Nivel: Intermedio
Función del puesto: Analista / Científico / Ingeniero
Scott Wise, gerente de capacitación y habilitación global de JMP, SAS
Con la creciente cantidad de datos de garantía y rendimiento disponibles, tenemos una oportunidad única para aprender mucho más sobre nuestros diseños y productos y desarrollar mejores modelos de confiabilidad y mantenimiento. Sin embargo, esta información adicional a menudo se presenta en forma de texto no estructurado de técnicos, investigadores y clientes. La incapacidad de encontrar agrupaciones y tendencias en estos datos puede ocultar los verdaderos problemas que afectan la confiabilidad, los cuales no pueden descubrirse mediante el análisis tradicional de datos de pruebas censurados y marcas de tiempo de fallas de garantía. Esta sesión mostrará cómo el software analítico moderno puede proporcionar una forma de explorar rápida y fácilmente estos datos de texto no estructurado para obtener una mejor comprensión de la confiabilidad. Cubriremos los fundamentos de cómo visualizar, agrupar, analizar, modelar y, en última instancia, encontrar tendencias utilizando datos de texto no estructurados de garantía y rendimiento. Ejemplos de la industria mostrarán datos reales de garantía y rendimiento donde la exploración de texto fue útil para descubrir tendencias reales de confiabilidad.
