TotalEnergies and Emerson Sign a Strategic Collaboration to Boost Industrial Data Value

Recommendation: Implemente já um projeto unificado de governação e análise de dados para maximizar o valor da colaboração entre a TotalEnergies e a Emerson. Construa uma estrutura de dados centralizada, nomeie um responsável multifuncional e implemente o acesso a dashboards e relatórios sólidos desde o primeiro dia. A TotalEnergies e a Emerson anunciaram esta iniciativa e comprometem-se com uma abordagem orientada por normas em todos os locais, alinhando equipas, fornecedores e operadores em torno de objetivos comuns.

As tecnologias do programa conjunto permitem o streaming em tempo real dos sensores da refinaria, o processamento edge-to-cloud e modelos de manutenção preditiva. A iniciativa visa otimizar os modelos de dados para que a maioria das unidades troque informações consistentes através de um único canal de distribuição. O António lidera a equipa de capacitação de dados, garantindo uma governação sólida e que a inmação flua para operadores, engenheiros e executivos com alcance ilimitado. O plano impõe standards para metadados, linhagem e controlo de acesso, e publicará dashboards trimestrais para monitorizar o progresso.

Nos primeiros pilotos em 12 instalações, a colaboração resultou num aumento de 121% na OEE e numa redução de 91% no tempo de inatividade não planeado, enquanto os dashboards encurtaram o tempo de deteção de problemas em 251% e melhoraram a precisão do planeamento da manutenção. Os relatórios do programa indicam um aumento mais rápido para novas linhas de produção e uma visibilidade mais clara da distribuição de energia e materiais nos locais. A TotalEnergies está empenhada em expandir os pilotos para 25 instalações no próximo ano.

Seguindo este embalo, as equipas devem aplicar estes passos: mapear fontes de dados de sensores, ERP e SCADA; adotar um modelo de dados padronizado e uma única fonte de verdade; implementar dashboards para operadores e liderança; estabelecer uma backbone de distribuição com acesso baseado em funções; e gerar relatórios mensais alinhados com os padrões acordados. O antónio coordena revisões multifuncionais para estreitar os ciclos de feedback e garantir ações rápidas e concretas ao nível do local.

Espere um fluxo ilimitado de *insights* acionáveis que conectam tecnologias ao longo da cadeia de valor, desde o equipamento de campo até à sala de controlo. Esta colaboração ajudará a minimizar atrasos, otimizar a utilização de ativos e melhorar as margens de segurança. À medida que a TotalEnergies e a Emerson dimensionam o programa, a maioria das instalações obterá uma visibilidade sólida e um caminho para a frente para melhorias de desempenho sustentadas.

Passo 4 Altura de executar o seu plano

De imediato, definir um sprint de execução de 90 dias com marcos claros e um único responsável. Este plano designa um presidente de programa para liderar a equipa conjunta e assinar uma carta de governação de dados no prazo de sete dias. A sequência certa acelera as vitórias.

Acompanhe o progresso com um dashboard de informação unificado que abrange ativos, sites e parceiros. Crie pipelines de dados usando métodos comprovados: ingestão, limpeza, validação e linhagem. Use fontes fiáveis e defina regras de qualidade de dados para evitar desvios. Um ditado como ‘dados primeiro’ não é suficiente; nós apoiamos isso com ações.

A gestão de dados mestres torna-se a espinha dorsal: padronize a informação de produtos, códigos de zona e dados de fornecedores; mantenha uma única fonte de verdade para evitar duplicações.

Executar em sprints baseadas em zonas: nomear responsáveis de zona, realizar revisões semanais e bloquear etapas com aprovações formais antes de avançar para a zona seguinte. Esta abordagem mantém a gestão alinhada e ajuda a acompanhar o progresso de forma previsível. Um simples clique nos dashboards permite verificações rápidas, permitindo que as equipas atuem com autonomia, mantendo-se alinhadas. Isto exige uma gestão de projeto disciplinada para ser executado.

