중부 대서양 JMP® 사용자 그룹(MAJUG) 가을 회의
위치: SAS 사무실, 1530 Wilson Blvd. 스위트 800, 알링턴-로슬린, 버지니아
2019년 9월 12일 목요일 오전 8:45 - 오후 12:30
Rob Lievense와 Ronald Snee의 초록과 전기는 아래에 나열되어 있습니다.
의제*:
|
오전 8시 45분
|
등록/로그인
|
|
오전 9:00-9:10
|
환영 및 소개 (멜 알렉산더/조쉬 클릭)
|
|
오전 9:10-10:00
|
빅 데이터 문제에 통계 공학 적용 ( Ronald D Snee , Snee Associates LLC )
|
|
오전 10:00-10:15
|
부서지다
|
|
오전 10:15-10:50
|
품질 중심 설계를 위해 생성된 실험 모델에서 가치 있고 실용적인 정보 추출(Rob Lievense, JMP 수석 시스템 엔지니어)
|
|
오전 10:50-11:00
|
부서지다
|
|
오전 11시 - 오후 12시
|
JMP® 프레젠테이션(추후 발표 예정)
|
|
오후 12:00-12:15
|
SESUG, Discovery Summit, 다가오는 이벤트, Q&A, 토론, 피드백 및 상품 검토
|
|
오후 12시 30분
|
점심, 네트워킹 및 휴회
|
* 본 일정은 예고 없이 변경될 수 있습니다.
MAJUG 회의는 SAS Office, 1530 Wilson Blvd에서 개최됩니다. (Suite 800), 버지니아주 알링턴-로슬린
회의를 최대한 활용하고 다른 JMP 사용자로부터 배울 수 있도록 직접 참석하실 것을 권장합니다. 직접 참석이 어려우신 경우,등록하다WebEx를 사용하여 참석합니다.
9월 5일 목요일 오후 12시까지 Joshua Klick(klick.joshua@bls.gov)에게 직접 참석할 계획인지 아니면 WebEx를 사용할 것인지를 회신해 주십시오 . WebEx 세션에 액세스하는 방법에 대한 지침이 WebEx 등록자에게 전송됩니다.
바이오스
Ronald D. Snee 박사는 다양한 조직 환경을 위한 개선 및 비용 절감 솔루션을 설계하고 구현하는 권위 있는 Snee Associates, LLC의 창립자이자 사장입니다. 그는 제약, 생명공학, 임상 진단, 통신 등 다양한 산업 분야에서 프로세스 및 조직 개선 분야에서 입증된 실적을 보유하고 있습니다. 그는 제형 개발 시스템 전략을 개발하고 듀폰의 최초 전사적 지속적인 개선 커리큘럼 설계를 주도한 공로를 인정받았습니다. 그는 4권의 책을 공동 집필하고 제품 및 프로세스 개선, 품질, 관리 및 통계에 관한 300개 이상의 기사를 출판했으며 그의 작업으로 수많은 영예와 상을 받았습니다.
그는 워싱턴 앤 제퍼슨 칼리지에서 수학 학사 학위를, 러트거스 대학교에서 응용 및 수학 통계학 석사 학위와 박사 학위를 받았습니다. 그는 미국통계협회, 미국품질학회(ASQ), 미국과학진흥협회의 회원입니다. 그의 업적은 ASA의 Deming Lecture Award, ASQ의 Shewhart 및 Grant Medals, International Academy for Quality의 학자, ASQ 명예 회원을 포함하여 20개의 주요 상과 영예를 안겨주었습니다.
Rob Lievense 는 JMP의 수석 시스템 엔지니어입니다. 그는 연방 정부 고객과 협력하여 JMP를 활용하여 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 방법을 보여줍니다. 그는 또한 미시간주 Allendale에 위치한 Grand Valley State University(GVSU)의 통계학 교수이기도 합니다. JMP에 합류하기 전에 Lievense는 Perrigo에서 글로벌 통계 연구원으로 재직하며 통계 분석, 데이터 시각화, 고급 모델링, 제품 개발을 위한 날짜 기반 품질 기반 설계 및 소비자 건강 관리 연구 개발 부서를 지원하는 그룹을 이끌었습니다. 구조화된 실험 설계 계획. Lievense는 응용 통계 업계에서 20 년 이상의 경험을 보유하고 있으며 JMP를 사용한 경험은 10년입니다. 그는 JMP Discovery Summit에서 운영위원회 위원으로 활동했으며 미국 제약과학자협회 연례 컨퍼런스 등 주요 컨퍼런스에서 발표했습니다. Lievense는 GVSU에서 응용 통계학 학사 학위와 생물 통계학 석사 학위를 취득했습니다. 그는 현재 GVSU의 생물통계학 커리큘럼 개발 위원회 회원으로 활동하고 있으며 Six Sigma 블랙 벨트 인증을 받았습니다.
