COMPAÑIA CONFIDENCIAL. NO REVELAR.
Tenga en cuenta que esto se publicó por primera vez como una comunicación interna dentro de ExxonMobil.
USUARIO JMP TRIMESTRAL
VERANO 2021 | NÚMERO 1
NOTA DEL EDITOR
A lo largo de su historia de muchas décadas, ExxonMobil ha pasado de ser un pequeño equipo regional a una de las empresas que cotizan en bolsa más grandes del mundo y pionera en los primeros defensores de la transformación digital. Una de las herramientas que ha acelerado esa transformación, al permitir que los expertos de dominio tomen más decisiones basadas en datos, es el software de descubrimiento estadístico JMP®.
Gracias a la inversión de nuestra empresa en una licencia JMP empresarial, todos y cada uno de los que manejan datos en Exxon ahora pueden acceder a JMP desde su computadora portátil o de escritorio, en casa, en el sitio o en el campo. Entonces, ya sea que haya estado usando el software durante años, o simplemente lo instaló ayer, siga leyendo. Independientemente de su experiencia y nivel de experiencia estadística, esperamos que este nuevo boletín informativo trimestral lo inspire para obtener más valor comercial de sus datos.
Con cada número, destacaremos cómo los usuarios de JMP desde Houston hasta Kuala Lumpur han introducido mejoras prácticas que afectan nuestros resultados. Leerá ejemplos de cómo, en manos de ingenieros, científicos y analistas talentosos, JMP está permitiendo que Exxon como organización trabaje de manera más reproducible, acelere la producción, aumente el rendimiento, reduzca los costos, mejore los procesos, comunique nuevas ideas, explore nuestros datos. , encuentre oportunidades y, lo que es más importante, continúe innovando y ampliando los límites en el sector energético global.
Siga leyendo y comuníquese con sus colegas, incluso con aquellos del otro lado del mundo. Y encuentre nuevas formas de compartir las mejores prácticas para la gestión, el análisis y la generación de informes de datos. Después de todo, el descubrimiento es de lo que se tratan Exxon y JMP.
Ekenechukwu Casey Ofoma, asesor de análisis de DAS, ExxonMobil Norteamérica
Meg Eberle, gerente global de referencias de clientes, JMP
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1 USUARIO DESTACADO: EMRE FPO KLTC PMA
Las personalizaciones en JMP crearon una herramienta escalable y fácil de usar para el análisis de valor extremo que ayudó a optimizar los procesos de inspección y eliminar el error humano
Amar Sufian Mohd Sapihie, Centro de Apoyo Empresarial, EMRE FPO KLTC PMA, Kuala Lumpur, Malasia
Marco Salfi, asesor de análisis avanzado, Milán, Italia
Desafío
Ante los datos de inspección cada vez más complejos almacenados en diferentes sistemas de almacenamiento de datos, los inspectores internos en las instalaciones de NDC de ExxonMobil en Malasia buscaron una herramienta fácil de usar que pudiera proporcionar un análisis de calidad de alto impacto, reducir el error humano y superar las barreras de acceso a los datos.
Metodología
El ingeniero Amar Sufian Mohd Sapihie, en consulta con el asesor de análisis avanzado Marco Salfi, utilizó una ecuación no lineal en JMP para determinar los mejores valores para las variables constantes de un modelo. Para evaluar la precisión y la variabilidad del modelo, compararon la ecuación resultante con cifras teóricas. La aplicación de distribución de vida en JMP permitió a Sapihie y Salfi realizar un análisis en profundidad de valores extremos basados en datos históricos. Finalmente, una comparación de las ecuaciones EVA teóricas y existentes proporcionó información sobre su eficiencia y asimetría.
Resultados
Al automatizar el análisis de valor extremo (EVA) con scripts JMP, explica Sapihie, el equipo creó un nuevo proceso estándar para repetir el análisis que se puede realizar muchas veces más rápido que el enfoque manual anterior. Con su flujo de trabajo de análisis incorporado y personalizable, JMP hizo que el proceso de inspección estándar del sitio NDC fuera más reproducible y menos propenso a errores.