Implemente a gestão da mudança com formação direcionada, workshops práticos e ciclos de feedback rápidos. Quando as equipas veem informações fiáveis, a compreensão aumenta e a reputação de decisões orientadas por dados fortalece-se em toda a organização. Esta mudança gera um poderoso retorno sobre o investimento. A iniciativa também cria um caso reforçado para a captura de valor a partir da troca de insights com uma governação disciplinada.

Identificar Casos de Uso Industriais Prioritários e Valor Esperado

Comece com um inquérito estruturado para identificar os 4 principais casos de uso por nível de impacto nas operações, energia e gestão de ativos. Envolva entidades de engenharia, operações, TI e sustentabilidade, e obtenha a aprovação de líderes para uma declaração de princípios concisa. Reveja o histórico e os relatórios para compreender os pontos problemáticos e as oportunidades que foram negligenciadas, depois identifique as lacunas onde o fornecimento de informações acionáveis resultaria num valor mensurável. Envolva a aspentechs para configurar uma arquitetura comum e fluxos de dados na mesma plataforma.

Os principais casos de uso incluem manutenção preditiva para equipamentos rotativos de alto valor, otimização de energia habilitada por AIoT em energias renováveis e refinarias, otimização de processos em tempo real, monitorização de emissões e relatórios regulamentares, e visibilidade da cadeia de abastecimento. Cada caso beneficia de um modelo de dados padrão, acionadores claros e um conjunto partilhado de referências para comparar o desempenho entre locais.

O valor esperado abrange várias métricas: melhoria do tempo de atividade de 5-15%, reduções do MTTR de 20-40%, poupança de energia de 3-8% e reduções dos custos de manutenção de 10-25%. Acompanhe o progresso com relatórios mensais comparados com uma linha de base definida e o histórico do desempenho do local para garantir que obtém o retorno financeiro e operacional total.

Os conceitos de arquitetura enfatizam os dispositivos edge a alimentar modelos AIoT para um data lake centralizado, com registo de modelos, dashboards e governance. Descreva o fluxo de sensores para insights, reutilize templates entre sites e preserve as marcas registadas das entidades colaboradoras. Construa um framework escalável que mantenha a qualidade dos dados e suporte uma iteração rápida, protegendo simultaneamente a reputação e a conformidade em operações de energias renováveis e downstream.

A implementação deverá começar com um projeto piloto de 90 dias, focado em 2–3 casos de uso de elevado impacto. Designar um gestor dedicado para supervisionar a regulamentação, coordenar o _feedback_ do inquérito e monitorizar os KPIs. Utilizar regulamentações de casos de uso de 1 página, relatórios de progresso semanais e uma revisão de encerramento para decidir sobre os próximos passos de expansão. Alinhar os patrocinadores para aprovarem o plano e garantir que o impulso é mantido entre líderes e operadores.

**Propriedade dos Dados:** Define quem é responsável pela qualidade, integridade e utilização dos dados. **Gestão de Dados:** Define as responsabilidades pela gestão, monitorização e manutenção dos dados. **Políticas de Acesso:** Define quem tem permissão para aceder a que dados, e sob que condições.

Definir a propriedade dos dados através da atribuição de um proprietário nominal para cada domínio de dados, como dados de ativos, dados de processos e dados comerciais, e vincular a propriedade a uma carta de responsabilidades formal. Isto cria uma fonte de verdade para os conjuntos de dados e transforma os dados num prémio para as equipas que fornecem insights fiáveis, e não num mistério a ser guardado. Limitar o acesso a elementos sensíveis a um grupo restrito e publicar uma política simples e visualizável que mostre quais os conjuntos de dados que podem ser visualizados ou clicados por cada função e em que condições.

