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JMP 사용자 분기별
2021년 여름 | 문제 1
편집자 주
수십 년의 역사를 통해 ExxonMobil은 소규모 지역 기업에서 세계 최대의 상장 기업 중 하나로 성장했으며 디지털 혁신의 선구자 역할을 했습니다. 도메인 전문가가 더 많은 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 이러한 변환을 가속화한 도구 중 하나는 JMP® 통계적 발견 소프트웨어입니다.
엔터프라이즈 JMP 라이선스에 대한 우리 회사의 투자 덕분에 Exxon에서 데이터를 다루는 모든 사람은 이제 노트북이나 데스크톱, 집, 현장 또는 현장에서 JMP에 액세스할 수 있습니다. 따라서 몇 년 동안 소프트웨어를 사용해 왔든 어제 설치했든 상관없이 계속 읽으십시오. 귀하의 배경과 통계 전문 지식 수준에 관계없이 이 새로운 분기별 뉴스레터를 통해 귀하의 데이터에서 더 많은 비즈니스 가치를 얻을 수 있는 영감을 얻으시기 바랍니다.
매 호마다 휴스턴에서 쿠알라룸푸르에 이르기까지 JMP 사용자가 수익에 영향을 미치는 실행 가능한 개선 사항을 도입한 방법을 강조합니다. 유능한 엔지니어, 과학자 및 분석가의 손에서 JMP를 통해 조직으로서의 Exxon이 어떻게 더 재현 가능하게 작업하고, 생산을 가속화하고, 수율을 높이고, 비용을 절감하고, 프로세스를 개선하고, 새로운 아이디어를 전달하고, 데이터를 탐색할 수 있는지에 대한 예를 읽을 수 있습니다. , 기회를 찾고 가장 중요한 것은 글로벌 에너지 부문에서 지속적으로 혁신하고 경계를 넓히는 것입니다.
계속 읽고 동료, 심지어 지구 반대편에 있는 동료에게 연락하십시오. 그리고 데이터 관리, 분석 및 보고를 위한 모범 사례를 공유하는 새로운 방법을 찾으십시오. 결국 발견은 Exxon과 JMP가 추구하는 것입니다.
Ekenechukwu Casey Ofoma, DAS 분석 고문, ExxonMobil North America
Meg Eberle, JMP 글로벌 고객 참조 관리자
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1 사용자 스포트라이트: EMRE FPO KLTC PMA
JMP의 사용자 정의는 검사 프로세스를 최적화하고 인적 오류를 제거하는 데 도움이 되는 극값 분석을 위한 사용자 친화적이고 확장 가능한 도구를 만들었습니다.
Amar Sufian Mohd Sapihie, 비즈니스 지원 센터, EMRE FPO KLTC PMA, 쿠알라룸푸르, 말레이시아
Marco Salfi, Advanced Analytics Advisor, 이탈리아 밀라노
도전
점점 더 복잡해지는 검사 데이터가 서로 다른 데이터 저장 시스템에 고립되어 있는 상황에서 말레이시아에 있는 ExxonMobil의 NDC 시설에 있는 사내 검사관은 효과적인 품질 분석을 제공하고 인적 오류를 줄이며 데이터 액세스 장벽을 극복할 수 있는 사용자 친화적인 도구를 찾았습니다.
방법론
엔지니어 Amar Sufian Mohd Sapihie는 고급 분석 고문 Marco Salfi와 상의하여 JMP의 비선형 방정식을 사용하여 모델의 상수 변수에 대한 최상의 값을 결정했습니다. 모델의 정확성과 가변성을 평가하기 위해 그들은 결과 방정식을 이론적 수치와 비교했습니다. JMP의 수명 분포 애플리케이션을 통해 Sapihie와 Salfi는 과거 데이터를 기반으로 극값에 대한 심층 분석을 수행할 수 있었습니다. 마지막으로 이론적 EVA 방정식과 기존 EVA 방정식을 비교하면 효율성과 왜도에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
결과
Sapihie는 팀이 JMP 스크립트로 극단값 분석(EVA)을 자동화함으로써 이전의 수동 접근 방식보다 몇 배 더 빠르게 수행할 수 있는 반복 분석을 위한 새로운 표준 프로세스를 만들었다고 설명합니다. JMP는 사용자 정의 가능한 내장 분석 워크플로를 통해 NDC 사이트의 표준 검사 프로세스를 보다 재현 가능하게 만들고 오류 가능성을 줄였습니다.
