 만들 수 있습니다.
과학자 및 엔지니어 교육 및 기술 향상
몇 가지 질문은 데이터 분석을 활용하기 위해 사람들의 기술을 향상시키는 최선의 방법을 물었습니다. 이 영역에 대한 보다 일반적인 질문과 함께 세션 중에 논의한 통계적 프로세스 제어(SPC) 방법 중 일부에 중점을 둔 숫자가 있습니다.
두 가지 질문을 시작하기에 가장 좋은 곳은 JMP가 제공하는 리소스입니다. 웨비나에서 논의한 바와 같이, 산업 문제 해결을 위한 통계적 사고(STIPS) 과정 는 다양한 주제에 대한 데이터 분석의 이유와 더 중요한 방법을 모두 설명하는 훌륭한 리소스입니다. 이러한 각 주제는 다음에서 추가 리소스를 사용할 수 있습니다. JMP 배우기 JMP 사용자 커뮤니티 섹션. SPC에 대한 자세한 리소스는 무료 SPC의 e-러닝 과정 JMP 교육에서 사용할 수 있습니다.
