Celanese Leads the Pack in Agentic AI – Innovation and Leadership

Recommendation: Wdrożenie agentów AI w kluczowych procesach pracy umożliwia szybkie podejmowanie decyzji w oparciu o dane. Celanese powinno wdrożyć globalną, interoperacyjną platformę, która łączy dane, modele i services aby tworzyć dostosowane plany dla zespołów klientów. Takie podejście zapewnia ścisły nadzór i clear, podejmując ryzyko gone od pierwszego dnia i umożliwiając zespołom predict wpływ na wyniki we wszystkich obszarach działalności. przyniósł łącząc instytucje i przedsiębiorstwa w jedną, skalowalną systems ecosystem.

Celanese przoduje w dziedzinie dzięki combining wiedzę z zakresu materiałoznawstwa ze sztuczną inteligencją wspomagającą liczne branże. Platforma umożliwia szybkie eksperymentowanie, zapewniając jednocześnie kontrolę nad zarządzaniem i jakością danych, co pozwala utrzymać ryzyko pod kontrolą. Wspiera enterprises poprzez dostarczenie tailored rekomendacje za pośrednictwem modeli, które predict wydajność i oferując services które przyspieszają współpracę z globalnymi instytucjami. Przywództwo opiera się na clear, powtarzalna metoda, którą można skalować w różnych działach i regionach.

Aby przełożyć strategię na wymierny wpływ, wdróż następujące kroki: ustanów międzyfunkcyjną radę zarządzającą w celu zarządzania etyką danych, bezpieczeństwem i zgodnością; zainwestuj w wysokiej jakości potoki danych i ustandaryzowane API, aby utrzymać systems interoperacyjny; wdrażać tailored AI services do zespołów obsługi klienta i pracowników; zmierzyć wpływ za pomocą clear metryki i panele kontrolne; planuj globalną ekspansję z regionalnymi kontrolami suwerenności danych. To, pozwalając many umożliwiać zespołom wydajniejszą współpracę oraz keep utrzymać tempo w miarę rozwoju planów; używać zwięzłego języka słowa które przekładają wartość na instytucje i kadrę kierowniczą.

Kontekst i Strategia dla Przywództwa AI Agenta Celanese

Rekomendacja: Wdrożyć dwuwarstwowy, agentowy program AI, który natychmiast zajmie się tysiącami rutynowych zadań na hali produkcyjnej i w procesach produkcyjnych, jednocześnie utrzymując kontrolę ludzi w pętli poprzez wspólny model zarządzania, który łączy strategię z wymiernymi wynikami biznesowymi. Kontynuować udoskonalanie podpowiedzi i zasad, aby uniknąć odchyleń.

Ramy kontekstowe i strategiczne: To podejście wykorzystuje modułowy stos technologiczny i generację modeli, które uczą się na podstawie wcześniejszych danych oraz niedawno przechwyconych sygnałów, stosując zarówno dane historyczne, jak i dane wejściowe w czasie rzeczywistym, co jest zgodne z tempem Celanese.

Dwa główne obszary: projektowanie produktu i utrzymanie fabryki, gdzie agentalna SI może kontynuować analizę tysięcy dziennych danych wejściowych i odpowiadać na zapytania inżynierów i operatorów, często pomagając w rozwiązywaniu powtarzających się problemów i optymalizacji zadań.

Zarządzanie: wdrożyć niezwykle jasny proces eskalacji dla wyzwalaczy zdarzeń, z zatwierdzeniami uwzględniającymi nadzór człowieka; zapewnić wspólne zrozumienie między zespołami; prowadzić audytowalne dzienniki. Taka struktura poprawia również zrozumienie potrzeb operatorów i zachowania AI.

Metryki i cele: dążyć do redukcji czasu cyklu o 15-25%, poprawy wydajności za pierwszym razem o 20-40% i zmniejszenia liczby kontroli manualnych o 30-50% w ciągu 12 miesięcy; śledzić metryki, takie jak zapytania rozwiązywane automatycznie i zadania zautomatyzowane, co prowadzi do lepszej jakości produktu i szybkiego feedbacku.

