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Transcripción |
| Wayne Levin |
Bueno, muchas gracias por acompañarnos. Me llamo Wayne Levin y me acompaña en nuestra presentación sobre la gestión del conocimiento para una resolución de problemas más rápida y una menor comercialización en ingeniería y ciencia. |
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Es mi amigo y colega, Farhan Mansoor. Farhan me va a ayudar con la demostración y vamos a empezar con... ¿por qué no empezamos con...? |
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pequeño |
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Aquí está el orden del día. Les presentaré brevemente... somos Predictum, como empresa, para que nos conozcan un poco. Nuestro verdadero enfoque será mejorar la productividad en ciencia e ingeniería. Eso es lo que... |
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De eso estamos aquí para hablar hoy. Un poco sobre nosotros. Nuestro objetivo es acelerar la resolución de problemas, la mejora y la investigación y el desarrollo. |
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Lo hacemos mediante capacitación y consultoría analítica, y construimos sistemas analíticos integrados. Veamos un ejemplo. |
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Hoy, con CoBase. Para que lo sepan, también somos socios de JMP desde hace mucho tiempo, casi 25 años. Predictum, como empresa, se fundó en marzo de 1992, es decir, hace casi 29 años. Así que, un poco sobre nosotros, ahora vayamos al grano. |
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Quiero hablar sobre cómo gestionar el conocimiento, no solo los datos, como un activo, por lo que gestionar el conocimiento como un activo mejorará drásticamente la productividad. |
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entre sus investigadores, ingenieros y analistas de negocios. Así que voy a empezar haciéndoles una pregunta. Estoy... |
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¿Con qué frecuencia alguien regenera lo que ya se sabía en su empresa? Si tuviera que ponerlo en una escala del 0 al 100, |
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¿Qué dirías? Me gustaría que te metieras un número en la cabeza, ¿vale? No hace falta confesar. |
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Bien, entonces es un problema que se resolvió, pero ya se resolvió antes. Otros ya se han ocupado de ese problema o de algo similar. |
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Percepción, alguna relación o asociación entre variables. Es probable que otros ya hayan hecho ese descubrimiento. A eso me refiero con regenerar conocimiento. ¿Tienes una cifra en mente? |
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Bueno, hemos estado preguntando a empresas, a docenas de empresas ya, desde entonces. |
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El otoño del año pasado, y esto es lo que hemos visto. En promedio, es de alrededor del 40% y un rango bastante amplio. Así que... |
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Nadie tiene una cifra concreta para eso, y creo que eso refleja el problema: no tenemos una respuesta concreta. |
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Pero sabes, cuando lo piensas, sabes, tenemos algunas personas que simplemente ponen los ojos en blanco y dicen, todo el tiempo. |
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Hace unas semanas, en una empresa, tres personas participaron en la llamada. Una dijo que el 80%, otra que el 60%, y otra que, bueno, al menos el 50%. |
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Entonces, y sí, hay quienes... el porcentaje más bajo que he escuchado es de alrededor del 20%. ¿Por qué toleramos eso? ¿Y qué otro aspecto del negocio toleraríamos algo así? |
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Así que ya sabéis que... regenerar lo que ya se conoce impone mayores riesgos, cuesta dinero, retrasa objetivos y es realmente una oportunidad perdida para acelerar. |
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Resolución de problemas, mejora e I+D. Este es el problema... Quiero que quede claro: este es el problema que intentamos abordar. |
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Probablemente ya conoces esa expresión. No voy a llenar el espacio en blanco. Te lo dejo a ti. Los espacios en blanco ocurren. Así que... |
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Probablemente hayas experimentado estas situaciones: suena el teléfono, llega un correo electrónico, hay algún problema con el cliente o algún problema de producción, |
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O ha surgido algún obstáculo que está causando retrasos en el lanzamiento de un nuevo producto o en el desarrollo y caracterización de procesos. Y estás desesperado, ¿verdad? Tienes que encargarte de esto y piensas: «Bueno, ¿quién sabe cómo resolverlo?». |
