Martín Owen (director de Insight by Design, afiliado a Prismtc y profesor a tiempo parcial en la Facultad de Farmacia de Leicester)
Walkiria Schlindwein (Profesora Asociada de Farmacia en la Facultad de Farmacia de Leicester)
Abstracto
A medida que desarrollamos y transferimos procesos a la fabricación, científicos e ingenieros realizan estudios iterativamente y profundizan en la comprensión de los procesos y productos. Nos enfrentamos a un enorme reto para gestionar la complejidad y retener el conocimiento, ya que la comprensión de los procesos evoluciona. Este reto se agrava en organizaciones con alta rotación de personal.
En el ámbito académico, existen los mismos problemas. Para ayudar a los equipos u organizaciones a retener la información de estudios previos, debemos abordar varios problemas. ¿Cómo podemos:
- ¿Ayudar a los equipos a comparar y contrastar la eficiencia y eficacia de la experimentación histórica?
- ¿Muestra qué suposiciones se hicieron e identifica las lagunas de conocimiento?
- ¿Ayudar a los equipos a obtener información adicional a partir de conjuntos de datos tabulados desconectados y texto libre?
- ¿Descubrir lo que necesitamos saber cuando no siempre está claro?
Esta presentación ilustrará cómo las nuevas funcionalidades de JMP 13 (p. ej., el Generador de Consultas, el Generador de Paneles y el Explorador de Texto) nos ayudan a crear una memoria organizativa más accesible y estructurada de datos observacionales y experimentales. Utilizamos esto para ayudar a los estudiantes del Máster en Calidad por Diseño de la Universidad De Montfort a comparar sus propios planes experimentales con estudios previos. Los estudiantes utilizan sus conocimientos previos para generar nuevas ideas y tomar decisiones prácticas que impulsen una experimentación más eficaz y eficiente.
