Dirk de Bruyn Ouboter ist Plattformleiter für Datenerfassung am Forschungs- und Entwicklungsstandort von Syngenta in Stein, Schweiz. Nach seiner Promotion in Chemie an der Universität Basel arbeitete Dirk als Postdoktorand beim Schweizer Biotechnologieunternehmen Actelion (heute Teil von Johnson & Johnson), wo sich seine Forschung auf die Herstellung und Bewertung von API-Nanoformulierungen mithilfe analytischer Methoden konzentrierte.
Im Jahr 2012 wechselte er zu Syngenta in den Bereichen Messwissenschaft und Prozessleistung und leitete anschließend Prozesstechnologieinitiativen, die die digitale Transformation zunächst der chemischen Prozesstechnologie von Syngenta und jetzt an der physischen bis digitalen Schnittstelle in der F&E-IT vorantreiben.
Meg: Ich bin gespannt auf den Punkt, an dem Sie erkannt haben, dass Analysen Ihrer Arbeit einen großen Mehrwert verleihen können – der Punkt, der Sie letztendlich dorthin geführt hat, wo Sie jetzt sind: eine aktive Rolle bei der Transformation der Analytik von Syngenta zu spielen.
Dirk: Als Kind wollte ich immer Erfinder werden, ich bin also von Natur aus ein Entdecker. Aber rückblickend denke ich, dass es in meiner Karriere auch einen Punkt gab, an dem mir klar wurde, dass ich relativ schnell viel lernen könnte, wenn ich viele Daten sammeln und einige Zusammenhänge finden könnte. Ich war wirklich fasziniert von dem, was ich fand, und als ich anfing, mithilfe von Daten Entdeckungen zu machen, wollte ich diese Entdeckungen mit anderen Menschen teilen – und sei es nur, um meine Begeisterung zu teilen!
Daten haben, etwas darin sehen, verborgene Muster erkennen, Schlussfolgerungen ziehen und diese Faszination dann mit anderen teilen – nicht nur die Erkenntnisse, sondern auch die Herangehensweise! Ich wollte ihnen zeigen, wie einfach es ist, Goldnuggets in ihren Daten zu finden. Und praktisch gesehen wusste ich, dass es da draußen so viel mehr Informationen gab, die ich alleine nicht verarbeiten könnte. Ich wollte, dass auch andere Menschen dieses Gefühl der Begeisterung über die Nutzung der Informationen, die sie entdecken würden, verspüren.
Meg: Hat jemand Einwände erhoben? Gab es Hürden?
Dirk: Nicht, wenn es darum ging, die Begeisterung oder die Ergebnisse zu teilen – meine Kollegen und unser Management waren immer voll und ganz mit dem Wert einverstanden, den Analytics für das Unternehmen bringt. Die größte Herausforderung bestand darin, Zugang zu den richtigen Werkzeugen zu bekommen. Als ich im zweiten Monat bei Syngenta war, sagte mir jemand, ich solle eine JMP- Lizenz machen, aber das konnte ich nicht. Unsere internen Unternehmensprozesse machten es schwierig und ich musste fast ein ganzes Jahr warten. Ich schaute nach, wer in der Schweiz Lizenzen hatte und stellte dann fest, dass es bei Syngenta weltweit bereits einige hundert Benutzer gab. Deshalb habe ich eine Lizenzgruppierung für die Schweiz beantragt. Als ich meine eigene Lizenz bekam, bekam ich letztendlich auch Lizenzen für viele andere – ha!
Als ich JMP hatte … fühlten sich [Statistiken] einfach ganz anders an. Es ging nicht mehr um die Gleichungen. Ich war so viel motivierter, eine Aufregung nach der anderen wirklich zu erkunden. Ein weiterer Vorteil war, dass ich durch den Lizenzerwerb mit vielen anderen Nutzern in Kontakt kam.
Natürlich waren von Anfang an nicht alle mit an Bord – wir hatten Minitab schon seit den 1990er-Jahren und mit STAVEX gab es auch eine proprietäre Design-of-Experimente-Plattform, die vom Vorgänger von Syngenta entwickelt wurde. Und natürlich gab es auch Excel-Benutzer. Aber ich fragte sie: „Haben Sie jemals versucht, ein Histogramm in Excel zu erstellen?“ Sie würden sagen: „Ja, das kann ich. Geben Sie mir 5 oder 10 Minuten.“ Dann zeigte ich ihnen JMP und wie sie genau das Gleiche jetzt in 3 Sekunden tun könnten. Was die Versuchsplanung angeht, hatte ich einen Kollegen, der sagte: „Ja, ich habe vor 30 Jahren mit der DOE begonnen, und ich kann immer noch alles in Excel machen. Ich kann es Ihnen morgen geben, keine Sorge.“ Ich habe nur [den Kopf geschüttelt].
