A digitális transzformáció emeli a Chevron Phillips Chemical műveleteket

Recommendation: implement an integrated, cloud-based data platform to unify asset, process, and supply data across office and site networks. This approach delivers real-time visibility, reduces waiting time during changeovers, and directly improves operational reliability and throughput across their facilities. Start with a one-site pilot and then expand to other plants to build momentum and confidence.

Early results from a controlled pilot across three lines show as much as 12% lift in OEE and a 7% reduction in energy per unit produced. This came from data-driven control loops, standardized asset models, and operational dashboards that highlight deviation before it cascades into quality issues. The источник feeds from PLCs and ERP systems enabled teams to act within minutes rather than hours, enabling us to implement fast improvements.

To scale, assign clear organizational governance across the organizational structure and data ownership. A cross-functional team led by operations and IT aligns what the business needs with what the tech can deliver. This alignment reduces friction and empowers office staff and field crews to produce faster decisions that satisfy customers. Our partner gislason helped define care points, data contracts, and implement milestones.

The approach centers on dokumentált standard work and a practical phased plan that keeps limited scope in the initial phase while continuing expansion. In practice, teams track KPIs such as throughput, batch quality, and maintenance effectiveness to ensure the program yields tangible business value. The plan includes harvesting data from the source источник systems and turning it into prescriptive guidance for operators.

Across the enterprise, the data-driven shift reduces cycle times for upgrades and changeovers, improves safety by catching anomalies earlier, and provides a durable stream of insights for customers and suppliers. The data platform surfaces metrics at the office level and pushes alerts through mobile and desktop channels, ensuring teams respond with a oldalon keresztül continuous feedback loops rather than waiting for monthly reports.

Chevron Phillips Chemical Digital Transformation: Operational Roadmap

Start with a two-site pilot to prove value and set a scalable template. Implement data harmonization, predictive maintenance, and supply-visibility modules over 90 days. capgeminis leads the project planning and provides a developed data model, three integrated dashboards, and a shared tool through which teams access data. The team focuses on good collaboration and three fast wins: reducing unplanned downtime, improving first-pass yield, and cutting safety stock. It draws on decades of plant experience and helps employees access the needed insights and prevents overload by surfacing only the metrics. This approach also centers on cross-functional alignment. Our focus remains safety and reliability across sites. Completed milestones will include a baseline OEE, energy usage, and material waste benchmarks, plus a documented playbook for rollout.

Phase 1 delivers a unified data foundation: master data, sensor streams, and product specifications brought into a single model with limited sources. Phase 2 automates planning and execution with a standard tool, three critical use cases (batch scheduling, energy optimization, predictive maintenance). Phase 3 scales across plants, also expanding to all products and supply chains. Capgeminis supports governance, change management, and a focused training program for employees; milestones include a data model completed in 20 weeks, dashboards deployed in 12 weeks, and an automation layer covering 60% of repetitive tasks. The plan also notes a couple of cross-site pilots, three playbooks, and a cadence for risk reviews every quarter.

Measure and sustain: The operational dashboard tracks OEE, first-pass yield, inventory turns, and on-time delivery; maintain data quality with a 2-week refresh cycle. Care for frontline teams is built into dashboards and standard data views. The team ensures supply reliability by mapping critical spare parts and establishing a buffer for limited runs; plan for load-balancing of workloads during peak periods to avoid overload. This drive keeps actions aligned with what matters. Team members think in terms of root-cause data to guide improvements. The project assigns a three-person data governance group and a six-person plant-automation team; employees receive targeted training and coaching from capgeminis.

Governance and next steps: finalize the vendor-neutral data model, complete MES and ERP interfaces, and lock the change-control process. We will complete the first full-scale rollout in 24 months, with a couple of regional expansions and three new product lines integrated. The shared toolkit and process benchmarks become the standard for all teams, ensuring consistent planning, development, and execution across sites.

Real-time data pipelines from plant floor to control room

Recommendation: Start with a unified edge-to-enterprise pipeline that streams critical sensor data to the control room within 500 ms, enabling operators to act now and supporting automated control loops. This initiative, championed by gislason, aligns organizational resources with a standardized data model across plants. Leverage your expertise across process engineering, data science, and control systems to guide design choices; expand your capabilities to respond to events in real time. Build the pathway with an edge layer, a high-throughput streaming bus, and a centralized analytics tool that runs machine-learning inferences close to the source.

