Heute
war
gehen
Zu
Sei
reden
um
mit
JMP,
unser
Favorit
Software
Und Bewerbung Es Zu a real- Welt Problem In unser analytisch Wissenschaften Abteilung
bei Amyris welche Ist a Symbio Unternehmen.
Vor Wir springen hinein Das, I gesucht Zu einführen ich selbst als Also als
Scott, WHO geholfen Mich entlang Das Reise.
Ich bin Stefan, Ich bin ein assoziieren Direktor von R& D Daten Analytik A Myrte.
I haben zwölf Jahre von Industrie Erfahrung,
a viel von vielfältig Hintergrund, Ich habe gearbeitet In verschieden Labore
aus analytisch Chemie Zu Fermentation Wissenschaft Und In mehr jüngste Jahre
fokussiert mehr An Die Qualität Und Daten Wissenschaft Seite von Dinge.
Scott hat geholfen mich in a viel von Die Inhalt Hier
Und hat gewesen Arbeiten mit Amyris für a Nummer von Jahre
Und Er Ist eins von Die JMP Profis Arbeiten für JMP.
Ausweis wie Zu Start aus von Nur sagen Dank Du Zu Scott für Portion uns aus Hier.
War gehen Zu Teilt Die sprechen Heute hinein drei Teile.
Ich bin gehen Zu geben a bisschen von Hintergrund Und Kontext beide An Synthetik Biologie,
Wenn Du nicht gehört von Das vor, Und analytisch Chemie.
Der hauptsächlich Teil von Die sprechen Ist Wirklich gehen Zu Sei fokussiert An Dann Bewerbung JMP
Zu a spezifisch Frage Wir hatte Und Dann Endlich Also wickeln Es hoch
knapp berührend An Automatisierung Und Dann Die Auswirkungen
von Die Analyse Und Das Fall Studie Also sehen bei zusammen.
S ome von Du Mai nicht Sei vertraut mit Synthetik Biologie
oder analytisch Chemie Und I Wirklich wie Zu verstehen
Kontext Und Hintergrund Und Ist gehen Zu Sei relativ wichtig
für Die Fall Studie Wir sehen bei, Also Fokus An Das Heute Und Start Dort.
S synthetisch Biologie Wirklich Hebelwirkungen Mikroorganismen,
als Wir wie Zu Anruf ihnen, als Leben Fabriken.
Wir verwenden hauptsächlich Hefe In Die Fall von Amyris Das Wir Präzision Ingenieur,
Und Wir verwenden Die Verfahren von Fermentation, welche Ist nicht a neu Ding es ist etwas
Menschen haben gewesen mit für Tausende von Jahre, hauptsächlich Zu machen Alkohol
Und brot In a viel von Fällen.
In unser Fall, war mit Die Hefe In Fermentation,
Fütterung Es Zucker Und Konvertieren Das Zucker hinein a Vielfalt von Ziel
Zutaten Und Chemikalien.
Diese Zutaten Und Chemikalien Wir dürfen Dann machen
höher Reinheit Also Sie Mai Sei höher Durchführung untere Kosten
Und In a mehr nachhaltig Mode.
Zu geben ein Beispiel, Das ist nicht Nur a Fee Geschichte.
Das Ist Wirklichkeit, es ist nicht ein Idee, Wir haben
18 Moleküle Heute Das Wir Herstellung bei Skala Und Ich bin zeigt
a Teilmenge von diese Hier.
Es gibt ein Beispiel An Die Spitze links Du haben Artemisinin.
Das ist ein Malariamittel Arzneimittel, Es War unser Erste Molekül
Und das ist Wie unser Unternehmen War gegründet.
In Die Spitze Mitte, Wir haben Biophen welche Ist Genau genommen a leistungsstark
Gebäude Block Das Wir Dann konvertieren hinein andere Chemikalien Und Anwendungen.
Eins Beispiel Sein Squalen welche Ist a
sehr beliebt Erweichungsmittel gebraucht In Die Kosmetika Industrie
Und traditionell Ist bezogen aus Hai Lebern
Und eins Das könnte Sei vertraut In Die unten Mitte, Wir haben Patschuli.
Manche Menschen assoziieren Das mit Die Hippie Geruch, es ist a Duft,
Aber es ist Genau genommen Wirklich allgegenwärtig In Die Duft Industrie
als a Base Notiz, Also Es geht hinein Tausende von Produkte.
