我们与 Fujifilm 的 Lilian Monahan 的讨论非常受欢迎。 许多人调谐以发现如何有效地使用他们的数据来实现持续的流程改进。 谈话说明了有效访问数据对于这些计划有多么重要，以及如何使用所有可用数据以及正确的工具让科学家和工程师更好地理解和交流他们的发现。
不出所料，观众们提出了很多很好的问题，但由于时间关系，我们无法在活动期间全部回答。 经过审查，我们意识到这些问题分为四个不同的主题，这些主题会引起 JMP 社区的兴趣。 为清楚起见，我们在每个问题的简短概述中总结了问题的答案。
数据可访问性
大多数关于数据可访问性的问题都归结为三件事：如何收集数据，如何将数据提供给合适的人，以及最终如何在拥有大量数据后进行处理。
如果您所处的情况是您所需的数据显然不可用，通常最好从组织内部的对话开始。 虽然这听起来显而易见且简单，但这些小型对话通常有助于找到您当前任务所需的大部分数据，并就数据的存储和使用方式和位置展开更广泛的对话。 这些更广泛的对话和内部成功案例可用于在您的组织中围绕数据分析建立势头。
对于许多组织而言，可能会担心将所有数据集中在一起可能过于具有挑战性，或者只有部分数据随时可用。 幸运的是，JMP 为组织提供了一个平台，可以将他们拥有的数据汇集在一起，以进行快速、交互式的探索。 这有效地揭示了数据中的答案，允许及时做出关键决策。
使用 Workflow Builder 的简单自动化
在我们的谈话中，Lilian 讨论了 Fujifilm 如何使用插件简化和标准化数据访问，自然而然，许多观众希望了解更多。 在他们的案例中，他们使用 JSL 实施了脚本化解决方案，但如演示中所示，JMP 17 中引入的工作流构建器允许无需编码即可创建这些自动化。 不出所料，这是一个引起很大兴趣的话题，因为一种可以减少获得洞察力所需时间的简单途径总是受欢迎的。
Workflow Builder 平台通过记录执行分析的步骤，提供了一种无代码的自动化途径。 这意味着您只需执行一次数据导入、准备和分析步骤即可生成可用于在需要时重复此工作的工作流。 一旦您的流程有了工作流程，就可以通过记录新步骤和重新排序现有步骤来轻松扩展其实用程序。 一旦您对流程感到满意，就可以将其作为工作流轻松与您的同事共享，或用于生成相应的 JSL 脚本以创建 JMP 插件。 所有这些使您可以标准化和自动化您的日常任务，而无需进行任何编码。
组织变革
讨论之后，我们提出了几个问题，这些问题侧重于不同的产出，但都提出了同一个问题：“数据分析原则上是个好主意，但我如何说服整个组织的人使用这项工作的产出？”通常，使用您自己的数据向您的同事说明这些方法的力量是最有效的，因为这些将是最引人注目的故事。
例如，对于流程监控，您可能希望从仅监控规范事件转变为使用控制图规则监控潜在问题。 从表面上看，对于不习惯这种方法的人来说，这似乎是一个根本性的改变。 但是，如果该讨论附带一个示例，说明这些 SPC 方法如何在该过程超出规范之前识别问题，那么它会增加您的信息的可信度并产生改变的动力。
通过说明通过 JMP 中的交互式工具使用您的数据来开发更好、更一致的流程是多么简单，您可以为您的组织中的数据分析创建一个令人信服的案例，以及充分理解您的数据所传达的信息的价值。
培训和提高科学家和工程师的技能
有几个问题询问如何最好地提高人们的技能以利用数据分析。 除了这一领域的更一般性问题外，还有一些问题侧重于我们在会议期间讨论的一些统计过程控制 (SPC) 方法。
这两个问题的最佳起点是 JMP 提供的资源。 正如我们在网络研讨会期间讨论的那样，解决工业问题的统计思维 (STIPS) 课程是一个很好的资源，它阐明了为什么，更重要的是，如何跨一系列主题进行数据分析，每个主题在学习JMP JMP 用户社区的部分。 有关 SPC 的更多详细资源，请免费SPC 电子学习课程JMP Education 提供。
