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Explorers Series

Unearth the possibilities in your data

SEMINARIO

Migliorare la produzione con analisi predittive all'avanguardia

Data: 10 ottobre
Ora: 10:00 - 12:50 CEST
Luogo: On-Line
Registrazione: gratuita

Nella produzione, il successo a lungo termine dipende principalmente dai risultati raggiunti in tre aree chiave: il costo delle merci, la loro qualità e la capacità di consegnarle in tempo.  Per ogni sistema, semplice o complesso che sia, la differenza tra successo o fallimento sta nel modo in cui si affronta l'analisi dei dati relativi a queste aree. Adottare un approccio affidabile può essere determinante. La produzione è molto diversa dall’attività di ricerca e sviluppo.  Le spedizioni vanno fatte a prescindere e le tempistiche e le capacità sperimentali sono limitate.  Tuttavia, l'analisi dei dati può essere utile per chiarire la vostra situazione.

In questo seminario imparerete come:

  • Stimolare opportunità di miglioramento e decisioni a partire da modelli statistici, e non da aneddoti.
  • Ridurre la cosiddetta “fabbrica nascosta” sfruttando al meglio i dati per individuare problemi e cause.
  • Individuare relazioni da dati precedenti, caratterizzati da molte variabili confusionali.
 

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ABOUT THE SPEAKERS
Robert Anderson
CY WEGMAN
Dopo 38 anni di carriera in P&G, oggi Cy Wegman è Presidente e Fondatore di SY64, LLC, una società di consulenza analitica specializzata in modellizzazione statistica, ottimizzazione e disegno di esperimenti.  In omaggio ai suoi successi, che hanno permesso di risparmiare centinaia di milioni di dollari durante il suo lavoro in P&G, Wegman ha ricevuto il più alto riconoscimento dell'azienda nel campo dell’ingegneria, ovvero l’iscrizione alla Engineering Prism Society.

 

Ian Cox
IAN COX
Ian Cox, è Direttore Assistenza Prevendita. In passato ha ricoperto la carica di Marketing Manager JMP in Europa. Esperto Six Sigma Black Belt e ricercatore presso la Royal Statistical Society, Cox è co-autore di ‘Visual Six Sigma: Making Data Analysis Lean’ (Visual Six Sigma: snellire l’analisi dei dati) e ‘Discovering Partial Least Squares with JMP’ (Esplorare i minimi quadrati parziali con JMP).

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