Dinge wie Tide Waschmittel haben Patschuli In Es Und Wir dürfen Herstellung Das,
welche Ist traditionell extrahiert aus Pflanzen
mit unser Synthetik Biologie Plattform.
I arbeiten In Die Forschung und Entwicklung Funktion, Und Also unser Ziel Ist Wirklich Zu identifizieren
Die am besten E Stämme Das Wir dürfen Dann verwenden bei Herstellung Skala,
Und Das erfordert Forschung bei Skala.
Wir laufen hoch automatisiert a viel von hoch- Durchsatz Arbeitsabläufe
bei Amyris In Emeryville, Und Also aus Die links Dort Wir Start Screening
unser Hefe Stämme
bei a Kapazität von um 600.000 Stämme pro Monat.
Wir nehmen diese Spitze Darsteller Und Wir fördern ihnen
Zu Was Wir Anruf unser Bank- Skala Bioreaktor Fermentationen,
welche Du dürfen sehen abgebildet An Die Rechts Dort.
Hindurch alle von Das, war Erstellen a viel von Belastungen,
welche bedeutet Wir Auch brauchen Zu verstehen Was ist Happening In diese Belastungen,
Was Sind Sie produzieren, Wie viel, Und das ist Wirklich Wo Analytik kommen In.
Diese Analytik brauchen Zu Sei laufen bei a Skala Zu übereinstimmen Das Also Wir dürfen Wirklich
erhalten Die Daten Zu verstehen Was ist Happening.
Mit Das Skala von Forschung, es gibt a viel von Gelegenheiten,
Und a viel von diese Gelegenheiten kommen aus suchen bei konventionell
Ansätze Und Überdenken Wie Zu Tun diese.
Ich werde reden a wenig bisschen um analytisch Chemie.
Wieder, das ist nicht irgendetwas das ist einzigartig Zu Synthetik Biologie.
Es ist allgegenwärtig In a viel von Branchen, Petroleum Industrie,
Umwelt Wissenschaften, Pharma, sehr gemeinsam Weg Nur Zu messen Dinge.
Krank sprechen Hier Wirklich um Chromatographie,
Und als ein Beispiel, Krank nehmen Fermentation Das Wir Tun An Die bioreaktiv Skala.
Aus Das Fermentation, war gehen Zu Probe Das während es ist läuft.
War gehen Zu erhalten a schmutzig Probe aus Das welche Wir Dann dürfen weiter
vorbereiten Und verdünnen.
Wir haben Das Mischung von Komponenten In Das Finale bilden.
Also Dann nehmen Das Mischung von Komponenten,
Also laufen Es über manche Trennung Techniken.
Das ist a Chromatograph.
Was das ist gehen Zu Tun Ist basierend An Die Eigentum von diese Komponenten,
könnte Sei Größe, Es könnte Sei Polarität, es wird erlauben uns Zu separate diese aus.
Wir Dann füttern Das hinein manche Erkennung Mechanismus.
Es gibt a Vielfalt Das Du dürfen verwenden Und Was Das gibt Du Ist a Trennung
von diese Komponenten über Zeit Und Dann manche Intensität von Antwort.
Der zuletzt Stück Und Wo war gehen Zu Fokus Heute
Ist Intensität ist nicht Wirklich a nützlich Ding für Du oder Mich Zu machen Entscheidungen An.
Wir brauchen Zu übersetzen Das hinein etwas nützlich wie a Konzentration.
Der Kalibrierung Kurve erlaubt uns Zu übersetzen
Das Intensität hinein a Konzentration,
Und von Kurs, Du dürfen vorstellen Wenn Du erhalten Das Übersetzung falsch,
dein Daten Ist gehen Zu Sei falsch Und es ist gehen Zu irreführen Du.
Kalibrierung Kurven Ist Wo Also Fokus Heute,
Und das ist Die Herz von Die Frage.
A Kalibrierung Kurve Ist erstellt, von läuft Normen mit
variierend Ebenen von dein bekannt Komponente.
Der Beispiel Ich bin zeigt Hier,
Wir haben a niedrig Mittel- hoch, Also a drei -evel Kalibrierung.
Wir wissen Was Die Konzentration Ist In diese Weil Wir vorbereitet ihnen,
Und Wir messen Die Antwort An diese Instrumente.
Aus Dort, Wir dürfen fit manche Kalibrierung Kurve.
In Das Beispiel, Ich bin zeigt Nur a einfach linear fit,
Und Dann Wir dürfen laufen unbekannt Proben,
lesen Die Antwort aus unser Instrument Und Tun ein invers Vorhersage.
