RISERVATO AZIENDALE. NON DIVULGARE.
Si prega di notare che questo è stato pubblicato per la prima volta come comunicazione interna all'interno di ExxonMobil.
UTENTE JMP TRIMESTRALE
ESTATE 2021 | NUMERO 1
NOTA DELL'EDITORE
Nel corso della sua storia pluridecennale, ExxonMobil è cresciuta da piccola azienda regionale a una delle più grandi società quotate in borsa del mondo e pioniere dei primi sostenitori della trasformazione digitale. Uno degli strumenti che ha accelerato tale trasformazione, consentendo agli esperti di dominio di prendere decisioni più basate sui dati, è il software di rilevamento statistico JMP®.
Grazie all'investimento della nostra azienda in una licenza JMP aziendale, chiunque si occupi di dati in Exxon può ora accedere a JMP dal proprio laptop o desktop, a casa, in loco o sul campo. Quindi, se usi il software da anni o lo hai installato solo ieri, continua a leggere. Indipendentemente dal tuo background e dal tuo livello di esperienza statistica, ci auguriamo che sarai ispirato da questa nuova newsletter trimestrale per ottenere più valore commerciale dai tuoi dati.
Con ogni numero, evidenzieremo come gli utenti JMP da Houston a Kuala Lumpur hanno introdotto miglioramenti attuabili che influiscono sui nostri profitti. Leggerai esempi di come, nelle mani di ingegneri, scienziati e analisti di talento, JMP sta consentendo a Exxon come organizzazione di lavorare in modo più riproducibile, accelerare la produzione, aumentare la resa, ridurre i costi, migliorare i processi, comunicare nuove idee, esplorare i nostri dati , trovare opportunità e, cosa più importante, continuare a innovare e spingere i confini nel settore energetico globale.
Continua a leggere e contatta i tuoi colleghi, anche quelli dall'altra parte del mondo. E trova nuovi modi per condividere le migliori pratiche per la gestione, l'analisi e il reporting dei dati. Dopotutto, Exxon e JMP sono proprio la scoperta.
Ekenechukwu Casey Ofoma, DAS Analytics Advisor, ExxonMobil Nord America
Meg Eberle, Global Customer Reference Manager, JMP
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1 RIFLETTORE PER L'UTENTE: EMRE FPO KLTC PMA
Le personalizzazioni in JMP hanno creato uno strumento facile da usare e scalabile per l'analisi del valore estremo che ha aiutato a ottimizzare i processi di ispezione ed eliminare l'errore umano
Amar Sufian Mohd Sapihie, Centro di supporto aziendale, EMRE FPO KLTC PMA, Kuala Lumpur, Malesia
Marco Salfi, Advanced Analytics Advisor, Milano, Italia
Sfida
Di fronte a dati di ispezione sempre più complessi archiviati in diversi sistemi di archiviazione dati, gli ispettori interni presso le strutture NDC di ExxonMobil in Malesia hanno cercato uno strumento di facile utilizzo che potesse fornire analisi di qualità ad alto impatto, ridurre l'errore umano e superare le barriere di accesso ai dati.
Metodologia
L'ingegnere Amar Sufian Mohd Sapihie, in consultazione con l'Advanced Analytics Advisor Marco Salfi, ha utilizzato un'equazione non lineare in JMP per determinare i valori migliori per le variabili costanti di un modello. Per valutare l'accuratezza e la variabilità del modello, hanno quindi confrontato l'equazione risultante con i dati teorici. L'applicazione di distribuzione della vita in JMP ha consentito a Sapihie e Salfi di eseguire un'analisi approfondita dei valori estremi basata su dati storici. Infine, un confronto tra equazioni EVA teoriche ed esistenti ha fornito informazioni sulla loro efficienza e asimmetria.
Risultati
Automatizzando l'analisi del valore estremo (EVA) con gli script JMP, spiega Sapihie, il team ha creato un nuovo processo standard per l'analisi ripetuta che può essere eseguita molte volte più velocemente rispetto al precedente approccio manuale. Con il suo flusso di lavoro di analisi integrato e personalizzabile, JMP ha reso il processo di ispezione standard del sito NDC più riproducibile e meno soggetto a errori.
