公司機密。 不要透露。
請注意，這最初是作為埃克森美孚內部的內部通訊發布的。
JMP 用戶季刊
2021 年夏季 |問題 1
編者按
在其數十年的歷史進程中，埃克森美孚已從一家小型區域性企業發展成為全球最大的上市公司之一，並率先倡導數字化轉型。 JMP® 統計發現軟件是加速這一轉變的工具之一——通過授權領域專家做出更多數據驅動的決策。
由於我們公司對企業 JMP 許可證的投資，在埃克森美孚處理數據的任何人和每個人現在都可以從他們的筆記本電腦或台式機、家中、現場或現場訪問 JMP。 因此，無論您已經使用該軟件多年 - 還是昨天才安裝它 - 請繼續閱讀。 無論您的背景和統計專業知識水平如何，我們都希望您能從這份新的季度通訊中得到啟發，從您的數據中獲得更多商業價值。
對於每一期，我們將重點介紹從休斯頓到吉隆坡的 JMP 用戶如何引入影響我們底線的可操作改進。 您將閱讀示例，了解 JMP 如何在才華橫溢的工程師、科學家和分析師的手中幫助埃克森美孚作為一個組織以更可重複的方式工作、加速生產、提高產量、降低成本、改進流程、交流新想法、探索我們的數據，尋找機會，最重要的是 - 繼續創新並突破全球能源領域的界限。
繼續閱讀並聯繫您的同事，甚至是世界另一端的同事。 並找到分享數據管理、分析和報告最佳實踐的新方法。 畢竟，發現是 Exxon 和 JMP 的全部。
Ekenechukwu Casey Ofoma，埃克森美孚北美公司 DAS 分析顧問
Meg Eberle，JMP 全球客戶參考經理
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1 用戶聚焦：EMRE FPO KLTC PMA
JMP 中的自定義創建了一個用戶友好、可擴展的極值分析工具，有助於優化檢測流程並消除人為錯誤
Amar Sufian Mohd Sapihie，商業支持中心，EMRE FPO KLTC PMA，吉隆坡，馬來西亞
Marco Salfi，高級分析顧問，意大利米蘭
挑戰
面對越來越複雜的檢查數據被隔離到不同的數據存儲系統中，埃克森美孚位於馬來西亞的 NDC 設施的內部檢查員尋求一種用戶友好的工具，可以提供高影響力的質量分析，減少人為錯誤並克服數據訪問障礙。
方法
工程師 Amar Sufian Mohd Sapihie 在與高級分析顧問 Marco Salfi 協商後，使用 JMP 中的非線性方程來確定模型常量變量的最佳值。 為了評估模型的準確性和可變性，他們隨後將所得方程與理論數據進行了比較。 JMP 中的生命分佈應用使 Sapihie 和 Salfi 能夠根據歷史數據對極值進行深入分析。 最後，理論和現有 EVA 方程的比較提供了對它們的效率和偏度的深入了解。
結果
Sapihie 解釋說，通過使用 JMP 腳本自動執行極值分析 (EVA)，該團隊創建了一個新的重複分析標準流程，其速度比以前的手動方法快很多倍。 憑藉其可定制的內置分析工作流程，JMP 使 NDC 站點的標準檢查過程更具可重複性且不易出錯。
投資回報率
每年可節省 200,000 美元，對於涉及極值分析的任何應用都有強大的擴展潛力。
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2 用戶聚焦：EMCC 亞太區運營
JMP 中的多變量過程監控方法每年可節省超過 500 萬美元，並將分析時間縮短 30%
Masoud Golshan，製造分析顧問，德克薩斯州休斯頓
Yew Boon Teo，化學運營，EMCC 亞太運營，新加坡
挑戰
在埃克森美孚，每位工藝工程師通常支持 3 到 6 個工廠，每個工廠有多達 1,000 個標籤，每個工廠的運行時間長達 100 天。 從識別和解決可靠性問題到評估測量系統和優化操作條件等多個目標，過程工程師需要一個更好的實踐標準來處理來自極其複雜的物理系統的數據。 鑑於先進傳感器技術生成的數據的數量和復雜性，數據管理已成為過程監控和分析最重要的挑戰之一——如果不是主要的——挑戰。
方法
流程工程師 Yew Boon Teo 與製造分析顧問 Masoud Golshan 合作，在 JMP 中概述了一個多變量流程監控和分析系統，該系統將使工程團隊能夠執行他們的願景，即轉向更具預測性甚至規範性的流程監控方法。 Golshan 說，JMP 提供了一個內置平台，允許用戶在大大減少的維度上可視化複雜性。
結果
事實證明，該團隊採用的多變量流程監控方法既高效又有效；一種可以從中央辦公室運行的解決方案，在短期和長期內投資少，回報高。 雖然迄今為止只完成了一個試點，但 Golshan 和 Yew Boon Teo 報告稱，正在進行一項擴展試點，涉及 20 次操作和 30 多個多變量監測系統的創建。 預計正在進行的技術擴展將進一步推進全面擴大規模。
