Julia O’Neill, Principal at Tunnell Consulting, says one of the most common problems that she helps clients overcome is the curse of dimensionality.Julia O’Neill, Principal at Tunnell Consulting, says one of the most common problems that she helps clients overcome is the curse of dimensionality.Julia O’Neill, Principal at Tunnell Consulting, says one of the most common problems that she helps clients overcome is the curse of dimensionality.Julia O’Neill, Principal at Tunnell Consulting, says one of the most common problems that she helps clients overcome is the curse of dimensionality.Julia O'Neill, Principal bei Tonnell Consulting, sagt, dass eines der häufigsten Probleme, bei deren Überwindung sie Kunden hilft, der Fluch der Dimensionalität ist. Derzeit ist Julia O'Neill Principal bei Tonnell Consulting mit mehr als 30 Jahren Erfahrung in Statistik und Chemieingenieurwesen und nutzt statistisches Denken, um Probleme in der Biotechnologie und Pharmazie zu lösen. Julias Karriereweg wurde von den berühmten Statistikern und Autoren Bill Hunter und George Box beeinflusst.
Sie begann in der chemischen Verfahrenstechnik, erweiterte ihr Fachgebiet jedoch zunächst durch den Unterricht von Bill Hunter, Design of Experiments for Engineers, an der University of Wisconsin, um Statistik. In dieser Klasse hatte sie einen „Aha-Moment“, als sie dachte: „Das war immer das, was ich tun wollte, aber nicht einmal wusste, wie sie es nannten.“
George Box verwendete den Begriff „Bridging“, wenn Statistiker bei der Anwendung von Statistiken in anderen Bereichen helfen konnten. Julia hat von ihrer Nischenüberbrückung Statistik und Chemieingenieurwesen großen Gebrauch gemacht.Ich war so erfreut, einige Zeit mit ihr zu verbringen und mit ihr über die neueste Folge von zu plaudern Analytisches Sprechen .
Eines der häufigsten Probleme, bei deren Überwindung Julia Klienten hilft, ist der Fluch der Dimensionalität. Sie ist ein Fan der Wege JMP hilft, dies zu überwinden. Sie sagt, dass die Screening-Plattform in JMP bei der Präsentation der Ergebnisse für Interessengruppen ein „unglaublicher Konsensbildner“ sein kann. Einige der Wissenschaftler und Ingenieure, die sie konsultiert, haben Ideen darüber, was was verursacht, aber ihre Hypothesen sind es normalerweise nicht kann Rechts.Das Prädiktoren-Screening-Diagramm in JMP zeigt eine geordnete Rangfolge, von der Julia sagt, dass sie alle ihre Hypothesen sehen können, jedoch in der Reihenfolge ihrer Priorität. Dies hilft ihnen zu bestimmen, welche Faktoren wichtig sind; Wenn ihre Hypothesen am Ende der Rangliste stehen, ist es an der Zeit, die Dinge zu überdenken.
Julia teilte auch einige der wichtigen Arbeiten mit, die sie während ihrer Zeit bei Merck bei der Untersuchung komplexer Probleme bei der Impfstoffherstellung beaufsichtigte.Ihre Bemühungen führten zu einer strengeren Kontrolle der Fertigungskonsistenz und einer verbesserten Prozessrobustheit. Diese Arbeit führte zu ähnlichen statistischen Überlegungen, um eine kontinuierliche Prozessverifizierung für eine Krebsbehandlung einzurichten, die Merck einführte. Es ist klar, dass sie eine Leidenschaft dafür hat, Pharmaunternehmen dabei zu helfen, wichtige neue Behandlungen schnell auf den Markt zu bringen, insbesondere für Patienten mit so wenigen Optionen.
Einige Statistiker der Food and Drug Administration (FDA) luden Julia ein, einen Kurs über Anwendungen von Statistiken in Chemie, Fertigung und Kontrollen (CMC) zu geben. Als Befürworterin einer stärkeren Nutzung von Statistiken in Entwicklung und Fertigung hat sie das Unterrichten dieses Kurses dazu inspiriert, ein Buch zu schreiben, um mehr Wissenschaftler, Ingenieure und Statistiker zu erreichen, die mehr Informationen über die Anwendung von Statistiken innerhalb des BIP erhalten möchten.Ich freue mich darauf, das Wort darüber zu verbreiten!
Julia spricht in unserem Gespräch über die Kraft des Design of Experiments, Quality by Design, Six Sigma-Bemühungen und mehr. Sie hat so viele faszinierende Geschichten zu erzählen. Sehen Sie sich mein Interview in diesem neuesten an Folge , und Sie profitieren von ihrer umfassenden Erfahrung und ihrem Fachwissen zwischen Statistik und Chemieingenieurwesen.