War Einnahme unser Antwort aus Die Y Und Vorhersagen Was Die Menge ist
In Das Probe.
Es ist a sehr gemeinsam Weg Zu Sei fähig Zu quantifizieren Dinge In unbekannt Proben.
Das ist unser Hintergrund.
War gehen Zu springen hinein Die Fall Studie suchen bei Das Schlüssel Frage
Wir hatte um Optimierung a Teil von unser Verfahren In unser Analytik.
Ein bisschen mehr Hintergrund Hier Ist Das Wann Wir Tun Kalibrierung In unser Labore,
es gibt a kosten verbunden Wartung von diese Kalibrierungen
Und Kalibrierung Kurven Und Kalibrierung Normen Ist teuer,
beide fällig Zu Menschen Zeit, Aber Auch Materialien.
Diese Materialien dürfen oft kosten Tausende, sogar Zehner von Tausende
von Dollar pro Gramm.
Mit Die Skala Das war tun unser Forschung bei, Es Wirklich drückt uns
wieder Zu überdenken diese konventionell Ansätze.
War läuft Millionen von Proben pro Jahr, Und Wir haben a Wirklich vielfältig
Satz von analytisch Methoden Also Wir haben momentan
In unser Labor In Emeryville,
über 100 anders analytisch Methoden Messung alle Komponenten.
Eins Ort Wir sah bei Ist konventionell.
Wir sehen Das mit am meisten Menschen Wir mieten, Das Ist Wo Menschen Start.
Konventionell Kalibrierung Kurven oft haben fünf Zu Sieben Ebenen,
ob Sie sind linear oder nicht.
Wir denken um Sie sagen, Okay, fünf Zu Sieben Ebenen, linear fit.
In Theorie, Die am meisten Du könnte brauchen Ist oder Die Minimum Du könnte brauchen Ist zwei
Und es gibt a kosten Zu jede zusätzlich Ebene,
beide In Materialien Und Vorbereitung Kosten Und Wartung.
Das Ist Wo Wir gesucht Zu sehen Und fragen Die Frage,
sehen, dürfen Wir Genau genommen reduzieren Das Nummer für ein bestehende Verfahren
ohne bedeutsam Auswirkungen An unser tatsächlich Daten Qualität?
Der Weg Wir quantifizieren unser unbekannt Proben.
Das Ist Wo JMP kommt In, war gehen Zu verwenden Springen Hier Zu simulieren
manche Alternative Kalibrierung Schemata, In Das Fall,
Reduzierung Die Nummer von Ebenen von Kalibrierungen
Und Zu wiederholen Was wir haben ging durch unser Problem letztlich Ist Das
Kalibrierung Wartung Ist teuer.
Das ist verärgert von Die Skala Wir Tun Es bei.
Unser allgemein Ansatz Ist Wirklich gehen Zu Sei Zu sehen bei Wie dürfen Wir optimieren Das.
Lass uns sehen bei Reduzierung Die Ebenen von diese Kalibrierungen,
Und Dann unser spezifisch Lösung Ist mit JMP Hier
Zu fragen Die Frage, sehen, Wenn Wir ging zurück In Zeit
und wenn theoretisch, Wir hatte laufen zwei Kalibratoren oder drei Kalibratoren
stattdessen von sechs oder Sieben, Wie würde Das haben betroffen unser Daten?
Unser Fall Hier, war gehen Zu Fokus An a einzel Verfahren Heute.
Das Ist a real Verfahren wir haben gewesen läuft für um sechs Monate.
Wir haben 22 Chargen von Proben wir haben laufen An Das Verfahren,
Also es ist um 1000 Proben.
Unser bestehende Kalibrierung I zeigen Hier An Die Rechts Ist a linear Kalibrierung.
Es hat sechs Ebenen Und wir haben geschätzt Wenn Wir dürfen reduzieren Das
Zu Die Minimum von zwei Ebenen, Wir könnte speichern ein schätzen von 15.000 US-Dollar a Jahr.
Es gibt a real messbar Motivation Zu verstehen Wenn Wir dürfen verfolgen Das.
Anzeigen Hier Die allgemein Workflow Das Wir kam hoch mit.
Ich bin gehen Zu gehen durch Das Wirklich schnell Rechts Jetzt Aber NEIN Sorgen.
War gehen Zu gehen durch Es Schritt von Schritt zusammen.
War Wirklich gehen Zu Nur ziehen Die historisch Daten.
