Tom Bidwell ha 35 anni di esperienza nel settore chimico, lavorando prima come ingegnere elettrico presso Eastman Kodak e poi come statistico presso ExxonMobil Chemical e Ashland. Ora presso INEOS Composites, produttore di resine poliestere insature e vinilestere, gelcoat e additivi, supporta chimici e ingegneri per sviluppare e ottimizzare prodotti e processi.
Cintura nera Six Sigma Master da molto tempo JMP utente, Tom ospita il file Gruppo utenti JMP dell'Ohio centrale in loco presso INEOS Composites. Ha conseguito un Master in Statistica presso l'Università del Wisconsin a Madison e una laurea in Ingegneria Elettrica presso la Penn State University.
Tom ha parlato con Meg Eberle, responsabile delle referenze utente di JMP.
Meg: Quali pensi siano le sfide più grandi che hai dovuto affrontare nel promuovere le statistiche all'interno dell'industria chimica?
Tom: La resistenza al cambiamento è grande! Molte persone fanno le cose allo stesso modo da molto tempo, quindi devi eliminare le vecchie abitudini un po’ alla volta. I chimici potrebbero avere la tendenza a dire: "Inseriamo tutti i dati di laboratorio in Excel: è una sorta di quaderno elettronico, quindi potremmo anche creare un grafico qui".
Per evolversi lontano da quella mentalità, devi aiutare le persone a farlo iniziare a pensare alle statistiche in modo diverso . Passare da "So che voglio creare un grafico a barre" a "Ho condotto questo studio, ora quali sono le domande a cui voglio rispondere?" Posso semplicemente trascinare e rilasciare nel Costruttore di grafici e rispondere alle mie domande." Diventa più un'esperienza di apprendimento esplorativo che semplicemente "Devo creare un grafico a barre per il mio manager".
La sfida successiva è che a volte il management non è così coinvolto come lo sei tu nell'idea degli approcci statistici, quindi devi trovare modi per dimostrarne il valore attraverso casi di studio.
Infine, direi che la sfida più comune oggi è semplicemente la mancanza di risorse. Le persone hanno pochissimo tempo per fare qualcosa in più, quindi quando vai da loro e dici: "Ehi, voglio un'ora del tuo tempo per parlare di statistiche", potrebbero dire "Non ho tempo".
Meg: Quale ritieni sia il ruolo di uno statistico nel guidare un cambiamento culturale?
Tom: Considero il mio ruolo quello di mentore, allenatore, formatore, insegnante: tutto questo allo stesso tempo. Guardo sempre al potenziale di crescita dell'organizzazione.
Quando ho iniziato a lavorare presso INEOS Composites, se ho usato il termine DOE , nessuno sapeva cosa significasse. Ma oggi è la nostra lingua comune. Tutti sanno cos'è il DOE! Tutti sanno come gestire un DOE.
Come ogni organizzazione, INEOS Composites ha una vasta gamma di competenze statistiche. Come statistico, analizzo entrambi i dati per persone e insegnare loro a fare l'analisi da soli. Generalmente ricevo problemi che nessun altro sa come gestire; quando un particolare problema relativo ai dati diventa molto complicato, [scienziati e ingegneri] spesso me li danno da analizzare.
Detto questo, le persone nella nostra organizzazione che utilizzano JMP generalmente cercano di fare tutto il possibile per conto proprio prima di rivolgersi a me. E poi, se hanno bisogno di aiuto, di solito si rivolgono per primo a un altro utente JMP che si siede vicino a loro.
Convincere le persone a diventare più indipendenti nel fare cose come DOE da sole e coinvolgerle in tutto ciò che riguarda la scoperta di JMP, dove possono vedere le cose che vedo io, è un obiettivo importante.
È necessario trovare persone che abbiano il potenziale per essere agenti di cambiamento e aiutarle. Man mano che imparano, inevitabilmente portano altri con sé, e se [quelle persone con un potenziale agente di cambiamento] sono più senior nell'organizzazione, ancora meglio! Puoi davvero promuovere il cambiamento su larga scala aiutandoli.
Meg: Dato che stiamo avendo questa conversazione durante il Discovery Summit – e che l'apprendimento intersettoriale è per molti versi il suo Ragione d'essere di questa conferenza – mi chiedo: quali lezioni avete riportato a INEOS Composites dai vertici precedenti?
Tom: Da quando ho iniziato a venire Vertice della scoperta grazie al mio maggiore coinvolgimento nel comitato direttivo, mi è piaciuto moltissimo imparare da persone diverse e ora posso effettivamente contribuire a facilitare [questo scambio] io stesso.
Ogni anno, ci sono almeno una o due cose che vedo per cui penso: "Ci proverò". Ad esempio, quando Esplora testo è uscito per la prima volta, continuavo a pensare a come avrei potuto usarlo. Alla fine, ho finito per usarlo per esaminare i nostri dati di sicurezza sui quasi-colpi. Identificando i temi chiave che continuano a presentarsi, possiamo affrontarli in modo proattivo. INEOS Composites è molto attenta alla sicurezza. Siamo uno dei leader in materia di sicurezza nel nostro settore e ho utilizzato Text Explorer per continuare a [portare a termine questa missione].