Plan wdrożenia: rozpocząć od dwóch fabryk pilotażowych w IV kwartale 2025 r., podłączyć do strumienia danych o produktach oraz interfejsów MES/ERP, przeszkolić interdyscyplinarny zespół, a następnie rozszerzyć na kolejne cztery lokalizacje do połowy 2026 r. wraz z rozbudową bazy wiedzy.

Ludzie i kultura: wprowadzić program szybkiego podnoszenia kwalifikacji dla operatorów i inżynierów, stworzyć interdyscyplinarne, sprawcze zespoły AI oraz utrzymać jasną ścieżkę do wprowadzania na rynek funkcji opartych na AI.

Określanie przypadków użycia AI opartej na agencie w produkcji chemicznej

Zacznij od opartego na planowaniu przypadku użycia genAI dla podstawowych operacji jednostkowych, zweryfikuj na nowoczesnej instalacji pilotowej, a następnie rozszerz w kierunku pełnej produkcji. To stało się ścieżką referencyjną, aby zmniejszyć Twoje obciążenie poprzez dostarczanie rekomendowanych zmian w recepturach, przesunięć w czasie i sygnałów ryzyka poprzez powiadomienia tekstowe dla operatorów i inżynierów; jednakże potrzebne jest zarządzanie, aby zapewnić zgodność z zasadami bezpieczeństwa.

Skup się na konkretnych kategoriach i mierzalnych wynikach: planowanie i harmonogramowanie, kontrola jakości, zarządzanie energią i utrzymanie zasobów. Każda kategoria definiuje powierzchnię danych, punkty decyzyjne i oczekiwania dotyczące szybkości. Poniżej znajdują się kroki, aby przełożyć te przypadki użycia na konkretne możliwości.

1. Zakres, cele i metryki: wydajność, czystość, energia na jednostkę, czas cyklu; uwzględnij ograniczenia inżynieryjne i zarządcze, aby zmiany były bezpieczne i audytowalne.
2. Mapuj źródła danych i interfejsy: połącz czujniki, LIMS, MES, ERP; stwórz warstwę danych i czytelne wykresy; ustanów kanał powiadomień dla alertów i zatwierdzeń, z jasną ścieżką ręcznego obejścia.
3. Wybierz oparte na planowaniu podejście genAI i określ działania: modyfikacje przepisów, zmiany w harmonogramie, zamówienia materiałów i ręczne korekty w razie potrzeby. Uwzględnij zabezpieczenia, aby zapobiec niebezpiecznym zmianom.
4. Zbuduj pętlę operacyjną: genAI sugeruje działania, planer zatwierdza ograniczenia, operatorzy akceptują poprzez powiadomienia lub ręczne wprowadzanie danych, a następnie następuje realizacja z możliwością śledzenia.
5. Prototyp w kontrolowanym środowisku; uwzględnij punkty odniesienia PNNL w celu kalibracji metryk szybkości, bezpieczeństwa i niezawodności.
6. Zarządzanie i kontrola ryzyka: zdefiniować role w zakresie zatwierdzania, rejestrowania działań i przedstawiania danych kierownictwu; zminimalizować obciążenie poprzez jasny podział obowiązków i automatyzację tam, gdzie to właściwe.
7. Skaluj w kierunku ekosystemu: rozszerz do dużych zakładów, zintegruj z systemami korporacyjnymi i dostosuj, aby spełnić określone wymogi bezpieczeństwa i regulacyjne.

Niezależnie od tego, czy wdrażasz podejście modułowe, czy pełnowymiarowe, utrzymuj stałą pętlę informacji zwrotnych z zespołem inżynierskim i proaktywną strategię powiadamiania, aby wcześnie wychwytywać problemy. Dane powinny być transparentne dla zespołów poprzez pulpity i podsumowania tekstowe, podczas gdy ekosystem nieustannie dąży do szybkości i niezawodności.

Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem autonomicznych agentów AI w sterowaniu procesami

Wdrożyć planistę głównego, który wykorzystuje LLM razem z modelami dziedzinowymi, aby umożliwić podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym i realizować je za pomocą systemu sterowania w pętli zamkniętej.