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¿Quién tiene ese conocimiento? Y básicamente, intentas identificar a las personas adecuadas, y eso puede ser difícil; a veces es difícil hacerlo. |
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O puedes identificar buenos candidatos y no están disponibles, o se han jubilado, están fuera, de vacaciones o han sido reasignados, y ya no puedes hablar con ellos. Simplemente se han ido. Ya no están en la organización. ¿Cómo gestionas eso? |
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Éste es... éste es un problema que queremos evitar, y es por eso que decimos que las empresas normalmente gestionan sus materiales y repuestos mejor que su conocimiento. |
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Espero que no suene muy duro, pero me gustaría que lo pensaras un momento. Antes te preguntaba cuánto conocimiento se regenera. |
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Probablemente no tengas una cifra exacta, pero te apuesto a que probablemente tengas una cifra bastante precisa de tu inventario de trabajo en proceso, de repuestos o de materias primas. Probablemente puedas... |
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encontrar a alguien y ??? |
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Entonces, ¿por qué gestionamos muy bien esos activos, pero no gestionamos muy bien el conocimiento? |
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Y eso es porque el conocimiento es... |
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Bueno, aquí es donde está la cosa, ¿no? Nos gusta decir que el cerebro es un gran creador de conocimiento, pero un pésimo contenedor de conocimiento. |
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No podemos acceder a él. No podemos indexarlo. Ya sabes, se pierde al final del día. |
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Por lo tanto, el conocimiento no puede acumularse si el cerebro es el principal dispositivo de almacenamiento del conocimiento. |
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Creemos que las empresas siempre deben acumular conocimiento, así que si tienen... y analizaré qué implica la creación de conocimiento, por favor. Lo haré. |
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Primero, vamos a hablar sobre qué es el conocimiento. ¿Qué entendemos por conocimiento? |
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Y entonces, el conocimiento es lo que nos permite predecir, en esencia, estamos hablando de una fórmula de predicción, porque utilizamos una fórmula de predicción para predecir. |
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Y entonces, ya sabes, podemos asociar la altura con el peso, o la altura, la edad, el sexo o lo que sea con el peso, y todos los que usamos JMP estamos familiarizados con estas cosas. Así que esa es la... |
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Ese es el tercer componente, por así decirlo, un modelo predictivo, una fórmula de predicción, por así decirlo. Pero |
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Cuando tengamos eso, nos gustaría saber algo sobre el método analítico o el proceso que se utilizó para generar |
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Esa fórmula de predicción y, por supuesto, quienes trabajamos con JMP, las tenemos aquí, ¿verdad? Las guardamos como scripts, por así decirlo, para que podamos... |
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Regenerar esa fórmula. Por supuesto, la fórmula se guardaría como una columna en la tabla de datos y luego... |
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Esa es una de las cosas que hacemos con el análisis. Eso es lo que ocurre aquí con el número dos y, por supuesto, lo principal, el primer punto, son solo datos. |
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Pero como dije al principio, los datos no son conocimiento. Los datos son datos. Son la materia prima que obtenemos de la instrumentación y nos ayudan a comprender qué sucede con los productos o los procesos, por lo que realmente necesitamos estos tres componentes. |
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Así que el conocimiento es lo que nos permite predecir, pero también nos gustaría retroceder un par de pasos para comprender realmente el contexto completo de ese conocimiento. Así que pensemos en la creación de ese conocimiento. |
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Ya sabes, tenemos ingenieros, científicos, analistas. Voy a pensarlo desde la perspectiva científica. |
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Ya sabes, usan sus instrumentos, hacen su trabajo, recopilan sus datos. Con demasiada frecuencia, se guardan en hojas de cálculo, pero, por supuesto,... |
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También hablamos de tablas de datos JMP, y eso es algo fantástico. Las recopilan, las analizan, y por eso las llamamos informática personal. |