ROI
극한값 분석과 관련된 모든 응용 프로그램에 대한 강력한 확장 가능성으로 연간 $200,000 절감.
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2 사용자 스포트라이트: EMCC Operations Asia Pacific
JMP의 다변량 프로세스 모니터링 접근 방식으로 연간 500만 달러 이상 절감 및 분석 시간 30% 단축
Masoud Golshan, 제조 분석 고문, 텍사스주 휴스턴
Yew Boon Teo, Chemical Operations, EMCC Operations Asia Pacific, 싱가포르
도전
ExxonMobil에서 각 프로세스 엔지니어는 일반적으로 각각 최대 100일 동안 작동하는 1,000개의 태그가 있는 3~6개의 플랜트를 지원합니다. 신뢰성 문제 식별 및 해결에서 측정 시스템 평가 및 작동 조건 최적화에 이르기까지 다양한 목표를 가진 프로세스 엔지니어는 매우 복잡한 물리적 시스템의 데이터를 처리하기 위해 더 나은 실행 표준이 필요했습니다. 고급 센서 기술로 생성되는 데이터의 양과 복잡성을 감안할 때 데이터 관리는 프로세스 모니터링 및 분석에 있어 가장 중요한 과제 중 하나가 되었습니다.
방법론
공정 엔지니어인 Yew Boon Teo는 제조 분석 고문인 Masoud Golshan과 함께 JMP의 다변량 공정 모니터링 및 분석 시스템에 대해 설명했습니다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 공정 모니터링에 대해 보다 예측적이거나 규범적인 접근 방식으로 전환하려는 비전을 실행할 수 있습니다. Golshan은 JMP가 사용자가 복잡성을 훨씬 축소된 차원으로 시각화할 수 있는 내장형 플랫폼을 제공한다고 말합니다.
결과
프로세스 모니터링에 대한 팀의 다변량 접근 방식은 효율적이고 효과적인 것으로 입증되었습니다. 단기 및 장기적으로 적은 투자와 높은 수익으로 중앙 사무실에서 실행할 수 있는 솔루션입니다. 현재까지 단 하나의 파일럿만 완료되었지만 Golshan과 Yew Boon Teo는 20개의 작업과 30개 이상의 다변량 모니터링 시스템 생성을 포함하는 확장된 파일럿이 진행 중이라고 보고했습니다. 지속적인 기술 확장은 전체 규모 확장을 더욱 발전시킬 것으로 예상됩니다.
ROI
연간 500만 달러 이상의 가치와 프로세스 모니터링 분석 시간의 30% 감소.
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알고 계셨나요?
RTO 데이터는 데이터 레이크에서 JMP DLC/XOMMFG/SEEQ/GetPlantData로 가져올 수 있습니다!
연락처: 찰스 프라이어
JMP DLC가 버전 2.0으로 향상되었습니다.
연락처: Luiz Padilha
우리의 시계열 API는 이제 가중 평균뿐만 아니라 직선 평균 결과를 제공할 수 있습니다.
연락처: 마르셀 뮬러
빠른 업데이트를 위해 JMP DLC, XOMMFG 등을 내부 소싱할 예정입니다.
도움이 필요하면 Marcel Mueller에게 문의하십시오.
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3 사용자 스포트라이트: EMCC 글로벌 기술
단계적 품질 개선이 필요할 때 Global Surface Spot 팀은 JMP의 Functional Data Explorer 플랫폼을 주요 구성 요소 및 특이치 분석과 함께 사용하여 연간 $200,000의 개선을 도입했습니다.
Urtzi Apraiz, Advanced Elastomer Systems, 화학 공정 엔지니어, EMCC Global Technology, Newport, NJ
Marco Salfi, Advanced Analytics Advisor, 이탈리아 밀라노
도전
열가소성 엘라스토머 폴리머인 Santoprene의 지속적인 성능 문제를 관찰한 후 Global Surface Spot Team은 화학 공정 품질 최적화를 위한 보다 장기적인 솔루션을 모색했습니다. 첫째, 많은 수의 표면 얼룩을 유발하는 주요 프로세스 동인을 식별하고 이해해야 합니다.
