富士フイルムのリリアン・モナハン氏とのディスカッションは非常に好評でした。 多くの人々が、データを効率的に使用して継続的なプロセス改善を可能にする方法を見つけようと注目しました。 この会話では、これらの取り組みにとってデータへの効率的なアクセスがいかに重要であるか、また利用可能なデータを適切なツールとともにすべて使用することで、科学者やエンジニアが発見の理解とコミュニケーションをどのように改善できるかが説明されました。
当然のことながら、視聴者から多くの素晴らしい質問が寄せられましたが、時間の都合上、イベント中にすべてを紹介することはできませんでした。 検討した結果、これらの質問は JMP コミュニティの関心を引くであろう 4 つの異なるトピックに分類されることがわかりました。 わかりやすくするために、質問に対する回答をそれぞれの短い概要にまとめました。
データのアクセシビリティ
データ アクセシビリティに関する質問のほとんどは、データを収集する方法、適切な人がデータを利用できるようにする方法、そして最終的には大量のデータを取得した後に処理する方法という 3 つのことに帰着しました。
必要なデータが明らかに利用できない状況にある場合は、多くの場合、組織内で話し合うことから始めるのが最善です。 これは明白で単純なことのように聞こえますが、これらの小さな会話は、多くの場合、当面のタスクに必要なデータのほとんどを見つけ出し、データがどこにどのように保存され、使用されるかについてのより広範な会話を開始するのに役立ちます。 こうした広範な会話や社内の成功事例を利用して、組織内のデータ分析に関する勢いを高めることができます。
多くの組織にとって、すべてのデータを統合するのは非常に困難である、または一部のデータしかすぐに利用できないのではないかという懸念があるかもしれません。 幸いなことに、JMP は組織に、迅速かつインタラクティブな探索のために所有するデータをまとめるプラットフォームを提供します。 これにより、データ内の答えが効率的に明らかになり、重要な決定をタイムリーに下せるようになります。
ワークフロービルダーを使用した簡単な自動化
私たちの会話の中で、リリアンは、富士フイルムがアドインを使用してデータ アクセスをどのように簡素化および標準化したかについて説明しました。当然のことながら、多くの視聴者がさらに理解したいと考えていました。 彼らの場合、JSL を使用してスクリプト化されたソリューションを実装しましたが、デモで示されているように、JMP 17 のワークフロー ビルダーの導入により、コーディングなしでこれらの自動化を作成できるようになりました。 当然のことながら、これは多くの関心を集めたトピックであり、洞察を得るまでにかかる時間を短縮する単純なルートは常に歓迎されます。
Workflow Builder プラットフォームは、分析を実行する手順を記録することで、コードを使わずに自動化へのルートを提供します。 つまり、データのインポート、準備、分析の手順を 1 回実行するだけで、必要なときにいつでもこの作業を繰り返すことができるワークフローを生成できます。 プロセスにワークフローを作成したら、新しいステップを記録したり、既存のステップを並べ替えたりすることで、そのユーティリティを簡単に拡張できます。 プロセスに満足したら、ワークフローとして同僚と簡単に共有したり、対応する JSL スクリプトを生成して JMP アドインを作成するために使用したりできます。 これらすべてにより、コーディングを行うことなく、日常的なタスクを標準化および自動化できます。
組織変更
ディスカッションの後、さまざまな成果に焦点を当てた質問がいくつかありましたが、同じ質問に行き着きました。「データ分析は基本的には良いアイデアですが、組織全体の人々にこの研究の成果を使用するよう説得するにはどうすればよいでしょうか?」通常、これらのアプローチが最も説得力のあるストーリーになるため、自分のデータを使用してこれらのアプローチの力を同僚に説明するのが最も効果的です。
たとえば、プロセス監視の場合、仕様イベントのみの監視から、管理図ルールを使用した潜在的な問題の監視に移行することができます。 表面的には、このアプローチに慣れていない人にとって、これは根本的な変更のように見えるかもしれません。 ただし、その議論に、プロセスが仕様から外れてしまう前に、これらの SPC アプローチがどのように問題を特定できるかを示す例が添付されていれば、メッセージに信頼性が与えられ、変更への動機が生まれます。
JMP の対話型ツールを使用してデータを使用して、より優れた一貫性のあるプロセスを開発することがいかに簡単であるかを説明することで、組織内でのデータ分析の説得力のあるケースと、データが何を伝えているかを完全に理解することの価値を生み出すことができます。
科学者とエンジニアのトレーニングとスキルアップ
いくつかの質問は、データ分析を活用するために人々のスキルを向上させる最善の方法を尋ねるものでした。 この分野のより一般的な質問に加えて、セッション中に議論した統計的プロセス管理 (SPC) 手法のいくつかに焦点を当てた質問も多くありました。
どちらの質問についても、JMP が提供するリソースから始めるのが最適です。 ウェビナーで議論したように、産業問題解決のための統計的思考 (STIPS) コースは、さまざまなトピックにわたるデータ分析の理由と、さらに重要なことにその方法の両方を説明する素晴らしいリソースです。これらの各トピックには、追加のリソースが用意されています。 JMPを学ぶJMP ユーザーコミュニティのセクション。 SPC に関する詳細なリソースについては、無料のSPCのeラーニング講座JMPエデュケーションによるものが利用可能です。