War gehen Zu neu erstellen unser historisch Kalibrierung In JMP Zu bestätigen Was
war tun In JMP Streichhölzer Was wir haben Erledigt historisch,
Und Dann war gehen Zu sagen, Okay, lasst uns beseitigen manche von diese Ebenen,
neu erstellen Die Kalibrierung mit diese reduziert Ebenen,
Und Dann auswerten Was Auswirkungen Das hat An unser Ziele.
Jetzt, I denken In Das Fall es ist Auch Wirklich wichtig Zu betonen Du sehen,
Wir haben zwei passieren- scheitern Gabeln In Die Straße.
Oft Wann war tun Analyse
An Daten In Hand, war suchen für statistische Bedeutung
mit Studien wie Das, es ist Wirklich wichtig Zu bestimmen Was dein praktisch
Anforderungen Sind.
In Das Fall, Was tut Das bedeuten?
War reden um Auswirkungen An Die Messung von unbekannt Proben.
Letztlich, Wir wollen Zu machen Sicher Das Reduzierung Die Kalibrierung Ist nicht gehen
Zu Voreingenommenheit Die Messung In eins Weg oder Die andere.
Wir wollen Die Messung Zu Sei Die Dasselbe.
Als viele Menschen Wille erzählen Du, Die Dasselbe Ist nicht Wirklich a quantifizierbar Ding,
Es kommt darauf an An dein Probe Größe, Die Lärm In dein Verfahren.
Wir brauchen Zu definieren Was Ist NEIN anders, Dasselbe oder NEIN Auswirkungen bedeuten.
Hier war gehen Zu Satz unser Annahme Kriterien voraus von Zeit
für Das Erste Schritt als Genauigkeit innerhalb Hälfte Die Prozent,
Und für Die zweite Schritt als Genauigkeit innerhalb 1 %.
Also sehen diese kommen zurück als Wir gehen durch Das.
Unser Erste Schritt, Und jeder Seite Hier, Ich bin gehen Zu zeigen In Die Spitze Rechts
Was Schritt Wir Sind In Die Verfahren,
als Also als Hervorhebung Was JMP Plattformen war verwenden.
Für unser Erste Schritt, war gehen Zu Sei Ziehen unser historisch Daten
aus a Datenbank, In unser Fall, Wir haben a Datenbank.
Wir haben a Lin System Das bereits hat Die Daten In a strukturiert Format.
Du könnte Auch Import Das aus CSV, Jedoch, Du dürfen Zugang Die Daten.
War Ziehen Es In unser Fall mit roh SQL Und JSL
Und Es zieht In a strukturiert Format zeigt a Teilmenge von Die Spalten Wir haben,
Aber Was du wirst beachten Ist In Das Fall Wir haben unser sechs Kalibratoren
als Also als a Nummer von unbekannt Proben.
War Ziehen In Die historisch Daten als Die Kern Daten Satz war Arbeiten mit.
Der Erste Schritt Ist neu erstellen Und Validierung Die Dasselbe Kalibrierung Kurve
Also Das Dasselbe sechs- Punkt Kalibrierung In JMP.
Jetzt, Du könnte fragen Warum Wir haben Zu Tun Das.
Es gibt zwei hauptsächlich Gründe.
Eins Ist Kalibrierung Kurven dürfen haben a viel von Vorbehalte.
Sie dürfen haben Gewichtung, Sie dürfen haben Anker Punkte,
Sie könnte Sei gezwungen durch null, Sie könnte Sei nichtlinear.
Das Ist a Gut Weg Zu bestätigen Das du bist mit Die Rechts
Parameter Und JMP Zu neu erstellen Das.
Der andere Grund Ist Das Wir nicht erwarten diese Werte Zu Sei genau Die Dasselbe.
Der Grund Sein Das a viel von diese analytisch Software verwendet manche proprietär
Regression Das Ist nicht genau wie, lasst uns sagen, normal am wenigsten Quadrate Regression.
Zu Tun Das, war gehen Zu verwenden a spezialisiert Modellieren fit Kurve Parameter
Und Wirklich Nur neu erstellen unser Kalibrierung Kurve.
Nur wie I zeigte früher,
Wo Wir haben unser bekannt Menge von unser sechs Normen An Die X
Und unser roh Intensität oder Signal Antwort An Die UND.
In unser Fall, Wir haben 22 Chargen, Ich bin nicht zeigt alle von ihnen Hier,
Aber war reproduzieren Das für 22 anders Sequenzen In im Wesentlichen eins
klicken Und Was I Anruf Die Leistung von Die Kontrolle Schlüssel Wenn Du nicht wissen Das Trick.
