RISERVATO DELL'AZIENDA. 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 | PROBLEMA 1
NOTA DELL'EDITORE
Nel corso della sua storia pluridecennale, ExxonMobil è cresciuta da un piccolo gruppo regionale a una delle più grandi società quotate in borsa al 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 maggiormente basate sui dati, è il software di rilevamento statistico JMP®.
Grazie all'investimento della nostra azienda in una licenza aziendale JMP, 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 appena installato ieri, continua a leggere. Indipendentemente dal tuo background e dal tuo livello di competenza statistica, ci auguriamo che sarai ispirato da questa nuova newsletter trimestrale per ottenere più valore commerciale dai tuoi dati.
Con ogni numero, metteremo in evidenza come gli utenti di JMP da Houston a Kuala Lumpur abbiano introdotto miglioramenti attuabili che incidono 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 ampliare 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 best practice per la gestione, l'analisi e il reporting dei dati. Dopo tutto, Exxon e JMP sono la scoperta.
Ekenechukwu Casey Ofoma, consulente di analisi DAS, ExxonMobil Nord America
Meg Eberle, Global Customer Reference Manager, JMP
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1 UTENTE IN PRIMO PIANO: EMRE FPO KLTC PMA
Le personalizzazioni in JMP hanno creato uno strumento facile da usare e scalabile per l'analisi di valore estremo che ha contribuito a ottimizzare i processi di ispezione ed eliminare l'errore umano
Amar Sufian Mohd Sapihie, Centro di supporto alle imprese, EMRE FPO KLTC PMA, Kuala Lumpur, Malesia
Marco Salfi, Advanced Analytics Advisor, Milano, Italia
Sfida
Di fronte a dati di ispezione sempre più complessi inseriti in diversi sistemi di archiviazione dei dati, gli ispettori interni presso le strutture NDC di ExxonMobil in Malesia cercavano 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 risparmio annuo con un forte potenziale di crescita per qualsiasi applicazione che implichi un'analisi di valore estremo.
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2 IN PRIMO PIANO PER GLI UTENTI: Operazioni EMCC Asia Pacifico
Un approccio di monitoraggio dei processi multivariato 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 supporta in genere da 3 a 6 impianti con un massimo di 1.000 tag ciascuno per un massimo di 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 hanno richiesto uno standard di pratica migliore per l'elaborazione dei dati da sistemi fisici estremamente complessi. Data la quantità e la complessità dei dati generati dalla tecnologia avanzata dei sensori, la gestione dei dati era diventata una delle sfide più significative, se non la principale, per il monitoraggio e l'analisi dei processi.
Metodologia
In collaborazione con il Manufacturing Analytics Advisor Masoud Golshan, l'ingegnere di processo Yew Boon Teo ha delineato un sistema multivariato di monitoraggio e analisi dei processi in JMP che consentirebbe ai team di ingegneri di realizzare la loro visione di passaggio ad approcci più predittivi o addirittura prescrittivi per il 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 gestibile dall'ufficio centrale con basso investimento e alto rendimento sia a breve che a lungo termine. Sebbene fino 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 multivariato. Si prevede che le estensioni tecnologiche in corso avanzeranno ulteriormente l'intero 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
JMP DLC è stato migliorato alla versione 2.0
Contatto: Luiz Padilha
La nostra API delle serie temporali ora può fornire risultati medi diretti, non solo una media ponderata
Contatto: Marcel Mueller
Stiamo cercando di interiorizzare JMP DLC, XOMMFG e altro per aggiornamenti rapidi
Contatta Marcel Mueller se sei interessato ad aiutare
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3 IN PRIMO PIANO PER GLI UTENTI: EMCC Global Technology
Quando era necessario un miglioramento della qualità, il Global Surface Spot Team ha utilizzato la piattaforma Functional Data Explorer in JMP insieme ai componenti principali e all'analisi dei valori anomali per introdurre un miglioramento annuo di $ 200.000
Urtzi Apraiz, ingegnere di processo chimico, Advanced Elastomer Systems, EMCC Global Technology, Newport, NJ
Marco Salfi, Advanced Analytics Advisor, Milano, Italia
Sfida
Dopo aver osservato persistenti problemi di prestazioni 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. In primo luogo, dovrebbero identificare e comprendere i principali driver di processo che causano un numero elevato di punti superficiali.
Metodologia
L'ingegnere di processo chimico Urtzi Apraiz, insieme all'Advanced Analytics Advisor Marco Salfi, ha sviluppato un approccio metodologico che potrebbe essere intrapreso interamente all'interno di JMP. Il team ha utilizzato prima 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 dei punti di superficie. L'analisi esplorativa dei dati nel Functional Data Explorer (FDE) del software, combinata con l'analisi dei componenti principali (PCA), ha contribuito a indirizzare i dati funzionali, di segnale e di serie. Infine, 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 su molti alberi decisionali.
Risultati
Apraiz e Salfi hanno identificato due cause alla radice delle macchie superficiali di Santoprene. In primo luogo, hanno identificato le elevate temperature di fusione dell'estrusore a valle, in particolare per olio e gomma, come quelle che hanno l'impatto più significativo sull'FPC1. In secondo luogo, hanno scoperto che il rapporto delle polveri RB ha influito in modo significativo sulle prestazioni.
ROI
Un miglioramento annuo stimato di $ 200.000, con un aumento previsto man mano che l'analisi viene estesa allo stabilimento chimico di Pensacola.
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4 IN PRIMO PIANO PER GLI UTENTI: GSC PROC Downstream e chimica
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 Downstream and Chemical, Spring, Texas
Ekenechukwu Casey Ofoma, consulente di analisi DAS, Houston, Texas
Sfida
I contratti take-or-pay guidano le trattative sui gas industriali tra ExxonMobil ei suoi fornitori, con i negoziatori del contratto che accettano di prendere il prodotto del fornitore a un prezzo predeterminato o di pagare una penale. I prezzi per i volumi di gas industriale sono generati da una combinazione di quantità di prodotto, capitale, costi operativi e di manutenzione e costi di manodopera. I contratti esistenti basano le loro soglie di livello volumetrico sul consumo storico, mentre i nuovi progetti si basano sul consumo teorico. 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 trattative 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 del consumo in eccesso. Gli analisti devono monitorare ulteriormente i tassi di consumo del sito nel tempo per tenere traccia delle prestazioni.
Metodologia
Bethannie Faith Canter e DAS Analytics Advisor Ekenechukwu Casey Ofoma hanno colto l'opportunità di sfruttare la piattaforma JMP per sviluppare uno strumento di ottimizzazione end-to-end. Utilizzando il linguaggio di scripting di JMP (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 le penalità e la spesa totale come variabile di risposta e i 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 man mano che cambiano le variabili di input. Le funzioni di desiderabilità aiutano a trovare le impostazioni di input ottimali per ridurre al minimo le sanzioni e la spesa totale.
Risultati
Canter e Ofoma ritengono di aver sviluppato uno strumento di ottimizzazione che fornirà a ExxonMobil un vantaggio competitivo nelle negoziazioni di contratti di gas industriale.
ROI
Potenziali risparmi sui costi fino a 10 milioni di dollari e un vantaggio competitivo durante le trattative contrattuali.
PROMEMORIA: RISERVATO DELL'AZIENDA. NON DIVULGARE.
