公司机密。 不要透露。
请注意，这最初是作为埃克森美孚内部的内部通讯发布的。
JMP 用户季刊
2021 年夏季 |问题 1
编者按
在其数十年的历史进程中，埃克森美孚已从一家小型区域性企业发展成为全球最大的上市公司之一，并率先倡导数字化转型。 JMP® 统计发现软件是加速这一转变的工具之一——通过授权领域专家做出更多数据驱动的决策。
由于我们公司对企业 JMP 许可证的投资，在埃克森美孚处理数据的任何人和每个人现在都可以从他们的笔记本电脑或台式机、家中、现场或现场访问 JMP。 因此，无论您是多年来一直使用该软件还是昨天才安装它，请继续阅读。 无论您的背景和统计专业知识水平如何，我们都希望您能从这份新的季度通讯中得到启发，从您的数据中获得更多商业价值。
对于每一期，我们将重点介绍从休斯顿到吉隆坡的 JMP 用户如何引入影响我们底线的可操作改进。 您将阅读示例，了解 JMP 如何在才华横溢的工程师、科学家和分析师的手中帮助埃克森美孚作为一个组织以更可重复的方式工作、加速生产、提高产量、降低成本、改进流程、交流新想法、探索我们的数据，寻找机会，最重要的是 - 继续创新并突破全球能源领域的界限。
继续阅读并联系您的同事，甚至是世界另一端的同事。 并找到分享数据管理、分析和报告最佳实践的新方法。 毕竟，发现是 Exxon 和 JMP 的全部。
Ekenechukwu Casey Ofoma，埃克森美孚北美公司 DAS 分析顾问
Meg Eberle，JMP 全球客户参考经理
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1 用户聚焦：EMRE FPO KLTC PMA
JMP 中的自定义创建了一个用户友好、可扩展的极值分析工具，有助于优化检测流程并消除人为错误
Amar Sufian Mohd Sapihie，商业支持中心，EMRE FPO KLTC PMA，吉隆坡，马来西亚
Marco Salfi，高级分析顾问，意大利米兰
挑战
面对越来越复杂的检查数据被隔离到不同的数据存储系统中，埃克森美孚位于马来西亚的 NDC 设施的内部检查员寻求一种用户友好的工具，可以提供高影响力的质量分析、减少人为错误并克服数据访问障碍。
方法
工程师 Amar Sufian Mohd Sapihie 在与高级分析顾问 Marco Salfi 协商后，使用 JMP 中的非线性方程来确定模型常量变量的最佳值。 为了评估模型的准确性和可变性，他们随后将所得方程与理论数据进行了比较。 JMP 中的生命分布应用使 Sapihie 和 Salfi 能够根据历史数据对极值进行深入分析。 最后，理论和现有 EVA 方程的比较提供了对它们的效率和偏度的深入了解。
结果
Sapihie 解释说，通过使用 JMP 脚本自动执行极值分析 (EVA)，该团队创建了一个新的重复分析标准流程，其速度比以前的手动方法快很多倍。 凭借其可定制的内置分析工作流程，JMP 使 NDC 站点的标准检查流程更具可重复性且不易出错。
投资回报率
每年可节省 200,000 美元，并且对于涉及极值分析的任何应用具有强大的扩展潜力。
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2 用户聚焦：EMCC 亚太区运营
JMP 中的多变量过程监控方法每年可节省超过 500 万美元，并将分析时间缩短 30%
Masoud Golshan，制造分析顾问，德克萨斯州休斯顿
Yew Boon Teo，化学运营，EMCC 亚太运营，新加坡
挑战
在埃克森美孚，每位工艺工程师通常支持 3 到 6 个工厂，每个工厂有多达 1,000 个标签，每个工厂的运行时间长达 100 天。 从识别和解决可靠性问题到评估测量系统和优化操作条件等多个目标，过程工程师需要一个更好的实践标准来处理来自极其复杂的物理系统的数据。 鉴于先进传感器技术生成的数据的数量和复杂性，数据管理已成为过程监控和分析最重要的挑战之一——如果不是主要的——挑战。
方法
流程工程师 Yew Boon Teo 与制造分析顾问 Masoud Golshan 合作，在 JMP 中概述了一个多变量流程监控和分析系统，该系统将使工程团队能够执行他们的愿景，即转向更具预测性甚至规范性的流程监控方法。 Golshan 说，JMP 提供了一个内置平台，允许用户在大大减少的维度上可视化复杂性。
结果
事实证明，该团队采用的多变量流程监控方法既高效又有效；一种可以从中央办公室运行的解决方案，在短期和长期内投资少，回报高。 虽然迄今为止只完成了一个试点，但 Golshan 和 Yew Boon Teo 报告称，正在进行一项扩展试点，涉及 20 次操作和 30 多个多变量监测系统的创建。 预计正在进行的技术扩展将进一步推进全面扩大规模。
