Dodám Vám jistotu
a efektivitu
při experimentování a analýze dat.
-
1) Stojí Vás inovace a vytěžení know-how z Vašich dat příliš mnoho času, peněz a úsilí?
2) Spoléháte na intuici, metodu pokus/omyl a jiné nespolehlivé metody?
3) Chcete zrychlit výsledky Vašeho oddělení výzkumu a vývoje nebo zlepšit Váš výrobní nebo marketingový proces?
Jmenuji se Marek Malý a pomocí nejmodernějších metod experimentování DOE (Design of Experiments), analýzy dat (Data Science) a prediktivních modelů strojového učení (Machine Learning) Vás dovedu k lepším výsledkům.
DOE PLÁNOVÁNÍ experimentů
"Někdy jediná věc, kterou můžete udělat se špatně navrženým experimentem, je pokusit se zjistit, na čem zkolaboval." - Sir Ronald A. Fisher
DOE je zkratka z anglického Design of Experiments neboli návrh experimentu. Je to metoda experimentování založená na statistických a matematických principech tak, aby bylo z co nejmenšího počtu provedených pokusů získáno maximální množství informací o chování produktu nebo procesu. To ocení kromě samotných experimentátorů i management, který ví, že čas a zdroje pro experimentování jsou omezené a každý bezhlavě provedený pokus navíc se může pořádně prodražit.
DOE je moderní metoda experimentování, při které se současně mění hladiny několika zkoumaných faktorů ovlivňujících chování produktu nebo procesu. To šetří čas v porovnání s rozšířenějšími metodami experimentování a zvyšuje se efektivita, jak ukazuje graf napravo. Zároveň DOE umožňuje zjistit, jak se vzájemně jednotlivé faktory ovlivňují. Často jsou to právě interakce mezi faktory, které rozhodují o úspěchu provedeného experimentu a přitom rozšířenější metody experimentování interakce zcela nesprávně zanedbávají. Více se o metodách experimentování, o fázích navrhování experimentů a případových studiích dozvíte níže.
Hlavním odvětvím pro uplatnění statisticky navržených experimentů DOE byl chemický a zemědělský průmysl. Později si efektivní experimentování osvojily i další odvětví jako automobilový a farmaceutický průmysl v rámci iniciativ Six Sigma a Quality by Design. Nejnověji se navrhování experimentů začíná uplatňovat i v marketingu a službách.
screening (prosévání)
Tento typ experimentu se používá v případě, kdy je potřeba z velkého množství faktorů určit ty, které mají na vlastnosti produktu nebo procesu největší vliv.
cHARAKTErizace
Tento typ experimentu se používá v případě, kdy je potřeba nejenom rozpoznat faktory mající největší vliv na vlastnosti produktu nebo procesu, ale popsat i vzájemné interakce mezi těmito faktory.
optimalizace
Tento typ experimentu se používá v případě, kdy je potřeba nalézt optimální podmínky procesu nebo optimální vlastnosti produktu a to i v případě několika sledovaných odezev (výstupů) experimentu a několika omezujících podmínek.
DATA SCIENCE
Data science neboli datová věda je interdisciplinární obor, který využívá vědecké metody, procesy, algoritmy a systémy pro získávání znalostí a poznatků z dat v různých podobách. Datová věda zahrnuje statistiku, analýzu dat, strojové učení a související metody s cílem pochopit a analyzovat skutečné jevy na základě dat.
Níže je zobrazena důležitá část datové vědy - malá ukázka vizualizace dat, kterou jsem vytvořil v programovacím jazyku Python. Pokud mi svěříte Vaše data, pomohu Vašemu byznysu vytěžit z dat maximum možných souvislostí.
Na portfolio mých dosavadních projektů se můžete podívat na tomto odkazu.
A/B testování
A/B testování je jednoduchým typem plánovaného experimentu, ve kterém je testována změna pouze u jednoho faktoru. Klikli byste spíše na variantu A se zeleným tlačítkem nebo na variantu B s modrým tlačítkem? Možná v tom nevidíte rozdíl, ale podvědomě třeba jednu barvu preferujete. Tvrdá statistická data Vám prozradí, jestli nově zkoušená varianta B svými přínosy významně převyšuje původní variantu A nebo je to pouze Váš dojem a náhoda. Proto je A/B testování oblíbeným nástrojem marketérů a analytiků velkých technologických společností jako je Google, Meta, Amazon, Netflix a dalších, kterým tato metoda pomáhá optimalizovat uživatelské zapojení a tím i jejich zisky.