방법론
화학 공정 엔지니어인 Urtzi Apraiz는 고급 분석 고문인 Marco Salfi와 함께 전적으로 JMP 내에서 수행할 수 있는 방법론적 접근 방식을 개발했습니다. 팀은 먼저 특이치 분석을 위한 분포 보고서를 사용한 다음 예측자 스크리닝을 사용하여 표면 결과에 대한 모든 응답 변수의 기여도를 식별했습니다. 주성분 분석(PCA)과 결합된 소프트웨어의 기능적 데이터 탐색기(FDE)의 탐색적 데이터 분석은 기능, 신호 및 시리즈 데이터를 처리하는 데 도움이 되었습니다. 궁극적으로 그들은 부트스트랩 포리스트로 알려진 예측 모델링 기술을 적용하여 많은 의사 결정 트리에서 예측된 응답 값을 평균화하여 응답 값을 예측할 수 있는 모델을 만들었습니다.
결과
Apraiz와 Salfi는 Santoprene 표면 반점의 두 가지 근본 원인을 확인했습니다. 첫째, 그들은 FPC1에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 다운스트림 압출기 높은 용융 온도, 특히 오일 및 고무에 대해 확인했습니다. 둘째, 그들은 RB 분말 비율이 성능에 상당한 영향을 미친다는 사실을 발견했습니다.
ROI
분석이 Pensacola 화학 플랜트로 확장됨에 따라 연간 개선이 약 $200,000로 예상됩니다.
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4 사용자 스포트라이트: GSC PROC 다운스트림 및 화학
JMP에서 개발된 맞춤형 테이크 오어 페이 계약 최적화 도구는 ExxonMobil 계약 협상가에게 경쟁 우위를 제공합니다.
Bethannie Faith Canter, GSC PROC 다운스트림 및 화학, 텍사스주 스프링
Ekenechukwu Casey Ofoma, DAS 분석 고문, 텍사스주 휴스턴
도전
Take-or-pay 계약은 ExxonMobil과 공급업체 간의 산업용 가스 협상을 안내하며, 계약 협상자는 공급업체의 제품을 미리 결정된 가격으로 가져가거나 벌금을 지불하는 데 동의합니다. 산업용 가스 볼륨에 대한 가격은 제품 수량, 자본, 운영 및 유지 보수 비용 및 인건비의 조합에서 생성됩니다. 기존 계약은 볼륨 계층 임계값을 과거 소비에 기반하는 반면 새 프로젝트는 이론적 소비에 기반합니다. 초과 소비 요금이 있는 경우 가격은 일반적으로 기본 볼륨 계층을 4-13배 초과합니다.
계약 협상의 복잡성을 감안할 때 초과 소비로 인해 발생하는 비용을 최소화하면서 MTOP(Minimum Take-or-Pay)를 최적화하는 볼륨 계층의 임계값을 식별하는 것은 어려운 일입니다. 분석가는 성능을 추적하기 위해 시간 경과에 따른 사이트 소비율을 추가로 모니터링해야 합니다.
방법론
Bethannie Faith Canter와 DAS 분석 고문 Ekenechukwu Casey Ofoma는 JMP 플랫폼을 활용하여 종합적인 최적화 도구를 개발할 수 있는 기회를 포착했습니다. 그들은 JSL(JMP 스크립팅 언어)을 사용하여 일일 생산의 Monte Carlo 시뮬레이션을 적용하는 스크립트를 작성하여 테이크 오어 페이 계약에서 다양한 가격 책정 및 수량 매개변수를 평가할 수 있었습니다. 이 모델은 페널티와 총 지출을 응답 변수로 사용하고 가격과 수량 매개변수를 입력 변수로 사용하며 신경망을 사용하여 JMP에 적합합니다. JMP 예측 프로파일러는 입력 변수가 변경됨에 따라 응답 변수의 변경 사항을 시각화하는 데 사용됩니다. 바람직함 함수는 페널티와 총 지출을 최소화하기 위한 최적의 입력 설정을 찾는 데 도움이 됩니다.
결과
Canter와 Ofoma는 산업용 가스 계약 협상에서 ExxonMobil에 경쟁 우위를 제공할 최적화 도구를 개발했다고 믿습니다.
ROI
최대 1,000만 달러의 잠재적 비용 절감 및 계약 협상 중 경쟁 우위 확보.
알림: 회사 기밀. 공개하지 마십시오.