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Y esa imagen de la computadora ahí, solo sirve para recordarnos que la informática personal ha estado con nosotros durante mucho tiempo y es relevante. Es importante. Sigue siendo así. El análisis ocurre en el cerebro. Es un esfuerzo personal, por así decirlo, que realmente no se puede dividir. |
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Así que, en esencia, tenemos a muchas personas que se dedican a esto y, como resultado, este trabajo suele estar aislado. |
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Bien, ¿dónde van estos archivos? Algunos los guardan en SharePoint o en unidades de red compartidas. Genial, pero principalmente terminan en... |
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Una computadora portátil, por lo que está intrínsecamente aislada, simplemente porque esa es su naturaleza. Y los investigadores, como saben, no podemos acceder fácilmente a la experiencia. |
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de otros. Es decir, si tenemos un problema que queremos resolver, lo pensamos, ya sabes, como un experimento. Podríamos reunir a un grupo de, digamos, cinco personas en una habitación para... |
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Ya sabes, durante una hora, o diez personas en una sala durante una hora, y haciendo una lluvia de ideas sobre qué factores, a qué niveles llegar, etc. Es una actividad buena y valiosa, pero ¿no sería mejor no empezar de cero y no ocupar a esas personas? Ese es un buen tiempo que se está utilizando. |
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Entonces, lo que nos gustaría hacer es poder tomar la experiencia, por así decirlo, guardada en estas tablas de datos JMP y archivos relacionados, y Farhan nos va a mostrar esto, para que sea fácil ponerlo en una base de datos. |
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Bien, esto es lo que llamamos CoBase y de esa manera las nuevas iniciativas no empiezan desde cero. |
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Cualquiera puede consultar quién más ha investigado un problema o un área en particular. De esta manera, |
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Nunca pagarán sin saberlo por los mismos conocimientos más de una vez. |
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Este también es un punto importante. Con demasiada frecuencia, en la experimentación o el trabajo, el trabajo que la gente hace, debido a que está aislado, |
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No saben que lo que pueden estar viendo es inconsistente con lo que otros han visto en el pasado. |
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De esta manera, pueden observar y ver que tal vez están lidiando con errores de tipo uno o dos y les da, ya saben, otro, |
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Es solo otra dimensión, por así decirlo, que realmente debería considerarse, esa dimensión histórica que a menudo no se presenta porque no se puede. Así que, cuando hablamos de capturar, preservar y reutilizar el conocimiento, |
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Obviamente, hay datos, como dije. Y muchas empresas tendrán bases de datos, por supuesto, así que tendrán... |
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Sistemas LIMS, y esto es fantástico. Es bueno para preservar los datos. Algunos contarán con un sistema formal de gestión documental y, si no, tendrán alguna forma de organizar y archivar informes. |
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Conoces las presentaciones de PowerPoint, los procedimientos operativos estándar, por así decirlo, los resultados de los análisis que hacen los ingenieros, científicos y otros analistas. |
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Pero ahí es donde queremos centrarnos: queremos hablar de preservar ese trabajo de creación de conocimiento y hacerlo identificable, por así decirlo, para que otros puedan encontrarlo. Así que, si queremos gestionar el conocimiento como un activo, |
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requiere que lo combines, primero con datos e informes (sería una buena idea), tanto como sea posible de ellos y que los empaquetes, ¿de acuerdo? |
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Porque cuando está empaquetado, es identificable. Guardo algo aquí en mi escritorio. |
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Sabes, compré un cable USB en Amazon. Venía en esta caja, espero que llegue bien. |
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Y sabes que tiene un código de barras ahí, es un activo, lo fue para Amazon, lo es para mí ahora y es identificable, ¿cierto?, entonces, |