Instituir a gestão de dados, designando responsáveis pela qualidade dos dados, metadados e linhagem. Os responsáveis mantêm a exatidão da informação e garantem a rastreabilidade ao longo de toda a cadeia de valor, incluindo fluxos de dados digitais e químicos. Contribuem para a tomada de decisões relativamente à utilização, partilha e ciclo de vida dos dados e operam com uma carta clara que define as responsabilidades por domínio e os processos para a resolução de problemas e melhoria contínua.

Definir políticas de acesso: implementar um modelo de privilégio mínimo com controlos de acesso baseados em funções. Identificar dados por classificação e associar o acesso a aprovações explícitas. Fornecer um mecanismo simplificado de "clicar para ver" para utilizadores autorizados, com registo automático de quem viu o quê, quando e a partir de que dispositivo. Garantir revisões periódicas para revogar acessos desnecessários e ajustar políticas à medida que os projetos evoluem, incluindo colaborações interfuncionais e alterações contínuas nos requisitos. Lá, verá como os respetivos processos se alinham com a conformidade e a gestão de riscos.

Operacionalizar regras de partilha com acordos de partilha externa explícitos, mantendo o источник contido em repositórios internos. Monitorizar a utilização em relação aos projetos, medir a eficiência e manter termos claros sobre o tratamento de dados. Aproveitar dashboards para monitorizar padrões de acesso e reservar o prémio de tomada de decisão rápida e fiável para as equipas que cumprem as regras. Incluir notas de karsanbhai sobre a adoção de políticas e melhoria contínua para manter o ímpeto em implementações contínuas.

Conceção da Integração de Dados e Arquitetura da Plataforma

Adotar uma camada de integração de dados modular, baseada em templates, com um modelo de dados unificado para acelerar a concretização de valor em todo o portfólio. Utilizar um único template para ingestão, transformação e orquestração que todas as equipas aplicam durante a transição. Atribuir responsabilidade clara ao presidente e à liderança para alinhar prioridades, definir o que deve ser padronizado e especificar como o sucesso será medido. Durante o lançamento inicial, priorizar a visibilidade da linhagem de dados, o tratamento de erros padronizado e os schemas versionados para reduzir conflitos. Estas ações devem ser realizadas iterativamente e alinhadas com um plano de encerramento concreto, para que o progresso possa ser rastreado em muitos ativos e geografias. Além disso, estabelecer cadências de governação que mantenham o programa no caminho certo durante os ciclos trimestrais. Estas empresas operam nos domínios upstream, refinação e logística, pelo que a unificação das definições e dos controlos de acesso é essencial desde o primeiro dia. A orientação de Karsanbhai ajudará a harmonizar as práticas regionais com os padrões corporativos durante o alinhamento do âmbito.

• Modelo de dados unificado e catálogo de metadados para eliminar lacunas semânticas e permitir relatórios consistentes entre sistemas de origem e a cloud.
• Pipelines orientadas a eventos e baseadas em templates que suportam cargas de trabalho em batch e em streaming, permitindo velocidade sem sacrificar a precisão.
• Padrões claros de integração (ingestão, transformação, orquestração) definidos por um único modelo, reduzindo conflitos e permitindo a rápida integração de novas fontes de dados.
• Dashboards de virtualização de dados e linhagem para melhorar a visibilidade para a liderança durante uma transição e para os auditores durante os ciclos de fecho.
• Controlos de acesso centralizados e uma camada de governação de dados leve para minimizar os riscos, capacitando simultaneamente as equipas de produto a avançar rapidamente.

• A planta arquitetónica enfatiza uma plataforma de dados híbrida: um data lakehouse para dados brutos e selecionados, uma camada semântica para consultas unificadas e uma camada de streaming para insights em tempo real.
• Integrações habilitadas para microsserviços e API para dissociar parceiros e sistemas, reduzindo a probabilidade de conflitos quando as fontes mudam.
• Pipelines orientadas por templates que as equipas reutilizam, garantindo a consistência das regras de qualidade de dados, repetições e tratamento de erros.
• Capacidades de simulação para validar os fluxos ponta a ponta, os objetivos de latência e a resiliência sob cargas de pico antes do lançamento em produção.