Umożliwia to proaktywne podejmowanie decyzji, zapewniając, że alokacja zasobów i logistyka są dostosowane do potrzeb zakładu, przy jednoczesnym zmniejszeniu marnotrawstwa. Takie podejście pozwala mieć na oku priorytetowe zadania i dostosowywać się do zmieniających się warunków bez ręcznej interwencji, umożliwiając zespołom działanie wspólnie, a nie w izolacji.

Architektura stawia koordynację wieloagentową w centrum: planista nadrzędny koordynuje cele, obok lokalnych agentów odczytujących sygnały z czujników i strażnika bezpieczeństwa blokującego krytyczne limity. Zespół współpracuje; operatorzy analizowali kontekst i tworzyli audytowalne rekomendacje. Forum służy jako szybki kanał weryfikacji do obsługi wyjątków, dzięki czemu decyzje mogą być omawiane bez spowalniania wykonania. Taki układ pozwala zespołom szybko radzić sobie z przypadkami brzegowymi i utrzymywać stabilną wydajność.

LLM tłumaczą dane z czujników i modele procesów na praktyczne rekomendacje; system jest w stanie zaproponować liczne strategie zgodne z zamierzeniami zakładu i poddać je ocenie pod kątem jakości, zużycia energii i wskaźników przepustowości. Zdolność obliczeniowa jest alokowana do przeprowadzania wnioskowania, porównywania opcji i prezentowania uszeregowanego zestawu decyzji do podjęcia.

W pętlach czasu rzeczywistego, gdy parametr wykracza poza próg, zadania są przepriorytetyzowane; system prosi o potwierdzenie krytycznych działań za pośrednictwem forum, podczas gdy zadania niekrytyczne wykonują się automatycznie. Sprzyja to proaktywnej współpracy z klientami i skraca czas cyklu dostosowań.

Krytyczne elementy sterujące blokują wymogi bezpieczeństwa, zachowując elastyczność w przypadku zadań o mniejszym znaczeniu. Cały zakład może zmieniać plany na bieżąco, zachowując ciągłość obliczeń i gromadzenia danych oraz zapewniając, że decyzje pozostają zgodne z priorytetami i celami biznesowymi. Odporność na zakłócenia, przypominająca kaktusa, pomaga systemowi radzić sobie z zakłóceniami bez utraty przepustowości.

Stosując to podejście, klienci obserwują szybsze decyzje, mniejsze straty i lepsze zarządzanie zasobami, z proaktywną kontrolą, która ogranicza przestoje i poprawia dopasowanie priorytetów w procesach.

Architektura danych, platformy i zarządzanie w celu wdrożenia agentywnej sztucznej inteligencji

Wprowadź modularną strukturę danych, zakotwiczoną przez jasną warstwę zarządzania, aby umożliwić agentic AI na dużą skalę. Ta znacząca zmiana zwiększyła niezawodność, przyspieszyła proces podejmowania decyzji i zapewniła odpowiednie podstawy do współpracy między zespołami w firmie. Zespoły mogą aktywnie testować funkcje w bezpiecznych piaskownicach, aby zweryfikować wpływ przed szerszym wdrożeniem.

Zaprojektuj nowoczesną architekturę danych, która łączy źródła, magazyny i modele poprzez elastyczną strukturę. Stwórz katalogi metadanych, rodowód danych, mechanizmy kontroli dostępu i polityki udostępniania danych, aby zmniejszyć ryzyko problemów i przyspieszyć dostęp do danych. Stwórz produkty danych na poziomie holonu, które można łączyć na żądanie, z utworzonymi panelami kontrolnymi i dziennikami audytu, które pokazują, kto i do czego uzyskał dostęp, zapewniając jasne pochodzenie danych. Wykorzystaj zasoby potrzebne zespołom analitycznym i zoptymalizuj logistykę przepływów danych, aby zasoby były ponownie wykorzystywane, a zespoły unikały duplikacji, a zasoby wykorzystywane w produkcji były zarządzane.

Warstwa platformy powinna koordynować zadania agentów w pętlach przetwarzania konwersacyjnego i uczenia się przez wzmacnianie. Proaktywnie zarządzać politykami, ponownymi próbami i kontrolami bezpieczeństwa, aby agenci działali w granicach domeny. Zapewniać ujednolicony interfejs API, wersjonowane kontrakty danych i lekkie piaskownice do eksperymentowania, w których badacze testują pomysły przed wdrożeniem produkcyjnym. Takie podejście zmniejsza opóźnienia i daje zespołom jedno miejsce do zarządzania flagami funkcji, monitami i adapterami.