ROI
$ 200.000 di risparmi annuali con un forte potenziale di scalabilità per qualsiasi applicazione che implichi un'analisi del valore estremo.
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2 RIFLETTORE UTENTE: Operazioni EMCC Asia Pacifico
Un approccio multivariato al monitoraggio dei processi in JMP porta a un risparmio annuo di oltre 5 milioni di dollari e a una riduzione del 30% dei tempi di analisi
Masoud Golshan, Consulente per l'analisi della produzione, Houston, Texas
Yew Boon Teo, Operazioni chimiche, Operazioni EMCC Asia Pacifico, Singapore
Sfida
In ExxonMobil, ogni ingegnere di processo in genere supporta da 3 a 6 impianti con un massimo di 1.000 tag ciascuno che copre fino a 100 giorni di funzionamento. Incaricati di molteplici obiettivi, dall'identificazione e risoluzione dei problemi di affidabilità alla valutazione dei sistemi di misurazione e all'ottimizzazione delle condizioni operative, gli ingegneri di processo richiedevano uno standard di pratica migliore per l'azione dei dati provenienti da sistemi fisici estremamente complessi. Data la quantità e la complessità dei dati generati dalla tecnologia dei sensori avanzata, la gestione dei dati è diventata una delle sfide più significative, se non la principale, per il monitoraggio e l'analisi dei processi.
Metodologia
In collaborazione con il consulente per l'analisi della produzione Masoud Golshan, l'ingegnere di processo Yew Boon Teo ha delineato un sistema di analisi e monitoraggio dei processi multivariato in JMP che consentirebbe ai team di ingegneri di attuare la loro visione di passare ad approcci più predittivi o addirittura prescrittivi al monitoraggio dei processi. JMP, afferma Golshan, offre una piattaforma integrata che consente agli utenti di visualizzare la complessità in dimensioni molto ridotte.
Risultati
L'approccio multivariato del team al monitoraggio dei processi si è dimostrato efficiente ed efficace; una soluzione che potrebbe essere gestita dalla sede centrale con un basso investimento e un alto ritorno sia nel breve che nel lungo termine. Sebbene ad oggi sia stato completato un solo progetto pilota, Golshan e Yew Boon Teo riferiscono che è in corso un progetto pilota esteso che coinvolge 20 operazioni e la creazione di oltre 30 sistemi di monitoraggio multivariati. Si prevede che le estensioni tecnologiche in corso faranno avanzare ulteriormente il pieno scale-up.
ROI
Un valore combinato di oltre 5 milioni di dollari all'anno e una riduzione del 30% dei tempi di analisi del monitoraggio dei processi.
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LO SAPEVATE?
I dati RTO sono disponibili per essere estratti dal data lake in JMP DLC/XOMMFG/SEEQ/GetPlantData!
Contatto: Charles Fryer
Il DLC JMP è stato migliorato alla versione 2.0
Contatto: Luiz Padilha
La nostra API per le serie temporali ora può fornire risultati medi diretti, non solo media ponderata
Contatto: Marcel Mueller
Stiamo cercando di inserire DLC JMP, XOMMFG e altro ancora per aggiornamenti rapidi
Contatta Marcel Mueller se sei interessato ad aiutare
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3 RIFLETTORE PER GLI UTENTI: Tecnologia globale EMCC
Quando era necessario un miglioramento della qualità del cambiamento graduale, il Global Surface Spot Team ha utilizzato la piattaforma Functional Data Explorer in JMP insieme ai componenti principali e all'analisi outlier per introdurre un miglioramento annuale di $ 200.000
Urtzi Apraiz, ingegnere di processo chimico, sistemi avanzati di elastomeri, EMCC Global Technology, Newport, NJ
Marco Salfi, Advanced Analytics Advisor, Milano, Italia
Sfida
Dopo aver osservato problemi di prestazioni persistenti con Santoprene, un polimero elastomerico termoplastico, il Global Surface Spot Team ha cercato una soluzione più a lungo termine per l'ottimizzazione della qualità del processo chimico. Innanzitutto, avrebbero bisogno di identificare e comprendere i principali driver di processo che causano un numero elevato di macchie superficiali.
