我们有机会与 Recipharm 杰出首席运营官 Luc Burgard 进行对话。虽然 Luc 目前从事制药行业，但他在生物技术研究和汽车制造业方面表现良好。
Luc 已从现场工程师成长为运营主管，并展现出强大的领导技能，对行业复杂性有深刻的了解。他强调数据分析是战略决策不可或缺的工具，我们热切期待探索他的观点。
组建专业团队
Luc 在职业生涯中遇到重大挑战：与复杂数据分析工具相关的陡峭学习曲线。他认为，让人们熟悉这些工具所需的时间投入往往超过了收益。这就是他使用 Minitab 的原因所在。
从他担任质量工程师的早期到他目前担任首席运营官的角色，Luc 一直利用 Minitab Statistical Software 为他的团队赋能。他特别重视 Minitab Assistant 和 Quality Trainer（现为 Education Hub）等功能，这两种功能都通过提供实践方法学习应用统计来加速培训过程。用户可以立即应用其知识，同时理解基本原则，使数据分析更容易上手和有效。
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注重专业知识
在组建团队时，Luc 专注于选择具有深厚统计知识的专业同事，他们可以在出现复杂问题时快速识别和解决这些问题。他解释说，为了解决复杂的运营问题，Luc 没有建立庞大而强大的团队，而是要求问题解决者团队通过应用有助于揭示隐藏根本原因和过程缺陷的分析技术来取得突破。他对建立一个全面发展的团队的重要性的理解始于这些专家，然后自上而下扩展。
Luc 对团队发展进行投资的承诺以持续改进为中心。成功的组织依靠强大的跨职能协作来推动创新和提高效率。
首席运营官通过监督各个部门并确保其与公司整体目标保持一致，在促进此类协作方面发挥着关键作用。Luc 讨论他对跨职能协作的观点，这些观点对于过程改进、提高运营绩效和支持创新是必要的。
促进跨职能协作：
- 确定相互依存关系：了解这些部门如何互动并确定需要改进的潜在领域。他相信要发挥团队的优势，而不是停留在自己的劣势上。
- 促进共同目标：确保每个部门都朝着共同目标努力，使他们的努力与公司的整体战略保持一致。对于 Luc，这些目标围绕安全、质量、交付和成本。
- 促进知识共享：鼓励团队之间交流信息和最佳实践，从而做出更明智的决策。一个数据点需要跨越多个部门，确保团队之间的无缝数据流至关重要。
Luc 讨论他监督多少个不同部门，打趣说：“告诉你吧，我不参与会更容易些！” 从过程开发和战略采购到制造和工程设计，他必须让数据跨越四个或五个维度才能做出决策。此外，Luc 在促进整个运营的创新方面发挥着关键作用——最近推出的 ReciPredict 展示将复杂数据分析与组织中的其他功能和工具结合起来的强大功能，从而使 Recipharm 的客户受益。
简化团队之间的数据
他解释说，在每家公司，我们都很难按时获得正确的数据，将其放入控制台，并在解释之前做好所有的事情 - “一切都是在孤岛中工作的”。然而，简化跨团队之间的数据是 Luc 做出明智决策的方式。通过这样做，首席运营官有能力：
- 识别瓶颈：通过识别生产过程中的瓶颈或低效来确定可以提高效率的领域。
- 测量性能：跟踪关键绩效指标(KPI)，以评估计划的有效性并确定需要改进的领域。
- 做出基于证据的决策：使用数据支持决策，减少对假设和直觉的依赖。
利用技术
Minitab 影响的一个显著示例是 Luc 使用快速响应质量控制 (QRQC)。通过采用 QRQC 作为框架，团队可以快速识别和解决质量问题，减少停机时间并提高整体产品质量。Minitab 的统计功能使团队能够分析 QRQC 计划的数据，深入了解缺陷的根本原因并指导有针对性的纠正措施。
20 多年来，他对 Minitab Statistical Software 的战略性采用和使用凸显数据驱动型决策在现代运营中的变革潜力。通过为团队赋予分析数据的工具和知识，Luc 培养出卓越运营和持续改进的文化。
Luc 提到，这些团队已经在副驾驶中应用了 AI，证明 AI 有助于文本处理。然而，风险在于被锁定在提供基本分析的过度承诺的魔法平台上。许多工具都难以处理结构化数据，导致效率低下。当供应商交付的是知识时，他们就会促进智能。真正的 AI 成功通常需要定制解决方案，将供应商、工程师和数学家结合在一起。
在 Minitab，我们专注于可靠的、经过检验的 AI 技术，这些技术与我们的品牌质量、信任和准确性价值观保持一致，避免“AI 幻觉”。我们的方法经过严格的检验，我们在解决方案中使用可靠且久经验证的技术，例如基于规则的 AI、专家系统和机器学习。我们正在研究新技术，确保它们符合这些标准。
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*这篇博文是与 Luc Burgard 及其 Recipharm 团队合作撰写的。