Wille speichern Du a Tonne von Zeit, Wenn Du halten runter Die Kontrolle Schlüssel,
klicken An Die Rot Taste, was auch immer Du Tun Ist gehen Zu anwenden Zu jeder
Analyse In Das Fenster.
Kürzlich gelernt das ist scheinbar angerufen Rundfunk,
Also Du könnte verwenden Das als Also.
War neu erstellen a Kalibrierung Kurve für jede von unser Chargen
Und Dann In Die Dasselbe spezialisiert Modellieren Plattform, war Dann
Sparen Die invers Vorhersage Formel.
Weil war Vorhersagen aus Y Zu X,
Wenn Du erinnern zurück Zu unser Kalibrierung Einleitung,
Zu Sei fähig Zu speichern Die vorhergesagt Werte zurück Zu unser Daten Tisch.
Das Dann Aussehen wie Das Wo An unser Daten Tisch
Wir haben Erste unser historisch Menge, Was Wir ziehen aus Die Datenbank,
Und Jetzt Wir haben unser roh Menge Das Wir generiert aus
diese neu erstellt Kalibrierung Kurven Und JMP.
Wir haben a Multiplikator Wir haben Zu anwenden, Tun Die Probe Vorbereitung Wir Tun
Das Wir ziehen aus Die Datenbank Also das ist bereits Dort
Und es ist gehen Zu bleiben Konstante.
Wir einfach brauchen Zu Nur anwenden a berechnet Spalte Hier
Zu haben a vergleichend Wert Zu unser historisch Daten.
Wenn Du sehen In Das Erste roh, unser Wert Ist sehr schließen Zu
Aber nicht genau Die Dasselbe als unser historisch Daten.
Nächste hoch, war gehen Zu visuell Tun a Vergleich, Plotten unser historisch
gegen Die JMP Erholung von Das Kalibrierung,
Und Das Ist a Gut überprüfen wieder, Zu sehen durch dein Daten.
Was Du würde erwarten oder Hoffnung für Ist
a Linie Das im Wesentlichen Aussehen wie Y gleich X.
Jetzt Wir nicht wollen Zu stoppen bei a visuell Analyse.
Wir von Kurs, wollen Zu bringen manche Statistiken hinein Es.
Das Ist Wo Wir eingeführt Die vorbeigehen Bablock Regression.
Es ist Genau genommen etwas Das War Nur hinzugefügt hinein Die Base springen Funktionalität.
I denken mit JMP 17 gebraucht Zu Sei ein hinzufügen- An für a lang Zeit.
Ich bin froh es ist Dort Jetzt.
Das Ist a spezialisiert Regression das ist nicht- parametrisch Und robust Ausreißer,
das ist Wirklich entworfen speziell für Vergleichen analytisch Methoden.
Für viele von Du, wahrscheinlich irrelevant du bist niemals gehen Zu haben Zu verwenden Es,
Aber Wir brauchen Zu verwenden Es In Die Welt war Arbeiten In.
Was Das Regression tut, Es gibt Du zwei Hypothese Tests
Zu prüfen für Konstante Voreingenommenheit als Also als proportional Voreingenommenheit.
S beginnend mit a Konstante Voreingenommenheit, Wo war Sehen Wenn es gibt Voreingenommenheit.
Vorstellen Die Linie Umzug hoch Und runter Die Dasselbe über Die Reichweite.
War Auswerten Wenn Die Vertrauen Intervall von unser abfangen
tut oder tut nicht enthalten null.
Für proportional Voreingenommenheit, Wo Die Voreingenommenheit würde ändern basierend An Die Antwort.
War Auswerten Wenn Die Vertrauen Intervall von unser Neigung
tut oder tut nicht enthalten eins.
Jetzt In unser Fall, Wir ablehnen Die null Hypothesen In beide von diese Fälle,
welche erzählt uns Das Wir Tun haben statistisch bedeutsam Voreingenommenheit,
beide Konstante Und proportional In unser Daten Satz.
Aus Hier Du könnte sagen, Okay, war Erledigt es gibt Voreingenommenheit Wir kippen bewegen An,
Aber Denken zurück, Das Ist Warum es ist Wirklich wichtig Zu definieren
Was Die praktisch Bedeutung Ist Weil
beliebig Statistiker Wille erzählen Du In unser Daten Satz Wir haben 1000 Proben,
Du haben 1.000 Proben du bist gehen Zu Sei suchen bei
sehr eng Vertrauen Intervallen.