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Ya sabes, podemos buscarlo. Y si lo buscas, puedes recuperarlo, y si lo recuperas, puedes reutilizarlo. |
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Bien, puedes consultarlo y cuestionar ese conocimiento. Creemos que todo conocimiento puede ser cuestionado, por supuesto, y podemos mejorarlo. Finalmente, gestionarlo como un activo significa que lo mantenemos seguro, que el conocimiento está bajo tu control. |
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Bien, tenemos un par de productos en esta área. Vamos a pasar a la parte de demostración de esta charla. |
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Primero, está SashLab. No vamos a demostrarlo, pero si quieres saber más, puedes descargar estas diapositivas y leer sobre ello. Y, por supuesto, puedes contactarnos. |
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Es como un laboratorio virtual o un gemelo digital. Permite experimentar virtualmente o, por así decirlo, comprobar cosas virtualmente. |
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Antes de hacer cambios o experimentar físicamente, CoBase... CoBase está diseñado para capturar la investigación, la experimentación y los análisis cotidianos, así como las iniciativas de mejora, ya sean formales o informales. |
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Lo introduce en una base de datos y lo etiqueta. Farhan nos mostrará cómo etiquetar, y también etiqueta... recuerden, dije que debe ser identificable, así que etiquetar es una forma. |
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Indexarlo por factores, respuestas y dominios, por así decirlo. Hablaremos un poco sobre eso y, de esta manera, cualquiera puede consultarlo... |
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Busque el conocimiento generado por otros. Y |
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Ya sabes, ambas aplicaciones, como dice aquí abajo, capturan el conocimiento explícito como un activo. Quieres mantenerlo explícito. |
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Correcto. No queremos simplemente tener opiniones o nociones sobre lo que sucede cuando le preguntamos a alguien: «Oye, muéstrame los datos, el método de modelado y el modelo resultante». Es difícil así. Es explícito. |
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Así que obtuvimos el modelo, el método de desarrollo, los datos subyacentes y los pusimos a disposición de otros para su reutilización. De esta manera, evitamos retrasos. |
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Y los costos, y diré que la ansiedad asociada con la búsqueda y regeneración del conocimiento. Entonces, si pudiéramos, Farhan, ¿por qué no te haces cargo de la pantalla y lo que haremos es...? |
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Comenzaremos una demostración aquí. |
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Mientras Farhan menciona eso, permítanme agregar algo sobre uno de los... |
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Lo que oímos de la gente cuando hablamos con ellos es que, ya sabes, es difícil buscar cosas, al principio. Es difícil buscar cosas, pero es realmente difícil buscar cosas que no sabes que existen, ¿verdad? Porque ese tipo de búsqueda puede durar eternamente. Y |
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Así que a esto me refiero con la ansiedad. Es agotador tener que lidiar con eso, y cuando se trata de investigación, nos gustaría que esa investigación no tuviera que involucrar... |
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Buscando conocimiento del pasado. Queremos que sea fácil. Así que lo que voy a hacer aquí, Farhan, es que tienes la CoBase. |
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Interfaz, ¿está abierta la GUI principal? |
| Farhan Mansoor |
Sí. |
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Bueno, bueno, la página de inicio, sí. |
| Wayne Levin |
Entonces Farhan, digamos que estoy... vamos a hacer una búsqueda. |
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Y debido a que tengo un problema aquí, y justo antes de que hagamos esto, permítanme describir un poco lo que está sucediendo. |
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No vamos a entrar en detalles aquí. Simplemente no tenemos tiempo. Estamos tomando... |
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El ejemplo que estamos usando es como un proceso de fabricación. En la parte inferior izquierda, tenemos los distintos pasos de la fabricación de semiconductores y es solo una forma de agrupar factores. Lo que me interesa es... |
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Ya sabes, digamos, la deposición aquí. Y tengo curiosidad por saber si analizamos la deposición... veamos la tasa de deposición, |
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Bien, eso es un factor aquí. Y solo quiero saber si alguien ha analizado esta tasa de deposición en el pasado, digamos entre 700 y 3000 angstroms. |