• Define data contracts and a common data model across sites to ensure same units, timestamps, and event types; document schemas in a single repository to speed onboarding for new plants and reduce rework.
• Install edge gateways on each line to pre-process and compress data, cutting your data footprint by 30-60% in pilots and reducing bandwidth costs for central processing.
• Use a reliable streaming layer that preserves temporal order, targeting latency within 200-500 ms for critical signals and seconds for routine telemetry; partition data by plant and line to parallelize processing.
• Route real-time signals to control-room dashboards and to the asset-management and historian systems, with separate pipelines for alerts to avoid fatigue and for predictive analytics to drive optimization.
• Apply machine-learning models for anomaly detection and predictive maintenance; start with a small suite of models focused on the top 5 risk indicators and scale as you validate benefits; machine-learning makes detection faster and more accurate, improving your incident response time.
• Embed governance and security into the pipeline: role-based access, encrypted data in transit, and immutable audit trails; align with organizational policies and ensure compliance for employees and contractors.
• Track benefits with concrete metrics: time-to-detect events, reduced unplanned downtime, improved yield, and an increased rate of proactive interventions by operators and engineers; this work demonstrates the initiative’s impact and helps allocate resources.
• Invest in skills transfer: run hands-on training with plant-floor staff, documenting best practices so employees can operate and tune pipelines; reuse playbooks across the same processes to reduce ramp time.
• Design user-focused interfaces, delivering clear, actionable insights to the people who act on them; keep dashboards readable and alerts actionable to support the team doing real-time decisions.
• Simplify things by consolidating telemetry into a focused set of high-priority metrics to avoid overload and improve operator response.

Phase-wise rollout plan to scale across sites:

1. Pilot in one plant with 1000+ sensors, measure latency and footprint, and establish a baseline for time to detection.
2. Refine data contracts and dashboards, then replicate the architecture with standardized templates across two additional plants.
3. Scale to the full enterprise footprint, consolidating data into a central lakehouse and expanding machine-learning use cases to cover additional processes.

Edge computing implementation to speed alerts and maintenance decisions

Deploy an edge gateway cluster at field sites to pre-process critical signals and trigger alerts locally within milliseconds, then forward only actionable information to central systems.

At chevron, focused analytics run on edge devices near key assets such as reactors, compressors, and pumps. They execute lightweight models that detect abnormal vibration, temperature spikes, and fluid leaks, and they issue alerts within 100–200 ms. Think of the edge as a local decision layer that operates on things from the plant floor; this setup a honlapon található. alerts faster and reduces the load on core networks, which ő rely on for deeper insights.

The data footprint drops in pilots by 60–75% as only anomalies travel to the cloud, helping kerülje el bandwidth saturation and lowering storage costs. The edge retains raw streams locally for deeper analysis when needed, while the cloud handles long-term trends and management dashboards together with local systems, providing a unified view for production teams.

Operationally, edge alerts empower technicians and managers to act quickly. By implementing focused, rule-based workflows, the manager can approve repairs while assets are offline or in protective modes. In early deployments, time-to-action declined from 2-4 óra a címre. 30–90 minutes, depending on asset criticality, and some devices delivered even faster responses on limited hardware.

To scale from pilot to production, chevronPhillips Chemical defines focused data pipelines, metadata catalogs, and clear roles for employees and contractors. The approach provides dashboards that blend information from edge and cloud, delivering a single view for products, processes, and customer mindkét iránti elkötelezettség customers és a belső irányítást, miközben csökkenti a footprint a megfigyelési rétegnek.

A megvalósítási lépések közé tartozik egy kis eszközcsoport kiválasztása egy korlátozott kísérleti projekthez, élhálózati eszközök telepítése kompatibilis eszközökkel, adatkezelési irányelvek rögzítése és a menedzsment, valamint az operátorok képzése. Néhány főbb mérőszámok: 200 ms alatti késleltetés, adatlábnyom csökkentése 60–75%-kal, és MTTR javítások 40–60%-kal. Kezdetben 3–5 eszközzel, majd fokozatosan, hullámokban terjeszkedjen a gyártósorokon, mindig a biztonsági és megbízhatósági célkitűzéseihez igazodva, miközben a helyigényt kezelhető szinten tartja. javítani a dolgokon a vállalati csapatokkal együtt.