Du bist gehen Zu Sei fähig Zu erkennen sehr klein Unterschiede.
Wir haben a statistisch bedeutsam Unterschied Aber tut Es Gegenstand?
Das bringt uns Zu unser zuletzt Schritt war gehen Zu berechnen,
wieder mit Die Spalte Formel,
Die relativ Unterschied zwischen Die zwei Methoden
Und Ich bin zeigt a Verteilung von Das unten
Und Das Verteilung Dann gibt uns Zugang Zu Das prüfen Gleichwertigkeit.
Das erlaubt Du Zu prüfen a Verteilung von Werte gegen Die Konstante
Das Du definieren innerhalb manche Vertrauen.
Hier In Das Fenster, Also eingeben unser Ziel bedeuten Ist null
Weil Wir hypothetisiert Das Sie sind gehen Zu Sei Die Dasselbe Also NEIN Unterschied.
Jetzt Wir erhalten Zu eingeben unser Annahme Kriterien, welche War 0,5 %.
Das gibt uns Das sehr Hübsch Ausgabe mit unser Finale zwei Hypothesen
Tests Wo Wenn Wir ablehnen diese, Wir dürfen bestimmen im Wesentlichen Das Die bedeuten
von Das Daten Satz Ist Äquivalent Zu null innerhalb Plus oder -0,5 %.
Das eins Du könnte sagen, Hey Stefan, Das Ist tun a T- prüfen,
dein Verteilung Ist nicht genau Normal Und I denken du würdest Sei Rechts
Und Wenn I ging zurück I könnte Genau genommen verwenden Die prüfen bedeuten Plattform
Weil Das gibt Du Zugang Zu nicht- parametrisch Gleichwertigkeit Tests.
Egal, Das Ist a Wirklich nützlich Und direkt Weg Zu prüfen
für praktisch Bedeutung.
Wir haben gezogen unser historisch Daten aus Die Datenbank,
wir haben neu erstellt Und ausgewertet Die Kalibrierung Kurve
Und wir haben gegründet Das Es geht unser Annahme Kriterien.
Wenn Es hatte fehlgeschlagen, Es könnte Sei ein Problem mit Die Daten Satz.
Du könnte nicht Sei mit Die Rechts Kalibrierung Parameter.
Es gibt a Nummer von Gründe, Wir allgemein würde
hübsch viel stets erwarten Das Zu passieren.
Es normalerweise Nur erfordert manche Untersuchung Zu Was ist geht weiter
In Die Weg Du neu erstellt Das Kalibrierung.
Unser nächste Schritt Ist runter- Probenahme oder Reduzierung Die Nummer von Ebenen
von unser Kalibrierung.
Jetzt, Wenn Wir versuchen Zu Tun Das ohne JMP, Wir haben Zu gehen hinein jeder einzel
Sequenz In unser analytisch Software manuell
entfernen Kalibratoren, neu berechnen Dinge.
Sei Wirklich lang Und langweilig Ding.
JMP Das Ist als einfach als Nur mit Die Daten Filter.
In unser Fall mit Das sechs- Punkt Kalibrierung Wir haben a linear eins.
Wir wissen Das Die Minimum Nummer von Punkte Wir brauchen für linear Fix ist zwei.
War Kommissionierung Die höchste Und Die niedrigste Kalibratoren
Und Nur Filterung runter Zu diese.
Aus Hier Ich bin gehen Zu gehen hübsch schnell, Aber Wirklich alle war gehen Zu Tun
Ist neu erstellen Das Kalibrierung mit zwei Punkte In JMP.
Wieder, war mit Die spezialisiert Modellieren Plattform, tun a fit Linie.
Der nur Unterschied Jetzt Ist Wir haben zwei Punkte stattdessen von sechs
Und war Bewerbung Das invers Vorhersage Formel zurück Zu Die Daten Tisch,
welche wieder Ist gehen Zu geben uns unser invers Vorhersage
Und Dann Wir anwenden Die Multiplikator
Und Weil I wissen Ich bin gehen Zu Tun Die praktisch Bedeutung,
Ich bin Nur gehen Zu präventiv berechnen a relativ Unterschied zwischen
Die zwei- Punkt Kalibrierung Und Dann Die historisch Unterschied.
