Tom Bidwell possède 35 ans d'expérience dans l'industrie chimique, travaillant d'abord comme ingénieur électricien chez Eastman Kodak, puis comme statisticien chez ExxonMobil Chemical et Ashland. Désormais chez INEOS Composites, fabricant de résines polyester et vinylester insaturés, de gelcoats et d'additifs, il aide les chimistes et les ingénieurs à développer et optimiser des produits et des processus.
Une ceinture noire Six Sigma Master et de longue date JMP utilisateur, Tom héberge le Groupe d'utilisateurs JMP du centre de l'Ohio sur site chez INEOS Composites. Il est titulaire d'une maîtrise en statistiques de l'Université du Wisconsin à Madison et d'un baccalauréat en génie électrique de la Penn State University.
Tom s'est entretenu avec Meg Eberle, responsable des références utilisateurs de JMP.
Meg : Selon vous, quels sont les plus grands défis que vous avez rencontrés dans la promotion des statistiques au sein de l'industrie chimique ?
À M: La résistance au changement est grande ! Beaucoup de gens font les choses de la même manière depuis longtemps, il faut donc se débarrasser des vieilles habitudes par morceaux. Les chimistes ont peut-être tendance à dire : « Nous mettons toutes nos données de laboratoire dans Excel – c'est en quelque sorte notre cahier électronique, alors autant faire un graphique ici ».
Pour sortir de cet état d’esprit, vous devez aider les gens à commencer à penser les statistiques différemment . Passez de « Je sais que je veux créer un graphique à barres » à « J'ai mené cette étude, maintenant quelles sont les questions auxquelles je veux répondre ? Je peux simplement glisser-déposer dans Graph Builder et répondre à mes questions. Cela devient plus une expérience d'apprentissage exploratoire que simplement : « Je dois créer un graphique à barres pour mon responsable ».
Le prochain défi est que parfois la direction n'est pas aussi convaincue que vous de l'idée des approches statistiques, vous devez donc trouver des moyens d'en démontrer la valeur à travers des études de cas.
Enfin, je dirais que le défi le plus courant aujourd’hui est simplement le manque de ressources. Les gens ont très peu de temps pour faire quoi que ce soit de plus, alors lorsque vous leur dites : « Hé, je veux une heure de votre temps pour parler de statistiques », ils peuvent répondre : « Je n'ai pas le temps ».
Meg : Selon vous, quel est le rôle d'un statisticien dans la conduite d'un changement de culture ?
À M: Je considère mon rôle comme celui de mentor, de coach, de formateur, d’enseignant – tout cela à la fois. Je suis toujours à l'écoute du potentiel de croissance de l'organisation.
Lorsque j’ai débuté chez INEOS Composites, si j’utilisais le terme BICHE , personne ne savait ce que cela signifiait. Mais aujourd'hui, c'est notre langage commun. Tout le monde sait ce qu’est le DOE ! Tout le monde sait comment gérer un DOE.
Comme toute organisation, INEOS Composites possède un vaste éventail de compétences en statistiques. En tant que statisticien, j'analyse des données pour personnes et leur apprendre à faire l’analyse eux-mêmes. Je rencontre généralement des problèmes que personne d’autre ne sait comment gérer ; Lorsqu'un défi particulier en matière de données devient très compliqué, [les scientifiques et les ingénieurs] me le confient souvent pour analyse.
Cela dit, les personnes de notre organisation qui utilisent JMP essaient généralement de faire tout ce qu'elles peuvent par elles-mêmes avant de s'adresser à moi. Et puis, s'ils ont besoin d'aide, ils s'adressent généralement en premier à un autre utilisateur JMP qui se trouve à côté d'eux.
Amener les gens à devenir plus indépendants en réalisant des tâches telles que DOE par eux-mêmes et à les impliquer dans tout ce qui concerne la découverte de JMP (où ils peuvent voir les choses que je vois) est un objectif majeur.
Vous devez trouver des personnes qui ont le potentiel d’être des agents de changement et les aider. Au fur et à mesure qu’ils apprennent, ils entraînent inévitablement d’autres personnes avec eux, et si [ces personnes ayant le potentiel d’un agent de changement] occupent un poste plus élevé dans l’organisation, c’est encore mieux ! Vous pouvez vraiment conduire un changement à grande échelle en les aidant.
Meg : Étant donné que nous avons cette conversation lors du Discovery Summit – et que l'apprentissage intersectoriel est à bien des égards son raison d'être de cette conférence – je me demande : quelles leçons avez-vous ramenées à INEOS Composites des sommets précédents ?
À M: Depuis que j'ai commencé à venir Sommet Découverte En m'impliquant désormais davantage au sein du comité directeur, j'ai tellement aimé apprendre de différentes personnes – et maintenant pouvoir réellement contribuer à faciliter [cet échange] moi-même.
Chaque année, il y a au moins une ou deux choses que je vois et où je me dis : « Je vais essayer ça ». Par exemple, quand Explorateur de texte est sorti pour la première fois, je n'arrêtais pas de réfléchir à la façon dont je pourrais l'utiliser. En fin de compte, j’ai fini par l’utiliser pour examiner nos données de sécurité sur les quasi-accidents. En identifiant les thèmes clés qui reviennent régulièrement, nous pouvons les aborder de manière proactive. INEOS Composites est très attaché à la sécurité. Nous sommes l'un des leaders en matière de sécurité dans notre secteur et j'ai utilisé Text Explorer pour continuer à [accomplir cette mission].