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Podría haber cien razones por las que quisiera saber esto, y solo quiero saber, bueno, ¿qué miraron? ¿Qué estaban...? |
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¿Qué otros factores estaban considerando? ¿Cuáles fueron las respuestas? ¿Cuál fue la desventaja? Solo quiero ver qué hay, porque quiero entender este factor. Así que adelante, Farhan, completa esto y... |
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Genial. Hiciste clic en buscar y |
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Aquí estamos. Tenemos un montón de archivos. |
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Sabes, tenemos unos siete archivos y, con solo mirarlos, se remontan a... uno de ellos data de 2016. Así que este es un trabajo que ya se ha hecho. Lo han actualizado a CoBase. |
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Ahora, puede ser difícil ver todos esos archivos a la vez. Podemos descargarlos. Lo haremos en un momento, pero... |
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A la derecha, lo estamos viendo a simple vista, así que... Farhan, ¿quieres...? Primero veamos las distribuciones de parámetros. Vemos que... |
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Tres de estas tablas de datos del JMP también incluían flujo de argón, todos los cuales se analizaron en los mismos niveles y |
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El flujo de reverso estuvo involucrado en un par. Hay una tasa de deposición, por lo que hay siete allí y vemos los diferentes niveles, pero todos están entre 700 y 3000, y hay algunos otros también. |
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También podemos analizar algunos aspectos estadísticos. Agregaremos más información, pero la idea es simplemente poder analizar... |
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Algunas cosas a simple vista, para que tengamos una idea de lo que está sucediendo. A la izquierda, tenemos R cuadrados. A la derecha, tenemos errores de raíz cuadrada media. Cada una de las disposiciones verticales de puntos se relaciona con un archivo JMP, así que solo estoy mirando |
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Caduca el 18-11-01. |
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Ahí tienes, Farhan, sí. Se han creado tres modelos, se han guardado tres fórmulas de predicción y vemos que los R cuadrados varían bastante. Farhan, ¿por qué no descargamos ese archivo? |
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Y vamos a echar un vistazo a |
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en lo que hay. Así que. |
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Allá vamos. |
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Genial. Por cierto, el tipo de modelado también se muestra como bivariado o con ajuste por mínimos cuadrados si están en azul. Así que tenemos una idea de qué se trata. Listo. ¿Por qué no ejecutamos esos tres scripts? |
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Porque la fórmula de predicción está ahí, y cómo se generó está ahí. Forhan simplemente la está repitiendo. |
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Y, por supuesto, los datos están ahí, así que tenemos el contexto completo de lo que se estaba haciendo. Podemos ver ahí cuál fue el trabajo. Gracias, Farhan, estás organizando en la pantalla; creo que ejecutaste... bueno, uno, uno, dos veces, por lo que parece, parecen idénticos. |
| Farhan Mansoor |
Oh sí. |
| Wayne Levin |
Sí, pero está bien. Lo que podemos ver, incluso si solo observamos estos dos, está bien. Fíjense que el factor más significativo, por así decirlo, es la temperatura. |
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El que no está, a la izquierda, no tiene en cuenta la temperatura y eso puede explicar por qué no es un modelo significativo. |
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Podríamos tomar muchas direcciones con esto, pero espero que entiendas la idea de que... |
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Queremos poder, ya sabes, buscar algo, descubrir rápidamente lo que está disponible, tener un vistazo de lo que está pasando, |
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Y luego, ya sabes, podemos analizarlo tanto como queramos. Quizás queramos tomar estos datos; quizás resuelvan un problema, quizás el problema que estoy tratando se resuelva aquí mismo. |
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Así que, ¡boom!, no necesito hacer nada más. Ya tengo el problema resuelto. O quizás quiera ampliar este diseño. |
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Ya sabes, y añadir otras carreras o factores. O quizás simplemente... Veo que necesito incluir la temperatura al avanzar y puede que no la varíe, pero sé que la mantendré en un nivel determinado a medida que avance. |
