Notre discussion avec Lilian Monahan de Fujifilm a rencontré un vif succès. Nombreux sont ceux qui se sont connectés pour découvrir comment exploiter efficacement leurs données afin d'améliorer en continu leurs processus. Cet échange a mis en lumière l'importance d'un accès efficace aux données pour ces initiatives et comment l'utilisation de l'ensemble des données disponibles, associée aux outils appropriés, permet aux scientifiques et aux ingénieurs d'améliorer la compréhension et la communication de leurs résultats.
Sans surprise, les participants ont posé de nombreuses questions pertinentes, mais faute de temps, nous n'avons pas pu toutes les traiter lors de l'événement. Après analyse, nous avons constaté que ces questions se répartissaient en quatre thèmes distincts susceptibles d'intéresser la communauté JMP. Par souci de clarté, nous avons résumé les réponses à chaque question dans un bref aperçu.
Accessibilité des données
La plupart des questions relatives à l'accessibilité des données se résumaient à trois points : comment collecter les données, comment les mettre à la disposition des bonnes personnes et, enfin, comment traiter de grands volumes de données une fois qu'on les a en sa possession.
Si les données dont vous avez besoin ne sont pas facilement accessibles, il est souvent préférable d'entamer une discussion en interne. Bien que cela paraisse évident, ces échanges informels permettent souvent de localiser la plupart des données nécessaires à la tâche immédiate et d'amorcer une réflexion plus large sur la manière dont les données sont stockées et utilisées. Ces discussions, ainsi que les exemples de réussite internes, peuvent contribuer à dynamiser l'adoption de l'analyse de données au sein de votre organisation.
De nombreuses organisations craignent de devoir centraliser toutes leurs données, ou que seules certaines d'entre elles soient facilement accessibles. Heureusement, JMP leur offre une plateforme permettant de rassembler leurs données et de les explorer rapidement et de manière interactive. Cette approche permet d'obtenir des réponses efficaces et de prendre des décisions cruciales en temps opportun.
Automatisation simple grâce au générateur de flux de travail
Lors de notre conversation, Lilian a expliqué comment Fujifilm a simplifié et standardisé l'accès aux données grâce à un module complémentaire. Naturellement, de nombreux participants ont souhaité en savoir plus. Fujifilm a mis en œuvre une solution scriptée en JSL, mais comme l'ont montré les démonstrations, l'introduction du générateur de flux de travail dans JMP 17 permet de créer ces automatisations sans écrire une seule ligne de code. Sans surprise, ce sujet a suscité un vif intérêt, car une méthode simple permettant d'obtenir rapidement des informations pertinentes est toujours la bienvenue.
La plateforme Workflow Builder offre une solution sans code pour automatiser vos analyses en enregistrant les étapes nécessaires. Ainsi, il vous suffit d'effectuer une seule fois l'importation, la préparation et l'analyse de vos données pour générer un workflow réutilisable à volonté. Une fois votre processus créé, il est facile d'en étendre les fonctionnalités en ajoutant de nouvelles étapes et en réorganisant les étapes existantes. Lorsque vous êtes satisfait du processus, vous pouvez le partager facilement avec vos collègues sous forme de workflow ou l'utiliser pour générer le script JSL correspondant afin de créer un module complémentaire JMP. Tout cela vous permet de standardiser et d'automatiser vos tâches répétitives, sans écrire une seule ligne de code.
Changement organisationnel
Suite à la discussion, plusieurs questions portant sur différents résultats ont abouti à la même interrogation : « L’analyse des données est une bonne idée en principe, mais comment convaincre les différents services de l’organisation d’utiliser les résultats de ce travail ? » Généralement, le moyen le plus efficace d’illustrer la puissance de ces approches auprès de ses collègues est d’utiliser ses propres données, car ce sont les exemples les plus convaincants.
Pour la surveillance des processus, par exemple, il peut être judicieux de passer d'une simple surveillance des événements conformes aux spécifications à une surveillance des problèmes potentiels à l'aide de cartes de contrôle. De prime abord, cela peut sembler un changement radical pour une personne non familiarisée avec cette approche. Cependant, si cette explication est accompagnée d'un exemple illustrant comment ces méthodes de contrôle statistique des processus (CSP) permettent d'identifier les problèmes avant que le processus ne sorte des spécifications, cela renforce la crédibilité de votre propos et incite au changement.
En illustrant la simplicité d'utilisation de vos données grâce aux outils interactifs de JMP pour développer des processus plus performants et plus cohérents, vous pouvez démontrer de manière convaincante l'intérêt de l'analyse des données au sein de votre organisation et l'importance de bien comprendre ce que vos données vous révèlent.
Formation et perfectionnement des scientifiques et des ingénieurs
Plusieurs questions portaient sur la meilleure façon de perfectionner les compétences des individus afin qu'ils puissent tirer parti de l'analyse des données. Outre des questions plus générales sur ce sujet, un certain nombre se concentraient sur certaines méthodes de contrôle statistique des processus (CSP) que nous avons abordées au cours de la session.
Pour répondre à ces deux questions, le meilleur point de départ est de consulter les ressources mises à disposition par JMP. Comme nous l'avons évoqué lors du webinaire, la formation STIPS (Statistical Thinking for Industrial Problem Solving) est une ressource précieuse qui explique le pourquoi et, surtout, le comment de l'analyse de données sur divers sujets. Des ressources complémentaires sont disponibles pour chacun de ces sujets dans la section « Apprendre JMP » de la communauté des utilisateurs JMP. Pour des ressources plus détaillées sur le contrôle statistique des procédés (SPC), une formation en ligne gratuite sur le SPC, proposée par JMP Education, est également disponible.