초록
Applying Statistical Engineering to Big Data Problems
프로세스 개선과 문제 해결을 다음 단계로 끌어올릴 수 있는 몇 가지 추세가 진행 중입니다. 즉, 빅 데이터, 통계 공학 및 향상된 통계 소프트웨어입니다. 이러한 추세가 Lean Six Sigma와 결합되면 분석 연구의 영향력이 크게 높아질 수 있습니다. 모든 유형의 조직의 임원 및 리더는 분석 연구와 그러한 작업 수행에 참여하는 사람들에게 더 많은 것을 요구하고 있습니다. 조직에 미치는 영향이 증가하면 일반적으로 크고 복잡하며 구조화되지 않은 문제를 해결하게 됩니다. 실제로 모든 빅 데이터 문제는 규모가 크고 복잡하며 구조화되어 있지 않습니다. 해결된 문제가 업무상 중요한 문제인 경우 Lean Six Sigma 개선 이니셔티브의 영향력을 높입니다. 일반적으로 크고 복잡하며 구조화되지 않은 문제입니다. 통계공학은 주요 문제를 성공적으로 해결하는 데 매우 적합합니다. 이 프레젠테이션은 데이터 기반 문제 해결 및 프로세스 개선 작업의 효과와 성공을 높이기 위해 이러한 접근 방식과 기회가 어떻게 통합되는지 보여주는 사례 연구를 포함한 방법론에 중점을 둡니다.
품질 중심 설계를 위해 생성된 실험 모델에서 가치 있는 실무 정보 추출
JMP DOE 모델을 동적으로 사용하여 이해관계자에게 신제품의 품질 성과에 대한 신뢰할 수 있는 추정치를 제공할 수 있습니다. 구조화된 다변량 실험의 설계 및 실행을 통해 과학자와 엔지니어는 제약 및 의료 기기 제조를 위한 강력한 설계 공간을 효율적으로 정의할 수 있습니다. JMP의 DOE 플랫폼을 통해 생성된 모델은 핵심 품질 특성(CQA) 요구 사항을 충족하는 제품을 만들기 위한 견고한 프로세스를 보장하는 핵심 공정 매개변수(CPP) 설정을 결정하는 데 사용됩니다. 그러한 QbD 요소를 포함하는 규제 제출은 위험이 완화되었음을 보여줍니다. 그러나 모델 시뮬레이션을 통해 많은 실제 정보를 추출할 수 있습니다. 이 프레젠테이션은 제품의 예상 작동 성능을 예측하기 위해 과거 정보 및 해당 분야 전문 지식을 갖춘 실험 모델을 활용합니다. DOE 모델 예측 프로파일러는 시뮬레이터와 함께 사용되어 입력에 포함된 실제 변화 패턴을 사용하여 미래 결과의 모집단을 동적으로 예측합니다. 이 동적 모델링은 결함 비율 추정으로 정의된 제조 제어 공간을 결정하는 제조 카드 제한을 설정하기 위한 탁월한 도구입니다. 분석을 통해 측정 불확실성을 응답에 대한 추가 잡음 요인으로 포함할 수 있습니다.
인사말,
첨부된 내용은 제가 발표할 강연 내용을 요약한 것입니다.
문안 인사,
Rob Lievense, Federal Team 수석 시스템 엔지니어
rob.lievense@jmp.com
인사말,
강연에 사용하고 있는 데이터세트를 첨부했습니다. 사용자 그룹의 구성원을 만나서 JMP에서 사용할 수 있는 훌륭한 기능 중 일부를 소개할 수 있다면 정말 좋을 것입니다.
최고의 소원,
롭 리벤스. JMP 수석 시스템 엔지니어. 연방팀
rob.lievense@jmp.com