ROI
$200,000 en ahorros anuales con fuerte potencial de ampliación para cualquier aplicación que involucre análisis de valor extremo.
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2 USUARIO DESTACADO: Operaciones de EMCC en Asia Pacífico
Un enfoque de monitoreo de procesos multivariante en JMP genera más de $5 millones en ahorros anuales y una reducción del 30 % en el tiempo de análisis
Masoud Golshan, asesor de análisis de fabricación, Houston, Texas
Yew Boon Teo, Operaciones Químicas, Operaciones EMCC Asia Pacífico, Singapur
Desafío
En ExxonMobil, cada ingeniero de procesos generalmente admite entre 3 y 6 plantas con hasta 1000 etiquetas, cada una de las cuales abarca hasta 100 días de operación. Encargados con múltiples objetivos, desde identificar y resolver problemas de confiabilidad hasta evaluar sistemas de medición y optimizar las condiciones operativas, los ingenieros de procesos requerían un mejor estándar de práctica para procesar los datos de sistemas físicos extremadamente complejos. Dada la cantidad y la complejidad de los datos generados por la tecnología de sensores avanzada, la gestión de datos se había convertido en uno de los desafíos más importantes, si no el principal, para el monitoreo y análisis de procesos.
Metodología
Trabajando junto con el asesor de análisis de fabricación Masoud Golshan, el ingeniero de procesos Yew Boon Teo describió un sistema de análisis y monitoreo de procesos multivariado en JMP que permitiría a los equipos de ingeniería ejecutar su visión de pasar a enfoques más predictivos o incluso prescriptivos para el monitoreo de procesos. JMP, dice Golshan, ofrece una plataforma integrada que permite a los usuarios visualizar la complejidad en dimensiones mucho más reducidas.
Resultados
El enfoque multivariable del equipo para el monitoreo de procesos demostró ser tanto eficiente como efectivo; una solución que podría ejecutarse desde la oficina central con una baja inversión y un alto rendimiento tanto a corto como a largo plazo. Si bien hasta la fecha solo se completó un piloto, Golshan y Yew Boon Teo informan que hay un piloto extendido en marcha que involucra 20 operaciones y la creación de más de 30 sistemas de monitoreo multivariado. Se espera que las extensiones tecnológicas en curso avancen aún más en la ampliación completa.
ROI
Un valor combinado de más de $5 millones por año y una reducción del 30% en el tiempo de análisis de monitoreo de procesos.
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¿SABÍAS?
¡Los datos RTO están disponibles para ser extraídos del lago de datos en JMP DLC/XOMMFG/SEEQ/GetPlantData!
Contacto: Charles Freidora
JMP DLC se mejoró a la versión 2.0
Contacto: Luiz Padilha
Nuestra API de series temporales ahora puede proporcionar resultados promedio directos, no solo promedio ponderado
Contacto: Marcel Müller
Estamos buscando fuente interna de JMP DLC, XOMMFG y más para actualizaciones rápidas
Póngase en contacto con Marcel Mueller si está interesado en ayudar
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3 USUARIO DESTACADO: EMCC Global Technology
Cuando se necesitó una mejora de calidad de cambio gradual, el equipo global de Surface Spot utilizó la plataforma Functional Data Explorer en JMP junto con los componentes principales y el análisis de valores atípicos para introducir una mejora anual de $ 200,000
Urtzi Apraiz, ingeniero de procesos químicos, Advanced Elastomer Systems, EMCC Global Technology, Newport, NJ
Marco Salfi, asesor de análisis avanzado, Milán, Italia
Desafío
Después de observar los persistentes problemas de rendimiento con Santoprene, un polímero elastómero termoplástico, el equipo Global Surface Spot buscó una solución a más largo plazo para la optimización de la calidad del proceso químico. Primero, necesitarían identificar y comprender los principales impulsores del proceso que causan una gran cantidad de manchas en la superficie.