投资回报率
每年总价值超过 500 万美元，过程监控分析时间减少 30%。
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你可知道？
RTO 数据可以从数据湖中提取到 JMP DLC/XOMMFG/SEEQ/GetPlantData！
联系人：查尔斯·弗莱尔
JMP DLC 已增强至 2.0 版
联系人：路易斯·帕迪利亚
我们的时间序列 API 现在可以提供直接平均结果，而不仅仅是加权平均
联系人：马塞尔·穆勒
我们正在寻求内源 JMP DLC、XOMMFG 等，以便快速更新
如果有兴趣提供帮助，请联系 Marcel Mueller
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3 用户聚焦：EMCC 全球技术
当需要逐步改进质量时，Global Surface Spot 团队使用 JMP 中的 Functional Data Explorer 平台以及主成分和异常值分析，以实现每年 200,000 美元的改进
Urtzi Apraiz，新泽西州纽波特市 EMCC Global Technology 高级弹性体系统化学工艺工程师
Marco Salfi，高级分析顾问，意大利米兰
挑战
在观察到山都平（一种热塑性弹性体聚合物）的持续性能问题后，Global Surface Spot 团队寻求更长期的化学工艺质量优化解决方案。 首先，他们需要识别和了解导致大量表面斑点的主要过程驱动因素。
方法
化学工艺工程师 Urtzi Apraiz 与高级分析顾问 Marco Salfi 一起开发了一种完全可以在 JMP 内部进行的方法论方法。 该团队首先使用分布报告进行异常值分析，然后进行预测因子筛选，以确定所有响应变量对表面斑点结果的贡献。 该软件的功能数据浏览器 (FDE) 中的探索性数据分析与主成分分析 (PCA) 相结合，有助于处理功能、信号和系列数据。 最终，他们应用了一种称为引导森林的预测建模技术来创建一个模型，该模型可以通过对许多决策树的预测响应值进行平均来预测响应值。
结果
Apraiz 和 Salfi 确定了山都平表面斑点的两个根本原因。 首先，他们确定下游挤出机的高熔体温度，尤其是油和橡胶，对 FPC1 的影响最大。 其次，他们发现 RB 粉末比例显着影响性能。
投资回报率
估计每年改善 200,000 美元，随着分析扩展到彭萨科拉化工厂，预计还会有更多。
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4 用户聚焦：GSC PROC 下游和化工
在 JMP 中开发的定制的照付不议合同优化工具为埃克森美孚合同谈判人员提供了竞争优势
Bethannie Faith Canter，GSC PROC 下游和化工，德克萨斯州斯普林
Ekenechukwu Casey Ofoma，DAS 分析顾问，德克萨斯州休斯顿
挑战
照付不议合同指导埃克森美孚与其供应商之间的工业气体谈判，合同谈判人员同意以预定价格收购供应商的产品或支付罚款。 工业气体量的定价是由产品数量、资本、运营和维护成本以及劳动力成本共同决定的。 现有合同基于历史消耗量来确定其容量层级阈值，而新项目则基于理论消耗量。 对于超额消费费用，价格通常会超过基本量等级的 4-13 倍。
考虑到合同谈判的复杂性，确定优化最低照付或支付 (MTOP) 的同时最小化因过度消费而产生的成本的体积层的阈值是一项挑战。 随着时间的推移，分析师必须进一步监控站点消耗率以跟踪性能。
方法
Bethannie Faith Canter 和 DAS 分析顾问 Ekenechukwu Casey Ofoma 看到了利用 JMP 平台开发端到端优化工具的机会。 通过使用 JMP 脚本语言 (JSL)，他们能够编写一个脚本，该脚本应用每日生产的蒙特卡罗模拟来评估照付不议合同的一系列定价和数量参数。 该模型使用惩罚和总支出作为响应变量，将定价和数量参数作为输入变量，并使用神经网络拟合 JMP。 JMP 预测刻画器用于将响应变量的变化可视化为输入变量的变化。 合意性函数有助于找到最佳输入设置，以最大限度地减少惩罚和总支出。
结果
Canter 和 Ofoma 相信他们已经开发出一种优化工具，将为埃克森美孚提供在工业气体合同谈判中的竞争优势。
投资回报率
在合同谈判期间可节省多达 1000 万美元的潜在成本和竞争优势。
提醒：公司机密。 不要透露。