Digitális ikermodellek a folyamatoptimalizáláshoz és a hozam növeléséhez

Kezdjünk egy 12 hetes próbaüzemmel a fő gyártósoron, hogy számszerűsítsük a hozamnövekedést valós idejű szimulációk futtatásával egy digitális ikerpár segítségével.

A Jacquie, a vezető által irányított, korlátozott erőforrásokkal rendelkező csapat a műveleti, a kontroll- és a megbízhatósági területek munkatársaiból áll, és az ügyfél szemszögéből nyújt majd információt a KPI-k és az elfogadási kritériumok meghatározásához.

A digitális iker adatokat vesz át a DCS, SCADA, PLC és ERP rendszerekből, modellezve az egységműveleteket, a katalitikus ágyakat, a hőátadást és az anyag mérlegzárásokat. Gépi tanulást alkalmaz az öregedési hatások, a táplálék változékonyságának és a nemlineáris kölcsönhatások megragadására, lehetővé téve az operátorok számára, hogy „mi lenne, ha” forgatókönyveket futtassanak a termelés megszakítása nélkül. Ez a megközelítés javítja a hozamot, csökkenti a hulladékot és támogatja a kibővített léptékváltást a laboratóriumi teszteléstől a kibővített termelés felé.

Ez a képesség segít gyorsabban realizálni a nyereségeket, és kreatív, adatközpontú kultúrát nevel a csapatokon belül, lehetővé téve számukra a tanulást és az alkalmazkodást, miközben a vevői igényekre összpontosítanak. A modell átlátható alapot biztosít a döntésekhez, így a tervezők és az üzemeltetők összehangolhatják, hogy mit, mikor és miért kell megváltoztatni.

A folyamatos bevezetés középpontjában a modell méretezése áll az ágyak és a downstream egységek között, miközben fokozatosan új érzékelőket és adatforrásokat adnak hozzá a pontosság élesítése és a bizonytalanság csökkentése érdekében. A megközelítés lehetővé teszi az adagolási stratégiák, a katalizátortöltés és a hőterhelés-beállítások gyors tesztelését, mérhető hatással az átviteli sebességre és a termékminőségre.

Az adatkezelés és a kompetenciák a kezdetektől fogva beépülnek: a terv célzott képzéseket tartalmaz a gépi tanulási képességek fejlesztésére, világos szerepeket Jacquie és más vezetők számára, valamint folyamatos modellkarbantartási rutinokat. Ez a struktúra biztosítja, hogy az iker igazodjon a termékspecifikációkhoz, a szabályozói elvárásokhoz és az ügyfelek igényeihez.

A következő lépések a skálázható, megismételhető útvonal biztosítását, a kísérleti projektből származó tanulságok beépítését, valamint a digitális iker más telephelyekre történő átvitelének felgyorsítását hangsúlyozzák, miközben fenntartják a irányítást és a kockázatkezelést.

Integrált MES, ERP és analitika skálázható felhőarchitektúrában

Indítsunk el néhány kísérleti integrációt, amelyek összekapcsolják a MES-t és az ERP-t egy skálázható felhőplatformon futó analitikával. Hozzunk létre egyetlen adatforrást a műveletek során. Alkalmazzunk gyors, API-központú megközelítést eseményvezérelt adatfolyamokkal, hogy valós idejű betekintést nyújtsunk a batch- és egységműveletekbe. Építsünk egy mérnöki vezetésű alapot, amely megbízható és könnyen bővíthető.

Válasszon egy felhő-natív köteget, amely összekapcsolja az MES-t, ERP-t és az analitikát egy könnyű, szolgáltatásorientált rétegen keresztül. Használjon ki mikro szolgáltatásokat és konténereket az egyes folyamatok fejlesztéséhez anélkül, hogy destabilizálná a többieket. Implementáljon egy adattóházat a strukturált termelési adatok egyesítésére elemzésre kész adatkészletekkel, lehetővé téve a gyors modellezést és az éles irányítópultekat. Vezessen be világos adatkormányzást, hozzáférés-vezérlést és származást a vezetői felügyelet kockázatának csökkentése érdekében.

A frontvonalas munkatársak és mérnökök számára kínáljon egy közös, szerepkörnek megfelelő irányítópult- és riasztáskészletet. A platformnak magas szinten kell tartania megbízhatóság és rugalmasságot offline módban is, valamint a sikertelen adatátvitelek automatikus újrapróbálkozását. Használjon aszinkron csatornákat a késleltetés minimalizálására és a pontos napi döntéshozatal biztosítására a telephelyeken.