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Para mejorar la eficacia de los estudios posteriores que pueda realizar. Como ven, estoy extrayendo conocimiento del pasado, así que no empiezo desde cero. Esa es la idea. ¿Por qué no hacemos otra...? |
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Una búsqueda rápida, Farhan. Muestra otra forma de buscar. Hay varias maneras, pero creo que una común sería mediante etiquetas. Las etiquetas son completamente personalizables, así que... |
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Tenemos... ¿qué tenemos ahí? Analistas, tenemos proyectos, ¿sabes? Probablemente te haya pasado. Sé que me ha pasado. Llega alguien nuevo y le asignamos trabajo y le decimos: |
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¿Por qué no buscas, Farhan? Hagámoslo por proyecto y digamos, oye, ¿por qué no buscas el proyecto de mejora de CVD y hay otro que es similar... si tú...? |
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YieldPlus. Sí, ¿por qué no revisas los datos y los análisis que se hicieron con esto? Luego, haces clic en "Buscar" y ¡zas! |
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Los archivos asociados. Sé lo que ves aquí, por cierto, todos son archivos JMP, pero te mostraremos que al subir, también puedes incluir archivos que no sean JMP. Así que quizás quieras incluir... |
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Ya sabes, algunas fotos, fotos de defectos, fotos del equipo, instrucciones, otros documentos, lo que quieras, y también estaría ahí. Disculpa, estoy señalando mi pantalla. |
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También estarían ahí, así que hay otras formas de hacer búsquedas, incluso más exhaustivas, por así decirlo, pero creo que ya entiendes la idea. Y me gustaría preguntarle a Farhan, ¿te importaría explicarnos cómo subir los archivos? |
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Sí. ¿Por qué no nos lo cuentas? ¿De acuerdo? |
| Farhan Mansoor |
Vayamos a la interfaz de carga. |
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Solo la interfaz de carga. Lo que haré será agregar algunos archivos de muestra para demostrar el proceso de carga. |
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Así que puedes cargar tanto archivos JMP como cualquier otro tipo de archivo que no sea JMP. Te mostraré la diferencia en... |
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Proceso para ambos. Lo que hice fue seleccionar archivos PDF, docx, hojas de cálculo y un archivo JMP. Si el formato de archivo es JMP, CoBase... |
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analizará cierta información del archivo, por ejemplo, enumerará los nombres de las columnas, así como, ya sabe, las unidades, los modelos, ya sabe, el conjunto de datos, |
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Ese tipo de información. También intentará adivinar un nombre estándar, así que al final mostraré cómo configurarlo. Los usuarios administradores pueden configurar nombres estándar para varios parámetros y elegirlos desde aquí. |
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Y si ya existen en el sistema, CoBase intentará adivinar. Por ejemplo, en este caso, la temperatura se ha asociado con |
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El parámetro de temperatura que existe actualmente en CoBase. El flujo de argón no tiene un parámetro asignado actualmente, ya que es nuevo en el sistema, así que el usuario puede elegir un nombre estándar. |
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Entonces, si sé que el FLW de argón es el mismo que nuestro flujo en la deposición del paso, puedo |
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Selecciona ese como mi parámetro estándar. Esto es opcional. Los usuarios no tienen que hacerlo. |
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pero si estandarizaran sus parámetros, sus columnas, entonces sería más fácil buscar varias cosas. |
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Pero, o podrían volver y hacerlo más tarde, pero sí, pero ahora mismo, es una característica opcional, un proceso opcional. |
| Wayne Levin |
Una de las claves para aclarar esto es que los nombres de las columnas que están a la izquierda son de la tabla de datos JMP que identificó Farhan. |
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Y para buscar algo, necesitamos un estándar. Tenemos que estar de acuerdo con un estándar. Básicamente, lo que CoBase nos permite hacer, que es lo que significa CO, es colaborar asincrónicamente con colegas. Hay muchas compañías aquí. Estamos cooperando. |
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Entonces. |
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Tenemos que estar de acuerdo con los nombres y lo que estamos tratando de hacer es que sea realmente fácil cuando vayas a cargar |