Zarządzanie danymi musi określać, kto ma dostęp do danych, kiedy uruchamiać audyty i jak rozwiązywać problemy. Kierownik ds. danych lub dyrektor ds. danych powinien zwoływać międzyfunkcyjne rady w celu przeglądu ryzyka, stronniczości i zgodności, z kwartalnymi przeglądami i corocznymi ćwiczeniami red-team. Wykorzystuj zarządzanie na poziomie holonu, traktujące każdy komponent jako całość i część większego systemu, aby zapewnić odpowiedzialność. Ustanów procesy decyzyjne, które rejestrują uzasadnienie i wyniki, umożliwiając identyfikowalność dla badaczy i audytorów.

Kluczowe wskaźniki: odświeżanie danych co pięć minut dla krytycznych potoków, opóźnienie poniżej 100 ms dla pętli decyzyjnych i dostępność 99,9% dla podstawowych API. Zacznij od dużego pilota w obszarze logistyki i łańcucha dostaw, a następnie skaluj do innych linii biznesowych. Zdefiniuj trzy podstawowe platformy: jezioro danych (data lakehouse), bazę wektorową dla embeddingów i usługę strumieniowania; upewnij się, że platformy są wykorzystywane w wersjach produkcyjnych. W celu zapewnienia zgodności wymagaj rejestrów pochodzenia dostępu i kwartalnych aktualizacji zasad. Proaktywnie monitoruj anomalie i problemy za pomocą zautomatyzowanych testów i symulowanych złośliwych zapytań. Dąż do zmniejszenia tarcia i kosztów pośrednich poprzez konsolidację narzędzi i standaryzację interfejsów w zespołach.

Zaprosić badaczy z działów analiz, operacji i produktu do przeglądu architektury, dzielenia się wynikami i proponowania ulepszeń. Szef działu danych powinien zapewnić, że firma utrzymuje nowoczesny stos technologiczny, gotowy na przyszłość, jednocześnie kontrolując koszty. Zespół wspiera dostarczanie materiałów szkoleniowych dotyczących wykorzystania platformy, w tym wytycznych dotyczących proaktywnego budowania zdolności agentowych. Wykorzystywać pętle informacji zwrotnej do dostosowywania polityk i definicji danych w miarę rozwoju organizacji.

Talent, zarządzanie i przywództwo na rzecz skalowalnego wdrażania AI

Utwórz scentralizowane biuro ds. sztucznej inteligencji, kierowane przez dyrektora ds. sztucznej inteligencji, który odpowiada za kompleksowe wdrażanie, od źródeł danych po produkcję, i łączy procedury modelowania z wynikami biznesowymi w Celanese. Zbuduj mały, kompetentny zespół podstawowy, który łączy wiedzę specjalistyczną z zakresu nauki o danych, inżynierii oprogramowania i operacji, oraz umożliw zespołom operacyjnym szybkie reagowanie na informacje zwrotne. Wybierz narzędzia używane w różnych działach, aby zapewnić spójność i ograniczyć fragmentację.

Zdefiniuj zarządzanie z jasno określonymi prawami i obowiązkami na warstwach strategicznej, taktycznej i operacyjnej. Ustanów pojedyncze źródło dla zbiorów danych, artefaktów modeli i dokumentacji zgodności, a następnie wdroż lekkie bramki zatwierdzania, aby dotrzymać kroku potrzebom biznesowym, zachowując jednocześnie zgodność ze standardami wewnętrznymi i zewnętrznymi. Dokumentuj decyzje dotyczące ryzyka i kompromisów, aby zwiększyć przejrzystość praktyk zarządzania.

