FIRMENVERTRAULICH. NICHT OFFENLEGEN.
Bitte beachten Sie, dass dies zuerst als interne Mitteilung innerhalb von ExxonMobil veröffentlicht wurde.
JMP USER VIERTELJÄHRLICH
SOMMER 2021 | FEHLER 1
ANMERKUNG DER REDAKTION
Im Laufe seiner jahrzehntelangen Geschichte hat sich ExxonMobil von einem kleinen regionalen Unternehmen zu einem der weltweit größten börsennotierten Unternehmen und einem wegweisenden frühen Verfechter der digitalen Transformation entwickelt. Eines der Tools, das diese Transformation beschleunigt hat – indem es Fachexperten in die Lage versetzte, stärker datengesteuerte Entscheidungen zu treffen – ist die statistische Erkennungssoftware JMP®.
Dank der Investition unseres Unternehmens in eine JMP-Unternehmenslizenz kann jetzt jeder, der bei Exxon mit Daten zu tun hat, von seinem Laptop oder Desktop aus auf JMP zugreifen, zu Hause, vor Ort oder im Außendienst. Egal, ob Sie die Software seit Jahren verwenden – oder sie erst gestern installiert haben – lesen Sie weiter. Wir hoffen, dass dieser neue vierteljährliche Newsletter Sie unabhängig von Ihrem Hintergrund und Ihrer Statistikkompetenz inspirieren wird, um mehr geschäftlichen Nutzen aus Ihren Daten zu ziehen.
In jeder Ausgabe heben wir hervor, wie JMP-Anwender von Houston bis Kuala Lumpur umsetzbare Verbesserungen eingeführt haben, die sich auf unser Endergebnis auswirken. Sie werden Beispiele lesen, wie JMP es Exxon als Unternehmen in den Händen talentierter Ingenieure, Wissenschaftler und Analysten ermöglicht, reproduzierbarer zu arbeiten, die Produktion zu beschleunigen, den Ertrag zu steigern, Kosten zu senken, Prozesse zu verbessern, neue Ideen zu kommunizieren und unsere Daten zu erforschen , Chancen finden und vor allem – weiterhin innovativ sein und die Grenzen im globalen Energiesektor verschieben.
Lesen Sie weiter und erreichen Sie Ihre Kollegen, sogar die am anderen Ende der Welt. Und finden Sie neue Möglichkeiten, Best Practices für Datenmanagement, Analyse und Berichterstellung auszutauschen. Schließlich ist Entdeckung das, worum es bei Exxon – und JMP – geht.
Ekenechukwu Casey Ofoma, DAS Analytics Advisor, ExxonMobil North America
Meg Eberle, Global Customer Reference Manager, JMP
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1 ANWENDER IM BLICKPUNKT: EMRE FPO KLTC PMA
Durch Anpassungen in JMP wurde ein benutzerfreundliches, skalierbares Tool für Extremwertanalysen geschaffen, das dabei half, Inspektionsprozesse zu optimieren und menschliche Fehler zu eliminieren
Amar Sufian Mohd Sapihie, Business Support Centre, EMRE FPO KLTC PMA, Kuala Lumpur, Malaysia
Marco Salfi, Advanced Analytics Advisor, Mailand, Italien
Herausforderung
Angesichts immer komplexerer Inspektionsdaten, die in verschiedenen Datenspeichersystemen gespeichert werden, suchten interne Inspektoren in den NDC-Einrichtungen von ExxonMobil in Malaysia nach einem benutzerfreundlichen Tool, das eine hochwirksame Qualitätsanalyse bietet, menschliche Fehler reduziert und Datenzugriffsbarrieren überwindet.
Methodik
Ingenieur Amar Sufian Mohd Sapihie verwendete in Absprache mit Advanced Analytics Advisor Marco Salfi eine nichtlineare Gleichung in JMP, um die besten Werte für die konstanten Variablen eines Modells zu bestimmen. Um die Genauigkeit und Variabilität des Modells zu bewerten, verglichen sie dann die resultierende Gleichung mit theoretischen Zahlen. Die Lebensverteilungsanwendung in JMP ermöglichte es Sapihie und Salfi, eine eingehende Analyse von Extremwerten auf der Grundlage historischer Daten durchzuführen. Schließlich lieferte ein Vergleich theoretischer und bestehender EVA-Gleichungen Einblick in ihre Effizienz und Schiefe.
Ergebnisse
Durch die Automatisierung der Extremwertanalyse (EVA) mit JMP-Skripten, erklärt Sapihie, hat das Team einen neuen Standardprozess für Wiederholungsanalysen geschaffen, der um ein Vielfaches schneller durchgeführt werden kann als der vorherige manuelle Ansatz. Mit seinem anpassbaren, integrierten Analyse-Workflow machte JMP den Standard-Inspektionsprozess des NDC-Standorts reproduzierbarer und weniger fehleranfällig.