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para asignarle los nombres apropiados. Farhan simplemente dijo que es opcional. Es cierto, porque queremos asegurarnos de que la gente... |
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Subir. Sabemos que si lo dificultamos, no lo harán. Dirán: «Ah, lo haré más tarde», y luego no lo harán. |
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Bien, entonces, lo haré mañana. Lo haré mañana, y luego no lo hacen. Ya sabes, ese tipo de cosas. La otra cosa que podemos hacer es identificar, |
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Ya sabes, tablas que se han subido y que no tienen nombres estándar. Eso sería una función de administrador, por así decirlo, y así se pueden corregir más adelante. Más o menos. |
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Ahora tenemos la nomenclatura... esencial para facilitar la optimización del sistema. Si vamos a cooperar, debemos acordar un estándar, lo cual es fundamental. Y algo que acabamos de añadir, Farhan, mencionaste las unidades de medida. |
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Así que eso también es parte de esto, así que si estás cargando, se te recordará cuál es la unidad de medida o cuál debería ser y |
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Facilitamos el cambio si, de hecho, alguien mide en milímetros, pero el estándar son centímetros o nanómetros, lo que sea. En fin, queremos facilitar esa estandarización. |
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Sí, ¿qué más deberíamos mencionar? Puedes etiquetar y comentar. Adelante, Farhan. |
| Farhan Mansoor |
Sí, puedes agregar un comentario a nivel de archivo o puedes agregar un comentario a nivel de lote, para tener notas generales sobre toda la carga. |
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Las etiquetas también se pueden agregar aquí; estas son las etiquetas preexistentes. Por ejemplo, si quiero agregar una etiqueta, puedo agregar la etiqueta de tecnología de la serie uno, etc. |
| Wayne Levin |
Bueno, ¿por qué no lo subimos? |
| Farhan Mansoor |
Sí, vamos a subir esto. |
| Wayne Levin |
Para que sepan en qué consiste esto, en el back-end, es una base de datos de SQL Server y en el front-end, es un complemento JMP. Lo ejecutamos en JMP y está instalado, como cualquier otro complemento. Esta configuración es necesaria. |
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CoBase se puede instalar y poner en funcionamiento en cuestión de minutos. Depende de ti. Tienes un script para instalar la base de datos, hacer doble clic, instalar el complemento, tu configuración y ¡listo!, ya está listo. Es muy fácil hacerlo y, ¡ahí estamos! |
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¿Por qué no hacemos una búsqueda rápida?, sí. |
| Farhan Mansoor |
Entonces, una vez que termine de cargarse, le proporcionará un ID de lote como referencia, para que también pueda buscarlo por ahí. |
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Entonces, si hago una búsqueda de eso. |
| Wayne Levin |
Por supuesto, también puedes buscarlo, basándose en los nombres de los factores, etc., pero |
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Sí, solo vamos a poner el ID del lote allí, solo para que podamos... |
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Centrado sólo en esto. |
| Farhan Mansoor |
Así que estos son los archivos que acabo de subir. Pueden ver los gráficos similares, los gráficos de distribución de parámetros. Si hay algún modelo, se mostrará aquí, ya que solo tiene un JMP. |
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archivo. Hay muchísimos, y también podemos descargar los archivos, así que si descargo un archivo JMP, se abrirá dentro de JMP. |
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Pero si es un archivo que no es JMP, por ejemplo, si es un archivo doc, se abrirá con el visor de documentos predeterminado, así que en mi caso sería Microsoft Word. |
| Wayne Levin |
Correcto, así que volvemos a la búsqueda original. Si buscamos, oye, ¿quién ha analizado el flujo de argón, o lo que sea? |
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No solo obtenemos el archivo JMP aquí, como lo que vemos aquí, sino que también veremos estos otros archivos asociados con él, por lo que también le llegarán a usted. |
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Bueno, eso es un poco sobre la carga. De nuevo, estamos intentando... |
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facilitar la estandarización y, nuevamente, estamos tratando de hacerlo fácil, realmente fácil de hacer. |
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Claro que tendrías muchos usuarios de CoBase, y también algunas personas con privilegios administrativos. ¿Por qué no echamos un vistazo rápido, Farhan? |
