Was hat diesen Wunschwunsch ausgelöst?
Bei der Entwicklung von Dashboards für JMP Live, die eine große Anzahl von Produkten mit stark unterschiedlichen Produktionsraten enthalten, können die Visualisierungen schnell unübersichtlich und schwer verständlich werden. Dies gilt insbesondere dann, wenn mehrere Produkte dieselbe Anlage oder Fertigungslinie nutzen.
Zum Beispiel:
- Produkt A wird in etwa 5 Chargen pro Woche produziert.
- Produkt B wird in etwa 79 Chargen pro Woche produziert.
- Produkt C wird etwa alle 5 Wochen in 2 Chargen produziert.
Alle drei Produkte laufen auf derselben Produktionslinie. Obwohl das Dashboard alle Daten korrekt anzeigt, können die großen Unterschiede in der Produktionshäufigkeit dazu führen, dass die Produkte mit dem höheren Produktionsvolumen die Visualisierungen dominieren. Dies erschwert es den Nutzern, sich auf Produkte mit niedrigerem Produktionsvolumen zu konzentrieren oder gezielte Ausreißeranalysen durchzuführen.
Nutzer wünschen sich häufig die Möglichkeit, bestimmte Produktgruppen innerhalb des Dashboards zu isolieren oder zu filtern, um Trends, Anomalien oder Leistungsprobleme ohne Störfaktoren durch nicht verwandte Daten untersuchen zu können.
Welche Verbesserung würden Sie sich wünschen?
Eine Erweiterung, die es Nutzern ermöglichen würde, Datenteilmengen interaktiv direkt in einem JMP Live-Dashboard auszuwählen oder zu filtern, würde die Benutzerfreundlichkeit deutlich verbessern. Idealerweise sollte dies folgende Möglichkeiten umfassen:
- Wählen Sie bestimmte Bereiche eines Graphen aus (z. B. mit Lasso- oder Rechteckauswahl), um den Datensatz dynamisch zu filtern.
- Filtern Sie direkt in der Visualisierung nach Produkt, Ausrüstung oder anderen Kategorien.
- Aktualisieren Sie alle verknüpften Diagramme im Dashboard basierend auf der ausgewählten Teilmenge.
Diese Art von interaktiver Filterung würde es Analysten ermöglichen, schnell die relevanteste Population einzugrenzen, ohne mehrere Versionen desselben Dashboards erstellen zu müssen.
Warum ist diese Idee wichtig?
Interaktive Filter würden Dashboards sowohl für die Analyse als auch für die Kommunikation effektiver machen. Analysten könnten schnell bestimmte Produktgruppen für Ausreißeruntersuchungen isolieren, während operative Teams die für ihre Arbeit relevantesten Daten einsehen könnten.
Dies würde die Benutzerfreundlichkeit verbessern, den Bedarf an mehreren Dashboards für verschiedene Produktgruppen reduzieren und die Kommunikation von Erkenntnissen in Übergabegesprächen und Team-Reviews vereinfachen. Insgesamt würde es Teams ermöglichen, effizienter mit großen und vielfältigen Fertigungsdatensätzen zu arbeiten.
Ich wollte gerade dieselbe Wunschliste für die Dashboard-Entwicklung in JMP erstellen 
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Ich stimme dieser Idee zu und möchte darüber hinaus vorschlagen, dass JMP sich möglicherweise zu einem anpassbaren Dashboard-Entwicklungswerkzeug für Fachzeitschriften weiterentwickeln könnte, indem eine bessere Kontrolle über die Integration verschiedener Datentabellen und Berichtsstrukturen sowie eine bessere Unterstützung, beispielsweise in Form eines Workflow-Builders, der die Entwicklung und Anpassung solcher Dashboards aufzeichnen und erfassen kann, durch die Verwendung von JSL und/oder einer integrierten Python-Umgebung realisiert werden kann.
Ich räume jedoch ein, dass die Entwicklung eines Dashboards in hohem Maße neue, komplexe Ressourcen und Optimierungswege erfordert, um für die Mehrheit der Benutzer zugänglich zu bleiben, und dass die Entwicklung selbst den gesamten Arbeitsumfang eines Unternehmens ausmacht, sodass sie weder einfach noch schnell zu realisieren sein wird.
Dennoch bin ich der Ansicht, dass das Endziel der Analyse eine Mischung aus kollaborativer und kritischer Entscheidungsfindung ist. JMP-Analysen sollten über die notwendigen Ressourcen verfügen, um sowohl komplizierte als auch einfache visuelle Datenanalysen zu erstellen und so diese Benutzerziele zu erreichen.
Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, diese Anfrage einzureichen!