A/B testování
A/B testování je jednoduchým typem plánovaného experimentu, ve kterém je testována změna pouze u jednoho faktoru. Klikli byste spíše na variantu A se zeleným tlačítkem nebo na variantu B s modrým tlačítkem? Možná v tom nevidíte rozdíl, ale podvědomě třeba jednu barvu preferujete. Tvrdá statistická data Vám prozradí, jestli nově zkoušená varianta B svými přínosy významně převyšuje původní variantu A nebo je to pouze Váš dojem a náhoda. Proto je A/B testování oblíbeným nástrojem marketérů a analytiků velkých technologických společností jako je Google, Meta, Amazon, Netflix a dalších, kterým tato metoda pomáhá optimalizovat uživatelské zapojení a tím i jejich zisky.
JUST DOE IT
REFERENCE
"Děkuji Markovi za skvělé školení a spolupráci při zdokonalování metody Design of Experiments na oddělení farmaceutického výzkumu a vývoje Teva Czech Industries."
Ing. David Lukáš - vedoucí pilotního výzkumu a vývoje
"Analýza dat lisovacích forem a tvé výpočty ukázaly přesně to, co nadřízení potřebovali vědět! Je úžasné, co se dá z 21 355 řádků vyčíst."
Jaromír Novák - technolog tvarování skla, Vinolok a.s.
"Spolehlivý a profesionální přístup k řešení plánovaného experimentu pro elektroerozivní drátové řezání. Ochota učit se nové obory a také kvalitní vyhodnocení experimentu."
Ing. Kateřina Mouralová, Ph.D. - Fakulta strojního inženýrství, VUT v Brně
Ing. Bc. Marek Malý
Na Fakultě chemické technologie jsem studoval v programu Aplikovaná chemie a materiály. Ve druhém ročníku mě zaujal předmět Aplikovaná statistika, kde jsem se naučil objektivně porovnávat výběry dat mezi sebou a na základě matematických modelů tyto výběry popsat a předvídat jejich chování. Dále jsem studoval obor Technologie organických látek a chemické speciality. Při studiu tohoto oboru jsem se během letní praxe ve farmaceutickém výrobním závodě v Praze poprvé setkal s použitím statisticky navrženého experimentu DOE. Prováděl jsem jednotlivé chemické reakce podle připraveného plánu. Po vyhodnocení experimentu jsem byl ohromen množstvím užitečných informací a trendů o výtěžku a čistotě léčivé látky, které jsme z několika mála pokusů získali. Statisticky navržený experiment jsem i díky své vedoucí práce poprvé použil ve své diplomové práci. V té jsem syntetizoval perilový alkohol - vonnou látku vyskytující se v levanduli i v mátě.
Na VŠCHT v Praze jsem ještě vystudoval obor Učitelství odborných předmětů, abych získal širší rozhled, lepší dovednosti v komunikaci a uměl jednoduše vysvětlovat složitější věci. Sami můžete posoudit, jak se mi to daří. Mám přes 10 let pracovních zkušeností ve výrobních závodech v tradičních českých firmách ve sklářském, farmaceutickém a energetickém průmyslu, kratší pracovní zkušenost z papírenského průmyslu u největšího výrobce papíru v Latinské Americe. Ve své praxi technologa a specialisty inovací jsem několikrát využil znalosti plánování statisticky navržených experimentů DOE a potvrdil jsem si, že správně naplánovaný a provedený experiment ve velké většině případů přinese přelomové výsledky napříč odvětvími. Nyní pracuji v oboru datové vědy. Svými znalostmi bych rád přispěl k většímu propojení vědy a průmyslu v České republice.
2024
Rozšířil jsem svoje služby o modely neuronových sítí, včetně metod Deep Learning a Computer Vision neboli hlubokého učení a strojového vidění.
Těmito metodami Vám pomohu analyzovat hlavně obrazová data a trénovat modely na rozpoznávání vad či jiných žádoucích znaků z nasbíraných fotek. Pro bližší informace o spolupráci mě kontaktujte přes formulář na konci stránky.
Absolvoval jsem intenzivní kurz Machine Learning BootCamp od profesionálů z Machine Learning College.
2023
Rozšířil jsem svoje služby o moderní analytické a prediktivní metody Data Science a Machine Learning neboli datové vědy a strojového učení.
