TECHNICALLY SPEAKING
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Optimización bayesiana aplicada: descifrando la complejidad en el diseño experimental
¿Cómo puede innovar más rápido, resolver problemas más rápidamente, acortar el tiempo de comercialización y mantenerse un paso adelante de la competencia? Los problemas complejos a menudo implican múltiples entradas, y rara vez está claro cuáles afectan de manera significativa a los resultados. La variación natural en los procesos puede dificultar aún más encontrar el camino a seguir, lo que resulta en pruebas que no ofrecen una guía clara.
Este seminario web analiza cómo obtener mejores resultados más rápido usando la optimización bayesiana, una técnica que es más poderosa que las alternativas tradicionales pero fácil y sencilla de aplicar. A diferencia de los diseños convencionales, este método considera sus objetivos al recomendar nuevos experimentos, guiándolo por un sendero más corto hacia el resultado deseado, ya sea en investigación, desarrollo o fabricación.
Durante este seminario web, aprenderá a:
- Cómo identificar los experimentos más informativos que se deben realizar a continuación para acelerar el progreso.
- Aplicaciones prácticas en I+D y entornos de fabricación.
- Beneficios como un desarrollo más rápido, menor uso de energía y materiales, y costos más bajos.
- Herramientas y técnicas que puede empezar a utilizar inmediatamente.
Un experimento fallido no siempre significa empezar desde cero. Esta sesión presenta un marco accesible para convertir experimentos incompletos, desordenados o incluso fallidos, en valiosas oportunidades de aprendizaje e innovación.
About the presenters
Marilyn Wheatley es ingeniera de sistemas sénior para los clientes de JMP Statistical Discovery en América Latina y el Caribe. Tiene más de 10 años de experiencia apoyando a ingenieros y científicos con la visualización de datos, el análisis y el modelado en diversas áreas funcionales, como la investigación y el desarrollo, la manufactura y la calidad. Wheatley tiene un cinturón negro en seis sigma de la universidad estatal de Arizona; también ha estudiado estadística en la universidad estatal de Pensilvania y economía en la universidad de Michigan Oriental.
Margie Navas es ejecutiva de cuentas en JMP y brinda apoyo a clientes en toda América Latina. Desde su incorporación a la empresa en 2016, ha guiado a numerosas organizaciones en su recorrido de análisis de datos, logrando integrar con éxito JMP en sus entornos. Con una sólida experiencia en las industrias de software y hardware, su enfoque está en ayudar a los equipos a tomar decisiones confiables basadas en datos que aporten verdadero valor al negocio. Navas es licenciada en derecho por la Universidad Externado de Colombia, con especialización en derecho empresarial.