Metodología
El ingeniero de procesos químicos Urtzi Apraiz, junto con el asesor de análisis avanzado Marco Salfi, desarrollaron un enfoque metodológico que podría llevarse a cabo en su totalidad dentro de JMP. El equipo primero utilizó un informe de distribución para el análisis de valores atípicos, seguido de una selección de predictores para identificar la contribución de todas las variables de respuesta en los resultados de las manchas en la superficie. El análisis de datos exploratorios en el Explorador de datos funcionales (FDE) del software combinado con el análisis de componentes principales (PCA) ayudó a abordar datos funcionales, de señales y de series. En última instancia, aplicaron una técnica de modelado predictivo conocida como bosque de arranque para crear un modelo que pudiera predecir un valor de respuesta promediando los valores de respuesta pronosticados en muchos árboles de decisión.
Resultados
Apraiz y Salfi identificaron dos causas fundamentales de las manchas superficiales de Santoprene. En primer lugar, identificaron las altas temperaturas de fusión del extrusor corriente abajo, en particular para el aceite y el caucho, como las que tienen el impacto más significativo en FPC1. En segundo lugar, descubrieron que la proporción de polvos RB afectaba significativamente el rendimiento.
ROI
Una mejora anual estimada en $200,000, y se esperan más a medida que el análisis se extienda a la planta química de Pensacola.
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4 USUARIO DESTACADO: GSC PROC Downstream y Química
Una herramienta personalizada de optimización de contratos de aceptar o pagar desarrollada en JMP proporciona a los negociadores de contratos de ExxonMobil una ventaja competitiva
Bethannie Faith Canter, GSC PROC Downstream and Chemical, Spring, Texas
Ekenechukwu Casey Ofoma, asesor de análisis de DAS, Houston, Texas
Desafío
Los contratos de aceptar o pagar guían las negociaciones de gas industrial entre ExxonMobil y sus proveedores, y los negociadores del contrato acuerdan tomar el producto del proveedor a un precio predeterminado o pagar una multa. El precio de los volúmenes de gas industrial se genera a partir de una combinación de la cantidad del producto, los costos de capital, operaciones y mantenimiento y los costos de mano de obra. Los contratos existentes basan sus umbrales de nivel volumétrico en el consumo histórico, mientras que los nuevos proyectos se basan en el consumo teórico. Con los cargos por exceso de consumo, el precio generalmente supera los niveles de volumen base entre 4 y 13 veces.
Dada la complejidad de las negociaciones de contratos, es un desafío identificar umbrales de niveles volumétricos que optimicen el mínimo de aceptar o pagar (MTOP) mientras minimizan el costo incurrido debido al exceso de consumo. Los analistas deben monitorear aún más las tasas de consumo del sitio a lo largo del tiempo para realizar un seguimiento del rendimiento.
Metodología
Bethannie Faith Canter y el asesor de análisis de DAS, Ekenechukwu Casey Ofoma, vieron la oportunidad de aprovechar la plataforma JMP para desarrollar una herramienta de optimización de extremo a extremo. Al usar JMP Scripting Language (JSL), pudieron escribir un script que aplica una simulación de Monte Carlo de la producción diaria para evaluar una variedad de parámetros de precios y volumen en contratos de compra o venta. El modelo utiliza penalizaciones y gasto total como variable de respuesta y parámetros de precio y volumen como variables de entrada y se ajusta en JMP mediante una red neuronal. El JMP Prediction Profiler se utiliza para visualizar los cambios en la variable de respuesta a medida que cambian las variables de entrada. Las funciones de deseabilidad ayudan a encontrar configuraciones de entrada óptimas para minimizar las penalizaciones y el gasto total.
Resultados
Canter y Ofoma creen que han desarrollado una herramienta de optimización que proporcionará a ExxonMobil una ventaja competitiva en las negociaciones de contratos de gas industrial.
ROI
Ahorros potenciales en costos de hasta $10 millones y una ventaja competitiva durante las negociaciones del contrato.
RECORDATORIO: EMPRESA CONFIDENCIAL. NO REVELAR.