ROI
200.000 USD an jährlichen Einsparungen mit starkem Scale-up-Potenzial für jede Anwendung, die Extremwertanalysen beinhaltet.
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2 ANWENDER IM BLICKPUNKT: EMCC-Operationen im asiatisch-pazifischen Raum
Ein Ansatz zur multivariaten Prozessüberwachung in JMP führt zu jährlichen Einsparungen von mehr als 5 Millionen US-Dollar und einer Reduzierung der Analysezeit um 30 %
Masoud Golshan, Berater für Fertigungsanalysen, Houston, Texas
Yew Boon Teo, Chemical Operations, EMCC Operations Asia Pacific, Singapur
Herausforderung
Bei ExxonMobil unterstützt jeder Verfahrenstechniker in der Regel zwischen 3 und 6 Anlagen mit bis zu 1.000 Tags, die jeweils bis zu 100 Betriebstage umfassen. Beauftragt mit mehreren Zielen, von der Identifizierung und Lösung von Zuverlässigkeitsproblemen bis hin zur Bewertung von Messsystemen und Optimierung der Betriebsbedingungen, benötigten Prozessingenieure einen besseren Praxisstandard für die Verarbeitung der Daten von extrem komplexen physikalischen Systemen. Angesichts der Menge und Komplexität der von fortschrittlicher Sensortechnologie generierten Daten war das Datenmanagement zu einer der bedeutendsten – wenn nicht sogar zur wichtigsten – Herausforderung für die Prozessüberwachung und -analyse geworden.
Methodik
In Zusammenarbeit mit Masoud Golshan, dem Berater für Fertigungsanalysen, skizzierte Prozessingenieur Yew Boon Teo ein multivariates Prozessüberwachungs- und Analysesystem in JMP, das es Ingenieurteams ermöglichen würde, ihre Vision von einem Übergang zu vorausschauenderen oder sogar vorgeschriebenen Ansätzen für die Prozessüberwachung umzusetzen. Laut Golshan bietet JMP eine integrierte Plattform, die es Benutzern ermöglicht, Komplexität in stark reduzierten Dimensionen zu visualisieren .
Ergebnisse
Der multivariate Ansatz des Teams zur Prozessüberwachung erwies sich als effizient und effektiv; eine Lösung, die von der Zentrale aus mit geringen Investitionen und hoher kurz- und langfristiger Rendite betrieben werden kann. Während bisher nur ein Pilotprojekt abgeschlossen wurde, berichten Golshan und Yew Boon Teo, dass derzeit ein erweitertes Pilotprojekt läuft, das 20 Operationen und die Schaffung von mehr als 30 multivariaten Überwachungssystemen umfasst. Es wird erwartet, dass laufende technische Erweiterungen die vollständige Aufskalierung weiter vorantreiben.
ROI
Ein kombinierter Wert von mehr als 5 Millionen US-Dollar pro Jahr und eine 30-prozentige Reduzierung der Analysezeit für die Prozessüberwachung.
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WUSSTEN SIE?
RTO-Daten können aus dem Data Lake in JMP DLC/XOMMFG/SEEQ/GetPlantData gezogen werden!
Kontakt: Charles Fryer
JMP DLC wurde auf Version 2.0 erweitert
Kontakt: Luiz Padilha
Unsere Zeitreihen-API kann jetzt direkte Durchschnittsergebnisse liefern, nicht nur gewichtete Durchschnittsergebnisse
Kontakt: Marcel Müller
Wir suchen für schnelle Updates nach Innersource für JMP DLC, XOMMFG und mehr
Wenden Sie sich bei Interesse an Marcel Müller, um zu helfen
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3 ANWENDER IM BLICKPUNKT: EMCC Global Technology
Als eine grundlegende Qualitätsverbesserung erforderlich war, nutzte das Global Surface Spot Team die Functional Data Explorer-Plattform in JMP zusammen mit Hauptkomponenten und Ausreißeranalyse, um eine jährliche Verbesserung von 200.000 US-Dollar einzuführen
Urtzi Apraiz, Chemischer Verfahrenstechniker, Advanced Elastomer Systems, EMCC Global Technology, Newport, NJ
Marco Salfi, Advanced Analytics Advisor, Mailand, Italien
Herausforderung
Nachdem das Global Surface Spot Team anhaltende Leistungsprobleme mit Santoprene, einem thermoplastischen Elastomerpolymer, beobachtet hatte, suchte es nach einer längerfristigen Lösung zur Optimierung der chemischen Prozessqualität. Zunächst müssten sie die Hauptprozesstreiber identifizieren und verstehen, die eine hohe Anzahl von Oberflächenflecken verursachen.