Strategia talentów koncentruje się na przyciąganiu i utrzymywaniu najlepszych pracowników, tworzeniu międzyfunkcyjnych zespołów oraz inwestowaniu w ciągłe podnoszenie kwalifikacji. Określ role, takie jak programiści AI, inżynierowie ML, opiekunowie danych i operatorzy platform, a następnie powiąż wyniki z mierzalnymi wskaźnikami produktywności. Zapewnij jasne kanały komunikacji, aby utrzymać spójność interesariuszy i przyspieszyć proces podejmowania decyzji w zespołach. Buduj interdyscyplinarną inteligencję, łącząc wiedzę o danych z wiedzą ekspercką. Ustanów bodźce do szybkiego rozwiązywania problemów i poprawy przepustowości projektów.

Stwórz solidną pętlę cyklu życia danych i modelu: pozyskiwanie danych, inżynieria cech, trenowanie, ewaluacja, wdrożenie, monitorowanie i wycofywanie z użytku. Zastosuj predefiniowane ograniczenia i kontrole, aby zminimalizować straty, wykrywać dryf i automatycznie przywracać poprzednią wersję w przypadku przekroczenia progów ryzyka.

Proaktywnie rozwiązując wąskie gardła techniczne i związane z zarządzaniem, Celanese może przyspieszyć bezpieczne skalowanie. Wykorzystaj standaryzowane narzędzia, współdzielone zbiory danych i podejście platformowe, aby zoptymalizować produktywność i zminimalizować przeróbki. Utrzymaj zgodność z przepisami dzięki przejrzystym ścieżkom audytu i transparentnemu raportowaniu oraz zapewnij identyfikowalność wyników do źródła.

Mierzenie wpływu: Kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) i kokpity menedżerskie dla liderów innowacji

Rozpocznij od skoncentrowanego zestawu KPI, który jest bezpośrednio powiązany ze strategią: wybierz 5 metryk, przypisz właścicieli i opublikuj dashboard dla grupy innowatorów, dostarczając liderom sygnały w czasie rzeczywistym. Zapewnij zgodność między zespołami inżynieryjnymi, badawczymi i produktowymi, aby dane były porównywalne. Zdefiniuj cele, częstotliwość aktualizacji i ustal jedno źródło prawdy. Takie podejście przynosi jasną wartość i jest warte inwestycji, zapewniając tak bardzo potrzebną klarowność i bezpośrednią ścieżkę do wpływu.

Mapuj źródła danych z napływu pomysłów, eksperymentów, opinii klientów i monitoringu finansowego. Utrzymuj obciążenie obliczeniowe na akceptowalnym poziomie, grupując metryki w widoki krótko- i długoterminowe, współpracując z zespołami produktowymi, inżynieryjnymi i badawczymi. Ustal ograniczenia dotyczące aktualności danych i zgody, a także wyznacz stewarda danych, który koordynuje działania z badaczami i inżynierami w ramach forum, aby zapobiec powstawaniu silosów i zapewnić analizę międzyzespołową.

KPI powinny obejmować nakłady, procesy i wyniki. Przykłady: liczba zgłoszonych pomysłów na kwartał; liczba uruchomionych pilotażów miesięcznie; czas realizacji pilotażu w tygodniach; szybkość uczenia się definiowana jako zweryfikowane spostrzeżenia na eksperyment; koszt pilotażu; wzrost przychodów z pilotażów; wskaźniki odporności, takie jak średni czas potrzebny na odzyskanie sprawności po nieudanym eksperymencie.

Panel kontrolny powinien być modułowy i oparty na rolach: kadra kierownicza widzi wskaźniki strategiczne, zespoły widzą dane operacyjne, a naukowcy widzą szczegóły na poziomie eksperymentów. Dla każdej metryki należy uwzględnić bezpośredniego właściciela, źródło danych, częstotliwość odświeżania i alerty progowe. Taka konfiguracja zwiększa widoczność w zespołach i pozwala uniknąć ograniczenia do jednego widoku, z alertami opartymi na forach, które wywołują dyskusje w odpowiednim czasie w organizacji.

Kroki skalowania: przełożenie strategii na pomiary; utworzenie międzyfunkcyjnego forum do kwartalnych przeglądów; wdrożenie pilotażowe w jednej linii produktowej; zebranie informacji zwrotnych; oraz wdrożenie w całym portfolio. Upewnij się, że rozwijające się metryki wspierają zwinność, tworząc odporną strukturę, którą badacze i inżynierowie mogą wspólnie wykorzystywać, z jasną ścieżką od wniosków do wpływu.