中部大西洋 JMP® ユーザー グループ (MAJUG) 秋季会議
場所: SAS オフィス、1530 Wilson Blvd.スイート 800、バージニア州アーリントン ロズリン
2019年9月12日（木）午前8時45分～午後12時30分
Rob Lievense と Ronald Snee の要約と伝記は以下にリストされています。
議題*：
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午前8時45分
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登録/サインイン
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午前9時～9時10分
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ようこそと紹介 (メル・アレクサンダー/ジョシュ・クリック)
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午前9時10分～午前10時
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ビッグデータ問題への統計工学の適用( Ronald D Snee 、 Snee Associates LLC )
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午前10時～午前10時15分
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壊す
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午前10時15分～10時50分
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品質による設計のために作成された実験モデルから貴重な実践情報を抽出する (JMP シニア システム エンジニア、Rob Lievense)
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午前10時50分～午前11時
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壊す
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午前11時～午後12時
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JMP®プレゼンテーション（後日発表）
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午後12:00～12:15
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SESUG、Discovery Summit、今後のイベント、Q&A、ディスカッション、フィードバック、賞品を確認します
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午後12時30分
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昼食、ネットワーキング、休憩
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※このスケジュールは予告なく変更される場合がございます
MAJUG 会議は、1530 Wilson Blvd にある SAS オフィスで開催されます。 (スイート 800)、アーリントン - ロズリン、バージニア州
ミーティングを最大限に活用し、他の JMP ユーザーから学ぶために、直接参加することをお勧めします。直接参加できない場合でも、登録するWebEx を使用して参加するには。
9 月 5 日木曜日午後 12:00 までに Joshua Klick (klick.joshua@bls.gov) に、直接参加するか WebEx を使用して参加するかを明記して返信してください。 WebEx セッションにアクセスする方法の手順は、WebEx 登録者に送信されます。
略歴
ロナルド D. スニー博士は、さまざまな組織環境向けの改善およびコスト削減ソリューションの設計と導入の権威である Snee Associates, LLC の創設者兼社長です。製薬、バイオテクノロジー、臨床診断、電気通信など、さまざまな業界でプロセスと組織の改善に実績を積んでいます。彼は、配合開発システム戦略を開発し、デュポン初の全社的な継続的改善カリキュラムの設計を主導したと評価されています。彼は 4 冊の書籍を共著し、製品とプロセスの改善、品質、管理、統計に関する 300 以上の記事を出版し、その業績に対して数々の栄誉と賞を受賞しています。
彼はワシントン・アンド・ジェファーソン大学で数学の学士号を取得し、ラトガース大学で応用および数学統計学の修士号と博士号を取得しました。彼は、米国統計協会、米国品質協会 (ASQ)、および米国科学進歩協会のフェローです。彼の業績は、ASA のデミング講演賞、ASQ のシューハート メダルおよびグラント メダル、国際品質アカデミーの会員、ASQ の名誉会員など、20 の主要な賞や栄誉を獲得して認められています。
Rob Lievenseは、JMP のシニア システム エンジニアです。彼は連邦政府の顧客と協力して、JMP を利用してデータから有用な情報を抽出する方法を説明しています。彼は、ミシガン州アレンデールにあるグランドバレー州立大学 (GVSU) で統計学の教授としても活躍しています。 JMP に入社する前は、リーベンセ氏は Perrigo で世界統計のリサーチフェローを務め、そこで統計分析、データ視覚化、高度なモデリング、 製品開発のための日付主導のクオリティ・バイ・デザインで消費者ヘルスケアの研究開発部門をサポートするグループを率いていました。構造化された実験計画の計画。 Lievense は応用統計業界で 20 年以上の経験があり、JMP の使用経験は 10 年以上あります。彼は、運営委員を務めた JMP Discovery Summit や米国製薬科学者協会の年次会議などの主要な会議で発表してきました。 Lievense は、GVSU で応用統計学の学士号と生物統計学の修士号を取得しています。彼は現在、GVSU の生物統計カリキュラム開発委員会のメンバーを務めており、シックス シグマ ブラック ベルト認定を取得しています。
抄録
Applying Statistical Engineering to Big Data Problems
プロセスの改善と問題解決を次のレベルに引き上げることを期待するいくつかのトレンドが進行中です。すなわち、ビッグデータ、統計工学、および改良された統計ソフトウェアです。これらの傾向をリーン シックス シグマと組み合わせると、分析研究の影響を大幅に高めることができます。あらゆる種類の組織の幹部やリーダーは、分析研究やそのような作業の実施に携わる人々にさらに多くのことを求めています。組織への影響力を高めると、通常、大規模で複雑で構造化されていない問題に対処することになります。実際、ビッグデータの問題はどれも大規模で複雑で、構造化されていません。対処する問題がミッションクリティカルな問題である場合、私たちはリーン シックス シグマ改善イニシアチブの効果を高めます。通常、大規模で複雑で構造化されていない問題。統計工学は、大きな問題を首尾よく解決するのに独特に適しています。このプレゼンテーションでは、これらのアプローチと機会をどのように統合して、データに基づいた問題解決とプロセス改善作業の効果と成功を高めるかを示すケーススタディを含む方法論に焦点を当てます。
品質バイデザインを目指して作成された実験モデルから貴重な実践情報を抽出
JMP DOE モデルを動的に使用して、新製品の品質パフォーマンスの信頼できる推定値を関係者に提供できます。構造化された多変量実験の設計と実行により、科学者やエンジニアは医薬品および医療機器製造のための堅牢な設計空間を効率的に定義できます。 JMP の DOE プラットフォームを通じて作成されたモデルは、重要品質属性 (CQA) の要件を満たす製品を製造するための堅牢なプロセスを保証する重要プロセス パラメーター (CPP) の設定を決定するために使用されます。このような QbD 要素を含む規制への提出は、リスクが軽減されていることを示しています。ただし、モデルのシミュレーションにより、多くの実用的な情報を抽出できます。このプレゼンテーションでは、歴史的な情報と主題の専門知識を備えた実験モデルを利用して、製品の予想される動作パフォーマンスを予測します。 DOE モデル予測プロファイラーは、入力に含まれる現実世界の変動パターンを使用して将来の結果の母集団を動的に予測するためにシミュレーターとともに使用されます。この動的モデリングは、欠陥率の推定値で定義される製造管理スペースを決定する製造カード制限を設定するための優れたツールです。この分析では、応答に対する追加のノイズ係数として測定の不確実性を含めることができます。
ごきげんよう、
私が発表する講演の内容を添付します。
よろしくお願いします。
Rob Lievense 氏、連邦チーム、シニア システム エンジニア
rob.lievense@jmp.com
ごきげんよう、
講演に使用しているデータセットを添付しました。ユーザーグループのメンバーに会って、JMP で利用できる優れた機能のいくつかを紹介できるのは素晴らしいことです。
幸運をお祈りしています、
ロブ・リーベンス。 JMP シニアシステムエンジニア。連邦チーム
rob.lievense@jmp.com