A jövőbeli képességek kiépítéséhez kezdjen egy több funkciót átfogó erőfeszítéssel, amely kiterjed a mérnöki, a termelési és az IT területekre. Dolgozzon ki egy lépésenkénti tervet: alapozás, integráció és optimalizálás. Az alapozás során szabványosítsa az adatmodelleket, hozzon létre adatminőség-ellenőrzéseket és állítson be irányítást. Az integrációs fázisban kapcsolja össze az MES modulokat, az ERP modulokat és az analitikai munkaterheléseket; az optimalizálási lépésben finomhangolja az irányítópultokat és vezessen be prediktív analitikát további telephelyeken.

Mérje a hatást konkrét KPI-okkal: 5 perc alatti adat-késleltetés, akár 40%-kal csökkentett automatikus egyeztetési idő és 99,9%-nál magasabb irányítópult rendelkezésre állás. Kövesse nyomon az adatminőségi mutatókat és az automatizált munkafolyamatok arányát a fejlődés bemutatásához. Ez a megközelítés egy összefüggő megoldást kínál, amely következetes felhasználói élményt biztosít, miközben a skálázható irányítás révén csökkenti a teljes költséget és kockázatot.

Kiberbiztonsági irányítás és adathozzáférés-vezérlés a teljes architektúrán

Hozzon létre egy központosított kiberbiztonsági irányító testületet, amely egyértelmű adat-hozzáférési tulajdonjogot biztosít a teljes rendszerben, valamint bevezeti a legkisebb jogosultság elvét, a pontosan megfelelő időben történő hozzáférést és a folyamatos ellenőrzést negyedéves felülvizsgálatokkal. Ott, minden projekthez és kezdeményezéshez – a pod-októl a termékekig – a testület az irányítást a mérnöki és működési lábnyomhoz köti, a biztonságot katalizáló vegyi anyagnak tekinti, amely megerősíti a technológiát és az üzleti eredményeket, és szabványosítja a kontrollokat.

A kereszt-stack hozzáférés-szabályozás érvényesítése RBAC-vel egyének számára és ABAC-vel olyan kontextusokhoz, mint a projekt, az adatok érzékenysége és a környezet. Nem ugyanarra az ellenőrzőlistára hagyatkozunk; minden réteg testre szabott vezérlőket használ. A tulajdonjog biztosítja, hogy a csapatok megvédjék azokat. Jóváhagyás szükséges a magasabb szintű hozzáféréshez, és automatikus visszavonás a tétlenségtől számított 24 órán belül. Alkalmazzon hozzáférés-szabályozást a hálózati, számítási, tárolási és adatszinteken, beleértve az API átjárókat, a service mesheket és az adat katalógusokat.

Osztályozza az adatokat nyilvános, belső, bizalmas és korlátozott kategóriákba. Térképezze fel az adatfolyamokat a forrástól a termékig és az analitikáig, és kapcsolja össze az osztályozásokat a Microsoft Purview hozzáférési szabályzataival, hogy biztosítsa a következetes irányítást a helyszíni és a felhőalapú eszközök között.

Védje a mozgásban lévő és tárolt adatokat erős titkosítással és kulcskezeléssel. Használjon tokenizációt vagy adatmaszkolást az analitikában a bizalmas mezőkhöz, és tárolja a titkokat egy központi eszközben rotációval és hozzáférés-visszavonással. Ez kritikus a mérnöki munkaterhelések, pipeline-ok és a termékek életciklusa szempontjából. A többrétegű vezérlők robusztusabbak, mint a szigetszerű megközelítések.

Improve observability with a single footprint for logs: collect identity, access, and data lineage events; feed to a SIEM; set alerts on anomalous access patterns; run quarterly incident response drills; establish a no-blame culture to learn from incidents. Policy updates occur about evolving threats twice a year.

Roadmap and metrics: launch a pilot focusing on two critical projects in Q4, scaling into three cloud environments by the next year. Target: 95% of data assets classified, 90% of access requests reviewed within 15 minutes, and 99% of secrets rotated within 30 days. Track footprint reduction, operational resilience, and the ability to realize business outcomes and deliver secure products through this initiative.