Ich glaube, allen diesen Menschen ist gemeinsam, dass sie noch nicht neugierig waren. Aber wann immer es jemanden gab, der sich darauf freute, etwas Neues zu sehen und zu lernen, sprang er sofort darauf ein.
Meg: Gab es erste Proofs of Concept, die Ihnen dabei geholfen haben, den Business Case für Analytics-Initiativen aufzuzeigen?
Dirk: Zu der Zeit, als ich JMP sehr intensiv nutzte, hatte ich viel Zugriff auf Daten von Produktionsstätten mit Historikern. Wir haben Zeitreihendaten gespeichert – alle 10 Sekunden, wenn Sie es wollten. Es gab immer einfache Beispiele zum Thema Trocknung oder Temperaturen – etwas, das jeder verstehen konnte, auch wenn er kein Ingenieur oder Statistiker ist.
Mir wurde jedoch klar, dass es normalerweise am besten ist, ein Beispiel auszuwählen, das dem Benutzer nahe steht. Wenn ich jemanden in der Chemie, in der Forschung, überzeugen will, muss ich ihm etwas aus der Chemie zeigen. Wenn es jemand aus der Formulierungsabteilung war, der am Fräsen arbeitete, weiß ich, dass es ein gutes Fräsbeispiel gibt.
Natürlich funktioniert das nicht immer … und es gibt Leute, die weiterhin denken, dass [Analysen] unnötig sind. Und um fair zu sein, sind die Schlussfolgerungen oft nicht so überraschend. Sie bestätigen möglicherweise nur, was Sie bereits wissen.
Ich erzähle auch oft meine eigene Geschichte: Während meiner Doktorarbeit habe ich keine Statistiken verwendet, außer vielleicht manchmal nur das Zusammenfassen von Statistiken. Es war mehr Mathematik als die Statistiken dahinter. Dann kam jemand zu mir und fragte: „Was ist Ihr Ergebnis?“ Ich antwortete: „Ich habe eine Ausbeute von 90 % erzielt.“ Sie sagten: „Fantastisch.“ Wie oft haben Sie es wiederholt?“ Ich antwortete: „Dreimal.“ „Wann haben Sie 90 % erreicht?“ „Das dritte Mal“, sagte ich. „OK, aber wenn Sie beim ersten Mal 90 % erreicht hätten, wie oft hätten Sie es wiederholt? Einmal? Und wäre das richtig?“
Während meines Doktoratsstudiums habe ich Statistiken kaum genutzt. Ich hatte keinen Plan dafür. Ich kannte die wahre Macht der Statistik noch nicht.
Meg: Wenn Sie zu dieser Zeit Ihrer Karriere zurückkehren könnten, was hätten Sie anders gemacht?
Dirk: Wenn ich nur gewusst hätte, dass Statistik so einfach ist, hätte ich das als Erstes getan! JMP hat die Statistiken für mich wirklich verändert.
An der Universität beginnt man oft mit drei Jahren Statistik. Zuerst konzentrieren Sie sich darauf, wie man Durchschnittswerte berechnet und erstellt. Dann kommt das Testen von Hypothesen, und dann verlieren Sie normalerweise das Interesse! Es ist nicht visuell. Ich wünschte, zu Beginn meines Studiums hätte mir jemand einen visuellen Ansatz gezeigt und damit das Konzept des Entdeckens eingeführt.
Es gab ein großartiges Beispiel [das mir einer meiner Mentoren erzählte]: Er sagte: „Wenn du sechs Eier kaufst, wie viele siehst du dann?“ Ich antwortete: „Nun, ich schaue mir jedes einzelne an, um sicherzugehen, dass es keine Risse hat.“ „Und wenn Sie 150 Trauben kaufen, wie viele probieren Sie dann?“ Ich dachte: „Vielleicht 1 oder 2.“ Es zeigt nur, wie wichtig es ist, über die Stichprobengröße nachzudenken und wie viele Sie testen sollten.
Meg: Waren Ihnen die Industriestandards für angewandte Statistik bekannt, als Sie noch an Ihrer Doktorarbeit arbeiteten?
Dirk: Ja, absolut. In meinem zweiten Studienjahr habe ich mich mit der statistischen Versuchsplanung beschäftigt. Aber das Einzige, woran ich mich erinnere, waren diese Würfel und dass sie mir helfen sollten, mit weniger Experimenten mehr Ergebnisse zu erzielen. Alles andere habe ich nicht verstanden, weil sich der Kurs so auf Gleichungen und schwere Mathematik konzentrierte. Natürlich habe ich Chemieingenieurwesen studiert, also ist es nicht so, dass wir nicht gut in Mathe waren, aber [Statistiken waren einfach nicht so interessant]. Ich wusste, dass es ein Excel-Plugin gibt, aber ich wusste nicht, dass es eine spezielle Software gibt.