Metodologia
L'ingegnere di processo chimico Urtzi Apraiz, insieme all'Advanced Analytics Advisor Marco Salfi, ha sviluppato un approccio metodologico che potrebbe essere adottato interamente all'interno di JMP. Il team ha prima utilizzato un rapporto di distribuzione per l'analisi dei valori anomali, seguito dallo screening dei predittori per identificare il contributo di tutte le variabili di risposta sui risultati delle macchie di superficie. L'analisi esplorativa dei dati in Functional Data Explorer (FDE) del software combinata con l'analisi dei componenti principali (PCA) ha aiutato ad affrontare dati funzionali, di segnale e di serie. Alla fine, hanno applicato una tecnica di modellazione predittiva nota come foresta bootstrap per creare un modello in grado di prevedere un valore di risposta calcolando la media dei valori di risposta previsti in molti alberi decisionali.
Risultati
Apriz e Salfi hanno identificato due cause alla radice delle macchie superficiali di Santoprene. In primo luogo, hanno identificato le alte temperature di fusione dell'estrusore a valle, in particolare per olio e gomma, come aventi l'impatto più significativo sull'FPC1. In secondo luogo, hanno scoperto che il rapporto delle polveri RB influiva significativamente sulle prestazioni.
ROI
Si stima che $ 200.000 in miglioramento annuo, con maggiori attese man mano che l'analisi viene estesa allo stabilimento chimico di Pensacola.
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4 RIFLETTORE PER GLI UTENTI: GSC PROC a valle e prodotti chimici
Uno strumento personalizzato di ottimizzazione dei contratti take or pay sviluppato in JMP offre ai negoziatori di contratti ExxonMobil un vantaggio competitivo
Bethannie Faith Canter, GSC PROC a valle e chimica, Spring, Texas
Ekenechukwu Casey Ofoma, consulente di analisi DAS, Houston, Texas
Sfida
I contratti take-or-pay guidano le negoziazioni del gas industriale tra ExxonMobil ei suoi fornitori, con i negoziatori contrattuali che accettano di prendere il prodotto del fornitore a un prezzo predeterminato o di pagare una penale. Il prezzo per i volumi di gas industriale è generato da una combinazione di quantità di prodotto, capitale, costi operativi e di manutenzione e costo del lavoro. I contratti esistenti basano le loro soglie di fascia volumetrica sui consumi storici, mentre i nuovi progetti si basano sui consumi teorici. Con gli addebiti per il consumo in eccesso, il prezzo in genere supera i livelli di volume di base di 4-13 volte.
Data la complessità delle negoziazioni contrattuali, è una sfida identificare soglie di livelli volumetrici che ottimizzino il minimo take-or-pay (MTOP) riducendo al minimo i costi sostenuti a causa dell'eccesso di consumo. Gli analisti devono monitorare ulteriormente i tassi di consumo del sito nel tempo per tenere traccia delle prestazioni.
Metodologia
Bethannie Faith Canter e Ekenechukwu Casey Ofoma, consulente di DAS Analytics, hanno colto l'opportunità di sfruttare la piattaforma JMP per sviluppare uno strumento di ottimizzazione end-to-end. Utilizzando JMP Scripting Language (JSL), sono stati in grado di scrivere uno script che applica una simulazione Monte Carlo della produzione giornaliera per valutare una gamma di parametri di prezzo e volume sui contratti take-or-pay. Il modello utilizza penalità e spesa totale come variabile di risposta e parametri di prezzo e volume come variabili di input e si adatta a JMP utilizzando una rete neurale. JMP Prediction Profiler viene utilizzato per visualizzare le modifiche alla variabile di risposta quando cambiano le variabili di input. Le funzioni di desiderabilità aiutano a trovare impostazioni di input ottimali per ridurre al minimo le sanzioni e la spesa totale.
Risultati
Canter e Ofoma credono di aver sviluppato uno strumento di ottimizzazione che fornirà a ExxonMobil un vantaggio competitivo nelle negoziazioni dei contratti di gas industriale.
ROI
Potenziali risparmi sui costi fino a $ 10 milioni e un vantaggio competitivo durante le trattative contrattuali.
PROMEMORIA: RISERVATO AZIENDALE. NON DIVULGARE.