Un an au Discovery Summit, J'ai vu une présentation sur modélisation d'équations structurelles (SEM) par Laura Casto Schilo et je lui ai parlé plusieurs fois par la suite. Je me suis dit : « Il doit y avoir un moyen d'utiliser cela » et j'ai en fait trouvé une étude de cas. Ce n'était que le début : je travaille désormais à l'implémentation du SEM dans nos données de processus.
Meg : Quels conseils partagez-vous généralement avec les nouveaux utilisateurs de JMP ?
À M: Tout d’abord, regardez le Webinaire d'une heure Premiers pas avec JMP . Trouvez un problème, apprenez à importer des données et à créer des graphiques. N'attendez pas pour commencer.
Deuxièmement, trouvez un mentor qui a une ou deux longueurs d'avance sur vous [en statistiques d'apprentissage et/ou JMP ]. C'est tout ce dont vous avez besoin : quelqu'un qui est là depuis six mois et qui peut vous aider à progresser. Parce que vous avez seulement besoin de savoir la prochaine chose que vous devez savoir, pas ce dont vous aurez besoin plus tard. Trouvez quelqu'un qui est juste un peu plus avancé que vous et créez une relation avec lui.
Troisièmement, si vous voulez savoir comment faire quelque chose dans JMP, il existe beaucoup de vidéos à la demande ! Allez simplement sur le site Web de JMP. Trouvez celui que vous voulez. Regarde ça. Ils passent souvent étape par étape avec un exemple d'ensemble de données que vous pouvez utiliser pour apprendre.
Je recommanderais également d'assister au Maîtriser la série JMP les vendredis. J'envoie des rappels à tous nos utilisateurs et j'essaie de les encourager à regarder. C'est un apprentissage gratuit. Si vous ne le faites pas, c'est de votre faute.
[Avant que la pandémie ne perturbe les rassemblements en personne,] j'avais l'habitude de planifier une salle de conférence et d'inviter les gens à venir regarder Mastering ensemble. Ensuite, nous avions une discussion : qu'avez-vous vu que vous saviez ou ne saviez pas ? Et comment pourrions-nous l’appliquer pour résoudre l’un de nos problèmes ?Nous venons de recommencer cette séance en personne.
Meg : En parlant de formation continue, que diriez-vous aux personnes suivant des programmes d'études supérieures en chimie lorsqu'il s'agit de se préparer à une carrière dans l'industrie ?
À M: Trouvez un moyen d’acquérir des connaissances en statistiques ! L’une des choses que j’ai adorées à l’Université du Wisconsin [Madison], c’est que dans un cours sur la modélisation non linéaire, la moitié étaient des étudiants diplômés en statistiques et l’autre moitié étaient des doctorants issus d’autres disciplines – sciences, ingénierie, école de commerce. Nous avons été jumelés : ils ont soulevé un problème de recherche et nous avons travaillé ensemble pour le modéliser et l'analyser.
Peut-être que votre école ne propose pas encore ce genre de cours, mais vous je peux encore trouver des moyens de me connecter dans une communauté. Obtenez une sorte de base statistique analysant les données. C'est important, surtout si vous envisagez de faire de la recherche, quelle qu'elle soit. Vous devez avoir une compréhension de base des statistiques.
Une des raisons pour lesquelles j'ai choisi d'aller au Wisconsin était parce que leur programme de maîtrise a été conçu pour donner aux diplômés la capacité d'être leur propre consultant à la fin. L'examen final était que nous devions travailler avec deux clients différents qui apportaient leurs problèmes du monde réel. En une semaine, nous devions faire les analyses, rédiger un rapport pour chaque client puis défendre nos analyses devant le comité d'examen. Vous avez travaillé jour et nuit sur ces deux problèmes, mais ce fut une expérience formidable.
Et c'est ce que je voulais. Je suis issu d'un milieu industriel. Je ne voulais pas sortir du milieu universitaire. Je voulais pouvoir faire cela pour gagner ma vie dans l'industrie.
Meg : Avant de vous laisser partir, quelle est la chose que vous faites actuellement avec JMP et qui vous passionne particulièrement ?
À M: Nous disposons d'un historique de données qui collecte toutes nos données de processus, et il m'a fallu un certain temps pour apprendre à y connecter JMP. Nous sommes assis sur une mine d’or d’informations !
Maintenant, j'extrais des données continues et par lots afin que les gens puissent poser des questions telles que : « Pourquoi l'usine a-t-elle un problème avec cela ? » Et je peux leur donner une réponse en quelques minutes seulement. J'ai pu contribuer à améliorer la qualité de nos produits grâce à l'analyse de nos données de processus.
Pouvoir accéder à des informations aussi précieuses directement dans JMP change complètement la donne ! Ma stratégie au cours des trois à cinq prochaines années consiste à en mettre davantage en œuvre. La bonne nouvelle est que j'ai trouvé quelques ingénieurs de procédés très intéressés à contribuer à la boucle de rétroaction. Nous avons élaboré un plan pour rapprocher les chimistes et les ingénieurs de procédés du processus afin que nous sachions ce qui se passe réellement par opposition à ce que nous supposons.
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