Wieder, Wir gehen durch Die Vorbeigehen Babock Und nicht Also überraschenderweise,
wieder angesichts Die Größe von unser Daten Satz,
war gehen Zu ablehnen Die null Hypothese Hier Und gründen Das Wir haben
statistisch bedeutsam Voreingenommenheit, beide proportional Und Konstante.
Wir bewegen An Zu prüfen unser Annahme Kriterien.
Erinnern zurück Jetzt unser Schwelle Ist 1 % stattdessen von 0,5 %
Und das ist Arbeiten mit Die Interessengruppen von Die Daten
Zu gründen Was Ist ein akzeptabel Gleichwertigkeit.
Das ist stets wichtig Vor- arbeiten Zu Tun
Und war gehen Zu prüfen Das Gleichwertigkeit.
Hier Wir finden Das diese zwei Methoden Sind Äquivalent innerhalb Plus oder minus 1%.
An Die unbekannt Proben Und das ist Wirklich wichtig.
War mit diese historisch real- Welt Proben
Zu Wirklich fragen Die Frage Was Wenn Wir ging zurück In Zeit
Und sehen alle diese Kalibrierungen mit zwei Punkte
Und berichtet Die Daten von diese unbekannt Proben.
Wie würde diese Werte ändern?
An Durchschnitt Wir sehen Das Sie ändern sehr wenig,
Und Also Es gibt a viel von Glaubwürdigkeit Zu angesichts
induzierend diese Kalibrierung Ebenen.
Wir haben im Wesentlichen demonstriert Das Jetzt
Und Also Das Kalibrierung An Die links Und Die Kalibrierung An Die Rechts
war sagen Sind Äquivalent , sind nicht gehen Zu bieten Äquivalent Quantifizierung
innerhalb 1 % Und Also Wir haben im Wesentlichen Die Beweis Wir brauchen Zu drücken für Das ändern.
Wir bestanden unser Erste überprüfen, Wir sehen Die Auswertung mit Die zwei,
Wir bestanden Das Und Jetzt war bei unser Finale Schritt
von Umsetzung diese Änderungen In unser Verfahren.
Jetzt es ist wohl Die am meisten wichtig Teil,
Wenn Du Tun ein Analyse, Wir Nur verlassen Es Sitzung Dort, nicht Tun viel Gut.
Das dürfen Manchmal Sei Die am härtesten Teil.
Du haben Zu gehen aus, Du haben Zu überzeugen Menschen, besonders In Fälle wie Das
Und Du haben Zu nehmen Rücksichtnahme von Vielleicht Sind Dort zusätzlich
Dinge Das Das Analyse nicht halten.
Ich bin glücklich Zu sprechen Zu irgendjemand um Das,
Aber war nicht gehen Zu gehen In Tiefe von Was Die andere Überlegungen Wir haben
Zu denken um vor Putten Das hinein Aktion,
Aber mit Das Beispiel, Wir tat
Genau genommen Ende hoch Reduzierung Kalibrierung Ebenen aus sechs Zu zwei
Und Das reduziert Die jährlich kosten von läuft Das Verfahren von um 15.000 US-Dollar.
Aus Dort Wir könnte sagen, Okay, Was Jetzt?
Sind Wir Erledigt?
Von Kurs nicht.
Rechts Jetzt Wir brauchen Zu sehen bei Wir tat Es für eins Verfahren,
Wir haben a Suite von ein anderer 100 Plus Methoden Das Mai Auch haben diese
viele Ebene Kalibrierungen Das könnte Sei Overkill für Was Wir brauchen.
Wir wollen Zu sehen bei Wiederholung Die Analyse für andere Methoden.
Das ist Wo I denken Automatisierung kommt In.
Es Ist a Wirklich Großartig Weg Zu Skala Das eins- aus Analysen für uns,
Aber Auch für andere.
Mein Regel von Daumen Ist Wenn I finden ich selbst tun ein Analyse
mehr als zwei oder drei mal.
Lass uns bauen Das aus In Die Automatisierung,
sagen Zukunft Mich a viel von Zeit, ausgeben a wenig Zeit Jetzt.
Krank Nur berühren An Das sehr knapp Und I wollen Zu schreien aus Scott Hier
für Portion Mich mit a viel von Die Workflow Baumeister arbeiten Und Die Skripting
Aber diese einheimisch Automatisierung Werkzeuge In JMP Sind Wirklich leistungsstark
Und Sie sind sehr Benutzer- freundlich, es gibt a viel von Code- frei Optionen
Und Also es gibt Wirklich anders Wege Du dürfen Tun Das.