Methodik
Der Verfahrenstechniker Urtzi Apraiz entwickelte zusammen mit dem Advanced Analytics Advisor Marco Salfi einen methodischen Ansatz, der vollständig innerhalb von JMP durchgeführt werden konnte. Das Team verwendete zunächst einen Verteilungsbericht für die Ausreißeranalyse, gefolgt von einem Prädiktor-Screening, um den Beitrag aller Antwortvariablen zu den Ergebnissen von Oberflächenflecken zu identifizieren. Die explorative Datenanalyse im Functional Data Explorer (FDE) der Software in Kombination mit der Hauptkomponentenanalyse (PCA) half bei der Adressierung von Funktions-, Signal- und Seriendaten. Letztendlich wandten sie eine prädiktive Modellierungstechnik namens Bootstrap Forest an, um ein Modell zu erstellen, das einen Antwortwert vorhersagen konnte, indem die vorhergesagten Antwortwerte über viele Entscheidungsbäume hinweg gemittelt wurden.
Ergebnisse
Apraiz und Salfi identifizierten zwei Hauptursachen für Santoprene-Oberflächenflecken. Erstens identifizierten sie die hohen Schmelztemperaturen des nachgeschalteten Extruders, insbesondere für Öl und Gummi, die den größten Einfluss auf FPC1 haben. Zweitens entdeckten sie, dass das RB-Pulververhältnis die Leistung erheblich beeinflusste .
ROI
Eine geschätzte jährliche Verbesserung von 200.000 USD, wobei mehr erwartet wird, wenn die Analyse auf die Pensacola Chemical Plant ausgedehnt wird.
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4 ANWENDER IM BLICKPUNKT: GSC PROC Downstream und Chemical
Ein in JMP entwickeltes individuelles Take-or-Pay-Vertragsoptimierungstool verschafft Vertragsverhandlern von ExxonMobil einen Wettbewerbsvorteil
Bethannie Faith Canter, GSC PROC Downstream und Chemical, Spring, Texas
Ekenechukwu Casey Ofoma, DAS Analytics Advisor, Houston, Texas
Herausforderung
Take-or-Pay-Verträge leiten die Industriegasverhandlungen zwischen ExxonMobil und seinen Lieferanten, wobei sich die Vertragsverhandler darauf einigen, entweder das Produkt des Lieferanten zu einem vorher festgelegten Preis zu übernehmen oder eine Vertragsstrafe zu zahlen. Die Preisgestaltung für Industriegasmengen ergibt sich aus einer Kombination aus Produktmenge, Kapital, Betriebs- und Wartungskosten sowie Arbeitskosten. Bestehende Verträge basieren ihre volumetrischen Stufenschwellen auf dem historischen Verbrauch, während neue Projekte auf dem theoretischen Verbrauch basieren. Bei Gebühren für übermäßigen Verbrauch übersteigt der Preis die Basisvolumenstufen in der Regel um das 4- bis 13-fache.
Angesichts der Komplexität von Vertragsverhandlungen ist es eine Herausforderung, Schwellenwerte für volumetrische Ebenen zu identifizieren, die die Mindestabnahme oder -zahlung (MTOP) optimieren und gleichzeitig die durch übermäßigen Verbrauch verursachten Kosten minimieren. Analysten müssen die Nutzungsraten der Website im Laufe der Zeit weiter überwachen, um die Leistung zu verfolgen.
Methodik
Bethannie Faith Canter und DAS Analytics Advisor Ekenechukwu Casey Ofoma sahen eine Gelegenheit, die JMP-Plattform zu nutzen, um ein End-to-End-Optimierungstool zu entwickeln. Mithilfe der JMP Scripting Language (JSL) konnten sie ein Skript schreiben, das eine Monte-Carlo-Simulation der täglichen Produktion anwendet, um eine Reihe von Preis- und Volumenparametern für Take-or-Pay-Verträge zu bewerten. Das Modell verwendet Strafen und Gesamtausgaben als Antwortvariable und Preis- und Volumenparameter als Eingabevariablen und wird mithilfe eines neuronalen Netzwerks in JMP angepasst. Der JMP Prediction Profiler wird verwendet, um Änderungen an der Antwortvariablen zu visualisieren, wenn sich Eingabevariablen ändern. Die Erwünschtheitsfunktionen helfen dabei, optimale Eingabeeinstellungen zu finden, um Strafen und Gesamtausgaben zu minimieren.
Ergebnisse
Canter und Ofoma glauben, dass sie ein Optimierungstool entwickelt haben, das ExxonMobil einen Wettbewerbsvorteil bei Verhandlungen über Industriegasverträge verschaffen wird.
ROI
Mögliche Kosteneinsparungen von bis zu 10 Millionen US-Dollar und ein Wettbewerbsvorteil bei Vertragsverhandlungen.
ERINNERUNG: UNTERNEHMEN VERTRAULICH. NICHT OFFENLEGEN.