Kontaktujte mě přes formulář na konci stránky a využijte naplno potenciál Vašich pracně nasbíraných dat. Vaše data zanalyzuji a vytvořím prediktivní model, který Vám umožní předvídat chování produktu, procesu nebo i zákazníků.
Absolvoval jsem sérii online kurzů jednoho z lídrů digitální transformace - firmy IBM.
2022
Začal jsem podnikat a přijímat zakázky od zákazníků v oblasti školení a konzultací plánování experimentů DOE.
Četl jsem odbornou literaturu Optimal Design of Experiments od autorů P. Goos, B. Jones. To mi umožnilo navrhovat DOE na míru Vašemu produktu nebo procesu bez kompromisů a bez ohýbání plánu experimentů, jenom aby vyhovoval klasickým šablonám DOE.
2021
Absolvoval jsem online kurz Arizonské státní univerzity (ASU) s názvem Odezvové plochy, směsi a jejich modelování. Pomohu Vám najít optimální podmínky procesů i optimální složení směsi při formulacích produktů.
Také jsem dokončil kurz pořádaný Královskou chemickou společností (RSC) s názvem Chytřejší experimentování pro vědce a inženýry.
2020
2019
Četl jsem odbornou literaturu Statistics for Experimenters - Design, Innovation, and Discovery od autorů G.E.P. Box, J.S. Hunter, W.G. Hunter, Practicing Statistics od autorů S. Kuiper, J. Sklar a Industrial Statistics - Practical Methods and Guidance for Improved Performance od autora A.M. Joglekar a začal jsem DOE praktikovat ve svém zaměstnání.
2018
Úspěšně jsem absolvoval online kurz Massachusettského technologického institutu (MIT) s názvem Řízení výrobního procesu: modelování a kontrola rozptylu detailně se zabývající statistickým řízením procesu. Četl jsem odbornou literaturu DOE Návrh a analýza experimentu s pomocí MINITAB® od autora I. Millera.
KONZULTACE & ŠKOLENÍ
"Statistika je katalyzátorem inženýrské vědy, nikoliv její náhradou." - George E. P. Box
Použiji zde výše citovanou myšlenku, protože přesně vystihuje užitečnost spolupráce mezi statistikem a vědci, inženýry nebo pracovníky operujícími na daném procesu. Pracovníci z praxe mají velké zkušenosti a vědí, jak se proces chová v obecné rovině. Když ale do hry vstupuje optimalizace více parametrů najednou, zkušenosti a intuice přestávají stačit. Jako poradce DOE Vám pomohu proces vystihnout, kvantifikovat nejefektivnějším možným sběrem dat a vytvořím popisný nebo prediktivní model, který může odhalit i netušené interakce mezi zkoumanými faktory. Díky modelu se podaří získat cenné know-how, proces optimalizovat a často dosáhnout i zdánlivě nedosažitelných výsledků.
A jak bude naše spolupráce vypadat?
1) Domluvíme si úvodní konzultaci zahrnující definování problému, stanovení cíle, analýzu historických dat pokud jsou k dispozici.
2) Dohodneme se na podmínkách spolupráce.
3) Provedeme brainstorming se členy Vašeho týmu ohledně výběru zkoumaných faktorů, nastavení jejich úrovní a měření výstupní veličiny (odezvy).
4) Navrhnu jednotlivé kroky experimentu na míru Vašemu produktu nebo procesu podle stanoveného cíle a rozpočtu.
5) Provedeme jednotlivé kroky experimentu.
6) Zanalyzuji výsledky experimentu, vytvořím srozumitelnou zprávu a navrhnu další postup.
Tímto způsobem Vás provedu nástrahami experimentování. Také mohu pro Vaší firmu připravit školení o navrhování experimentů na míru znalostem Vašich pracovníků. Pokud Vás možnost spolupráce zaujala, neváhejte mě kontaktovat přes formulář uvedený na konci stránky.
Kontaktujte mě a probereme spolu Váš konkrétní případ. Získejte více znalostí rychleji než konkurence. Experimentujte!
Kliknutím na tlačítko ODESLAT ZPRÁVU souhlasíte se zpracováním výše uvedených osobních údajů. Těším se na Vaší zprávu!
Marek Malý, IČO: 14125005 zapsaný v živnostenském rejstříku, Za Humny 393, Liberec, 46312.