投資回報率
每年總價值超過 500 萬美元，過程監控分析時間減少 30%。
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你可知道？
RTO 數據可以從數據湖中提取到 JMP DLC/XOMMFG/SEEQ/GetPlantData！
聯繫人：查爾斯·弗萊爾
JMP DLC 已增強至 2.0 版
聯繫人：路易斯·帕迪利亞
我們的時間序列 API 現在可以提供直接平均結果，而不僅僅是加權平均
聯繫人：馬塞爾·穆勒
我們正在尋求內源 JMP DLC、XOMMFG 等，以便快速更新
如果有興趣提供幫助，請聯繫 Marcel Mueller
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3 用戶聚焦：EMCC 全球技術
當需要逐步改進質量時，Global Surface Spot 團隊使用 JMP 中的 Functional Data Explorer 平台以及主成分和異常值分析，以實現每年 200,000 美元的改進
Urtzi Apraiz，新澤西州紐波特市 EMCC Global Technology 高級彈性體系統化學工藝工程師
Marco Salfi，高級分析顧問，意大利米蘭
挑戰
在觀察到山都平（一種熱塑性彈性體聚合物）的持續性能問題後，Global Surface Spot 團隊尋求更長期的化學工藝質量優化解決方案。 首先，他們需要識別和了解導致大量表面斑點的主要過程驅動因素。
方法
化學工藝工程師 Urtzi Apraiz 與高級分析顧問 Marco Salfi 一起開發了一種完全可以在 JMP 內部進行的方法論方法。 該團隊首先使用分佈報告進行異常值分析，然後進行預測因子篩選，以確定所有響應變量對錶面斑點結果的貢獻。 該軟件的功能數據瀏覽器 (FDE) 中的探索性數據分析與主成分分析 (PCA) 相結合，有助於處理功能、信號和系列數據。 最終，他們應用了一種稱為引導森林的預測建模技術來創建一個模型，該模型可以通過對許多決策樹的預測響應值進行平均來預測響應值。
結果
Apraiz 和 Salfi 確定了山都平表面斑點的兩個根本原因。 首先，他們確定下游擠出機的高熔體溫度，尤其是油和橡膠，對 FPC1 的影響最大。 其次，他們發現 RB 粉末比例顯著影響性能。
投資回報率
估計每年改善 200,000 美元，隨著分析擴展到彭薩科拉化工廠，預計還會有更多。
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4 用戶聚焦：GSC PROC 下游和化工
在 JMP 中開發的定制的照付不議合同優化工具為埃克森美孚合同談判人員提供了競爭優勢
Bethannie Faith Canter，GSC PROC 下游和化工，德克薩斯州斯普林
Ekenechukwu Casey Ofoma，DAS 分析顧問，德克薩斯州休斯頓
挑戰
照付不議合同指導埃克森美孚與其供應商之間的工業氣體談判，合同談判人員同意以預定價格收購供應商的產品或支付罰款。 工業氣體量的定價是由產品數量、資本、運營和維護成本以及勞動力成本的組合產生的。 現有合同基於歷史消耗量來確定其容量層級閾值，而新項目則基於理論消耗量。 對於超額消費費用，價格通常會超過基本量等級的 4-13 倍。
考慮到合同談判的複雜性，確定優化最低照付或支付 (MTOP) 的同時最小化因過度消費而產生的成本的體積層的閾值是一項挑戰。 隨著時間的推移，分析師必須進一步監控站點消耗率以跟踪性能。
方法
Bethannie Faith Canter 和 DAS 分析顧問 Ekenechukwu Casey Ofoma 看到了利用 JMP 平台開發端到端優化工具的機會。 通過使用 JMP 腳本語言 (JSL)，他們能夠編寫一個腳本，該腳本應用每日生產的蒙特卡羅模擬來評估照付不議合同的一系列定價和數量參數。 該模型使用懲罰和總支出作為響應變量，將定價和數量參數作為輸入變量，並使用神經網絡擬合 JMP。 JMP 預測刻畫器用於將響應變量的變化可視化為輸入變量的變化。 合意性函數有助於找到最佳輸入設置，以最大限度地減少懲罰和總支出。
結果
Canter 和 Ofoma 相信他們已經開發出一種優化工具，將為埃克森美孚提供在工業氣體合同談判中的競爭優勢。
投資回報率
在合同談判期間可節省多達 1000 萬美元的潛在成本和競爭優勢。
提醒：公司機密。 不要透露。