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Porque aquí es donde... no profundizamos demasiado en esto. Si quieres saber más o hablar más sobre esto, podemos hablar durante la sesión de preguntas o puedes contactarnos. |
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Después, ya sabes, en cualquier momento. |
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Entonces, ¿eres tú? |
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Allá vamos. |
| Farhan Mansoor |
En ello. Sí. |
| Wayne Levin |
Quisiera explicar brevemente cómo se configuran los parámetros aquí. |
| Farhan Mansoor |
Sí, a la izquierda, se ven todos los pasos, o mejor dicho, los llamamos dominios. Estos podrían ser los pasos de producción, los componentes o subcomponentes del producto. |
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Si hago clic en uno de los pasos, se mostrarán todos los parámetros existentes, tanto de este dominio en particular como de los subdominios. Los administradores pueden agregar nuevos parámetros. |
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o editar los existentes, de modo que esto creará esos nombres estándar que los usuarios podrán seleccionar durante la carga. |
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Los usuarios administradores también pueden asignar una unidad estándar, por lo que en el lado derecho verá todas las unidades estándar asociadas con los parámetros estándar. |
| Wayne Levin |
Bien y luego las etiquetas allí. |
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Se mencionó... ahí. Voy a volver a los parámetros por un momento. Puedes cambiar los nombres de estos parámetros. Disculpa, nos perdimos algo. Podríamos mostrarte eso; recuerda que subimos una tabla y cambiamos el flujo de argón; cambiamos el nombre. |
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Bueno, cuando descarguemos esa tabla, tendrá el nombre correcto y si alguna vez decidimos que, ya sabes, por cualquier razón, queremos cambiar algunos de estos nombres estándar con el tiempo, puedes decidir que... |
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Si algo es un poco más descriptivo o simplemente quieres cambiarlo, puedes hacerlo. Puedes cambiarlo aquí, en el panel de administración, y eso... |
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hacer, digamos, cambios dentro del sistema para que ahora puedas buscar en base a esos nuevos nombres y el historial se siga mostrando. |
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Así que añadimos esa flexibilidad. Fue una de las cosas más difíciles, quizás la más difícil, al principio de crear CoBase. Disculpa, Forhan, te estaba distrayendo, pero veamos las etiquetas para que se hagan una idea. |
| Farhan Mansoor |
Tienes un conjunto de etiquetas que los administradores pueden crear. Aquí puedes agregar nuevos tipos de etiquetas o etiquetas dentro de ellas. Por ejemplo, etiquetas de tecnología, etiquetas de estudio, etc. |
| Wayne Levin |
Sí, tenemos tecnología, tenemos una empresa, que dijo, mira, sabes que tenemos diferentes eras, por así decirlo, diferentes tecnologías y no queremos desechar cosas que, ya sabes, se hicieron a partir de versiones anteriores, por así decirlo, para una tecnología anterior. |
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Así que querían poder nombrar eso y de hecho pueden hacerlo. |
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Es obvio, probablemente quieras etiquetar por analistas, por ejemplo, por nombre de alguien o lo que sea, o por el ID de un proyecto. Son etiquetas bastante obvias, pero puedes crear las que quieras y agregarlas cuando quieras. |
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Ya sabes, a esto tal como se te ocurra. |
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Así que esa es la parte de demostración que queríamos mostrarles. Espero que les dé una idea y, nuevamente, agradecemos cualquier pregunta que puedan tener. |
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Comentarios. Voy a... Voy a volver a mi pantalla. Gracias, Farhan. |
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Y a ver si puedo conseguirlo. |
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Bien, estaremos encantados de responder a cualquier pregunta o comentario que puedan tener. Ay, lo siento, tendremos que editar esto; esta es la diapositiva equivocada. |
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Así que voy a hacer una copia de seguridad. |
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Si tienes alguna duda o comentario, en la diapositiva tendremos nuestra información de contacto para que puedas acceder cuando la descargues. |
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No dude en contactarnos. Estaremos encantados de realizar una demostración más completa o de hablar sobre los desafíos o problemas que pueda tener y cómo podemos resolverlos con CoBase. Agradezco mucho su interés. Gracias. |