Während meiner Doktorarbeit habe ich in gewissem Umfang auch Statistik unterrichtet – zum Beispiel Dinge wie Fehlerausbreitung, was sehr wichtig war. Das Schwierigste war immer, den Schülern zu erklären, warum sie die Standardbalken, die man erhält, nicht als Fehlerbalken in Excel verwenden sollten. Und ich denke, dass die Verwendung von Fehlerbalken in Excel auch an Universitäten großen Schaden anrichtet. Es verzerrt völlig das Konzept, die dahinter stehenden Statistiken zu verstehen.
Meg: Sie haben ein wenig darüber gesprochen, dass der Zugang zu JMP so etwas wie ein Wendepunkt in Ihrer Karriere war. Ich frage mich, ob Sie mehr darüber sagen könnten, welchen Nutzen Sie aus den Ressourcen und der Beziehung zu JMP gezogen haben – über die Software selbst hinaus.
Dirk: Der jährliche Höhepunkt ist für mich immer der Discovery Summit, denn wenn ich dort bin, bin ich unter vielen Menschen, die die Begeisterung teilen, Informationen in Daten zu entdecken und neue Anwendungsfälle, Möglichkeiten und Ideen kennenzulernen. Normalerweise komme ich vom Discovery Summit mit einem Buch voller neuer Ideen zurück, die ich mit meinen Daten testen kann, oder mit Daten, die ich noch nicht verwendet habe, deren Anwendungsfälle ich aber kenne. Das ist definitiv das Highlight.
Als ich hier bei Syngenta eine Trainerrolle übernahm, wurde mir klar, dass es natürlich Leute gibt, die nicht wissen, dass JMP existiert, aber noch schlimmer ist, dass es eine ganze Reihe Leute gibt, die zwar wissen, dass es existiert, es aber nicht wissen über all die Unterstützung, die sie bekommen könnten. Sie wissen nicht, dass JMP so viel mehr zu bieten hat … es ist nicht nur eine Software von der Stange.
Meg: Was ist Ihrer Meinung nach der wichtigste Ratschlag für jemanden, der gerade erst mit JMP anfängt?
Dirk: Ich sage den Leuten immer, wenn sie [JMP zum ersten Mal verwenden], dass sie die erste Stunde damit verbringen sollen, die Magie hinter den roten Dreiecken zu entdecken. Wenn Sie das verpassen, verpassen Sie den Punkt! Natürlich gibt es auch das einstündige On-Demand-Training „Getting Started“ , das mich auch dazu motiviert hat, mich mit der Mastering JMP-Reihe zu befassen.
Die Beherrschung von JMP hat mich wirklich begeistert, das Gelernte auf meine eigenen Daten anzuwenden. Was die Community betrifft, verwende ich sie normalerweise nur als Suchressource. Es ist eine gute Möglichkeit, herauszufinden, wie andere vorgegangen sind [wenn sie mit einer ähnlichen Datenherausforderung konfrontiert waren].
Also: Entdecken Sie die Magie der roten Dreiecke und wählen Sie mindestens drei Sitzungen aus der Mastering JMP-Reihe aus. Das ist ein guter Anfang.
Als Botschafter oder Anwalt bei Syngenta stehe ich jetzt vor Karpmans Drama-Dreieck. Wenn jemand zu mir kommt und fragt, ob mit JMP etwas getan werden kann, muss ich mich immer entscheiden: Werde ich der Retter sein oder soll ich der Trainer sein? Und meine Entscheidung – ob ich es für sie tue oder ihnen beibringe, es selbst zu tun – beeinflusst, ob sie das Opfer sein werden, das immer Hilfe braucht, oder der Überlebende, der lernt und dann überleben und sein Wissen verbreiten kann eigen.
Wann immer es möglich ist, versuche ich, die Rolle des Trainers und nicht die des Retters zu übernehmen. Aber manchmal ist es wirklich schwierig, wenn man weiß, dass etwas nur zwei Klicks entfernt ist und jemand drei Wochen braucht, um es zu entdecken!
Meg: Welchen Rat würden Sie Studenten geben, die wie Sie eine Karriere in der Industrie anstreben?
Dirk: Vergessen Sie die Gleichungen – sie werden im Hintergrund erstellt – und konzentrieren Sie sich darauf, die Datenwelle in JMP zu nutzen. Gehen Sie mit dem Strom.
Vielleicht füge ich noch etwas hinzu. Ich würde den Schülern wirklich empfehlen, sich die Zeit zu nehmen, das STIPS-Programm (Statistical Thinking for Industrial Problem Solving) zu absolvieren, denn als Student ist man es immer noch gewohnt, eine Reihe von Lektionen zu haben, die möglicherweise erst am Ende einen Sinn ergeben. Und die Absolvierung dieses Kurses ist eine gute Investition, um sich nicht nur weiterzubilden, sondern auch Ihre Denkweise zu prägen. Für einen Studenten ist das fast ein Muss.