Du dürfen Tun Es An Die links Seite, Rechts In a Klassiker Weg tun alle Die Skripting
sogar erlaubt Du Zu speichern diese global Variablen
Also Es könnte geben uns Ort für Du Zu haben Benutzer eingeben ihre
Annahme Kriterien welche könnte ändern
Und oder Du dürfen Hebelwirkung Die Workflow Baumeister welche Ist a bisschen von a neuere Besonderheit
Aber Wirklich lasst uns Du bauen aus Das Automatisierung.
Sogar Wenn Du Nur wollen Zu Skript Es roh,
Du dürfen bauen Die Rahmen Das Du dürfen Dann Fleisch aus.
Der zwei Dinge I Wille sagen um Das Ist
Wie viel Du dürfen automatisieren oder Vielleicht Wie viel Bemühung Du haben Zu setzen hinein Es
Ist gehen Zu Sei beschränkt Zu manche Ausmaß von Wie starr Das Workflow Ist.
Wenn Benutzer brauchen Es Zu Sei Wirklich flexibel, brauchen Zu interagieren mit Es,
Es könnte werden sehr herausfordernd Zu automatisieren,
Und von Kurs Die Daten Konsistenz Ist Schlüssel als Also.
Das Ist Wirklich a Großartig Werkzeug Zu helfen andere reproduzieren Die Analyse,
Aber Du Wirklich Tun haben Zu Auch Zug ihnen Und dokumentieren Die arbeiten,
machen Sicher Sie wissen Was es ist Genau genommen tun.
Als Wir alle wissen, jeder Analyse hat es ist Vorbehalte.
Du brauchen Menschen nicht Nur Zu klicken Und haben a Bericht,
Aber Auch verstehen a wenig bisschen wie Was Sind manche
Potenzial Dinge Das könnte kommen hoch, besonders Wenn du bist versuchen
Zu Zukunft- Nachweis von arbeiten.
I wie Zu bringen Es zurück zusammen Und wickeln Es hoch Dort
Und Hoffnung Heute Das Ich habe zeigte Du Das JMP
Du nicht haben Zu Tun wie verrückt Komplex oder anspruchsvoll Dinge In JMP
Du könnte Stück zusammen a viel von einfach Funktionalität
Zu erstellen Wirklich wirkungsvoll Arbeitsabläufe.
Ob du bist Arbeiten In a Labor bei dein Organisation, wo immer Es Ist,
sehen Zu identifizieren diese Verbesserungen In bestehende Arbeitsabläufe.
I wie Zu denken um Wenn Du alle Sind In Die Erfahrung
am meisten von uns Sind In, es gibt mehr Daten als Was Wir wissen Was Zu Tun mit.
Suchen bei Die Daten Das NEIN eins Ist suchen bei
Und Dann Herausforderung Die konventionell Denken.
Der Weg war Arbeiten Ist stets Ändern, fragen Warum Tun Wir Tun Es Das Weg.
In unser Fall, für a lang Zeit, Das Ist Die Weg Wir Tun Es.
Fünf, sechs- Punkt Kalibrierung.
Fragen Warum, Was Wenn Wir nicht, Was würde Die Auswirkungen Sei.
Von Kurs, nicht haben Zu erzählen irgendjemand Hören Hier.
Verwenden JMP für Die skalierbar Analyse Und Dann verwenden Automatisierung Zu machen Es einfach,
Und Es Wirklich nicht haben Zu Sei schick.
Es Nur hat Zu arbeiten für Was Du brauchen Es Zu Tun.
Endlich, Du dürfen verwenden Das Zu Auswirkungen diese wirkungsvoll, implementieren wirkungsvoll ändern
Und verwenden Daten Zu fahren diese Entscheidungen.
Es ist wahrscheinlich eins von Die am meisten überzeugend Werkzeuge Das Wir haben Heute.
Wenn du bist reden Zu Management,
Tun Es In Einheiten von Dollar Weil Sie Liebe Das.
Krank wickeln Es hoch Dort
I denken zuletzt Ding Ausweis wie Zu sagen Ist Nur a Dank Du Zu Die
JMP Entdeckung Gipfel Ausschuss,
alle Die Menschen Organisieren besonders Dank Du Zu Scott für alle Die helfen
Er gab Mich In Die Vergangenheit mit Amyris, Aber Auch mit Das sprechen Und Das Analyse,
Und Dann a Nummer von Menschen bei A unzählige WHO war beteiligt an mit Das
Und mit Das, I Wille wickeln Es hoch.
Dank Du. Tschüss.