Un anno al Discovery Summit, Ho visto una presentazione SU modellazione di equazioni strutturali (SEM) di Laura Casto-Schilo e dopo ho parlato con lei un paio di volte. Ho pensato: "Ci deve essere un modo in cui possiamo usarlo" e in effetti ho trovato un caso di studio. Questo è stato solo l'inizio: ora sto lavorando per implementare il SEM nei nostri dati di processo.
Meg: Che consiglio condividi in genere con i nuovi utenti JMP?
Tom: Per prima cosa, guarda il Webinar di 1 ora Introduzione a JMP . Trova un problema, impara come importare i dati e creare alcuni grafici. Non aspettare per iniziare.
In secondo luogo, trova un mentore che sia uno o due passi avanti a te [in statistiche di apprendimento e/o JMP ]. Questo è tutto ciò di cui hai bisogno: qualcuno che è stato lì negli ultimi sei mesi e che può aiutarti a muoverti avanti. Perché hai solo bisogno di sapere la prossima cosa che ti serve sapere, non ciò che ti servirà in futuro. Trova qualcuno che sia un po' più avanzato di te e crea una relazione con lui.
Terzo, se vuoi sapere come fare qualcosa in JMP, ce ne sono molti video on-demand ! Basta andare al sito Web di JMP. Trova quello che desideri. Guardalo. Seguono passo dopo passo, molte volte, con un set di dati di esempio che puoi utilizzare per imparare.
Consiglierei anche di frequentare il Padroneggiare la serie JMP di venerdì. Invio promemoria a tutti i nostri utenti e cerco di incoraggiarli a guardare. È un apprendimento gratuito. Se non lo fai, dipende da te.
[Prima che la pandemia interrompesse le riunioni di persona,] programmavo una sala conferenze e invitavo le persone a entrare e guardare il Mastering insieme. Poi avremmo una discussione: cosa hai visto che sapevi o non sapevi? E come potremmo applicarlo per risolvere uno dei nostri problemi?Abbiamo appena ricominciato la sessione di persona.
Meg: Parlando di formazione continua, cosa diresti ai laureati in chimica quando si tratta di prepararsi per una carriera nell'industria?
Tom: Trova un modo per acquisire conoscenze statistiche! Una delle cose che ho amato all’Università del Wisconsin [Madison] era che in un corso sulla modellazione non lineare, metà erano studenti laureati in statistica e l’altra metà erano dottorandi di altre discipline: scienze, ingegneria, business school. Ci siamo messi in coppia: hanno introdotto un problema di ricerca e abbiamo lavorato insieme per modellarlo e analizzarlo.
Forse la tua scuola non ha ancora quel tipo di corso, ma tu possono ancora trovare modi per connettersi in una comunità. Ottieni una sorta di background statistico analizzando i dati. È importante, soprattutto se farai ricerche di qualsiasi tipo. È necessario avere una conoscenza di base della statistica.
Parte del motivo per cui ho scelto di andare in Wisconsin era perché loro Programma master è stato progettato per fornire ai laureati la capacità di essere alla fine il proprio consulente. L'esame finale prevedeva che dovevamo lavorare con due clienti diversi che portavano i loro problemi del mondo reale. In una settimana dovevamo fare le analisi, scrivere un rapporto per ogni cliente e poi difendere le nostre analisi davanti alla commissione d'esame. Hai lavorato giorno e notte su questi due problemi, ma è stata una bellissima esperienza.
Ed è quello che volevo. Vengo da un ambiente industriale. Non volevo uscire allo scoperto nel mondo accademico. Volevo poterlo fare per vivere nell’industria.
Meg: Prima di lasciarti andare, qual è la cosa che stai facendo con JMP in questo momento di cui sei particolarmente entusiasta?
Tom: Disponiamo di uno storico dei dati che raccoglie tutti i dati dei nostri processi e mi ci è voluto un po' per imparare a collegarvi JMP. Siamo seduti su una miniera d'oro di informazioni!
Ora sto estraendo sia dati continui che batch in modo che le persone possano porre domande del tipo: "Perché l'impianto ha questo problema?" E posso dare loro una risposta in pochi minuti. Ho potuto contribuire a migliorare la qualità dei nostri prodotti attraverso l'analisi dei dati di processo.
La possibilità di accedere a informazioni così preziose direttamente in JMP rappresenta una vera e propria svolta rivoluzionaria! La mia strategia per i prossimi tre-cinque anni è quella di implementarne di più. La buona notizia è che ho trovato alcuni ingegneri di processo molto interessati ad aiutarmi con il ciclo di feedback. Abbiamo messo a punto un piano per collegare chimici e ingegneri di processo più vicini al processo in modo da sapere cosa sta realmente accadendo rispetto a ciò che presumiamo stia accadendo.
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