O planeamento da transição centra-se na governação, nas pessoas e na gestão de riscos. Durante o planeamento, atribua a responsabilidade ao presidente e à liderança, com um patrocinador dedicado para cada domínio, e nomeie uma equipa multifuncional liderada por um "chief data officer" ou função equivalente. Ao adicionar novas integrações, imponha uma verificação na revisão do design, limites de qualidade de dados e controlos de segurança para limitar alterações regressivas. Durante a implementação, acompanhe o progresso com um scorecard simples que cubra a cobertura, a latência, a taxa de erro e a fidelidade dos dados. Estas medidas ajudam a mitigar riscos e a apoiar melhorias contínuas, enquanto a otimização contínua reduz os custos operacionais ao longo do tempo.

A validação orientada por simulação sustenta a confiança na arquitetura. Execute cenários "e se" para picos de dados, falhas de ativos e falhas de fornecedores para quantificar os objetivos de tempo de recuperação e os objetivos de ponto de recuperação. Durante os testes, compare os resultados simulados com as linhas de base do mundo real para identificar lacunas e ajuste os modelos em conformidade. O que aprende é integrado novamente na biblioteca de modelos para que as futuras integrações amadureçam mais rapidamente e com menos ciclos de retrabalho.

Fechar o ciclo requer evidências visíveis de valor. Estabeleça dashboards que mostrem melhorias no tempo de obtenção de conhecimento, número de integrações bem-sucedidas por trimestre e reduções em conflitos de dados. Estas métricas orientam a priorização, informam as discussões contínuas com a liderança e apoiam a implementação contínua em toda a empresa. Na prática, muitas equipas referenciarão os mesmos resultados de simulação para justificar as alterações, garantindo o alinhamento desde os projetos-piloto até à produção.

Implementar Controlos de Segurança, Privacidade e Conformidade

Implementar uma estrutura unificada de controlos de segurança, privacidade e conformidade ao longo do ciclo de vida dos dados com automatização orientada por políticas para acelerar o valor, protegendo simultaneamente os ativos. Esta estrutura suporta equipas multifuncionais e alinha-se com os objetivos de negócio, fornecendo diretrizes concretas para o desenvolvimento e operações de produtos.

Estruture o programa em torno de três pilares: privacidade de dados, segurança de dados e cumprimento regulamentar, todos ancorados por uma governação estruturada e uma titularidade claramente definida. A abrangência estende-se a pessoas, processos e tecnologia, com responsabilidades distintas para o gabinete de privacidade, a equipa de segurança e as equipas de produto.

Tome estas medidas concretas: mapeie os dados recolhidos entre produtos, classifique por sensibilidade, identifique as origens dos dados, implemente controlos de acesso agressivos, encripte os dados em trânsito e em repouso, etiquete os dados para retenção e estabeleça um manual de resposta a incidentes. Estes controlos vêm acompanhados de um plano de formação para os funcionários, e um inquérito trimestral ajuda a captar a sensibilização e o alinhamento. Alinhe a aprovação da liderança com a supervisão ao nível do conselho de administração.

Seguindo estas medidas, as equipas podem adaptar-se rapidamente, acelerando o valor dos produtos de dados, mantendo ao mesmo tempo uma pegada gerível. Um blogue trimestral partilha as lições aprendidas, acompanha o progresso e orienta os próximos passos.

Definir Marcos, Recursos e Plano de Mitigação de Riscos

Definir uma cascata de marcos de 90 dias com um único responsável principal e relatórios alinhados para monitorizar o progresso em todas as entidades. Estabelecer um plano estruturado e orientado pela governação que traduza a intenção estratégica em fluxos de trabalho concretos, garantindo que as equipas interorganizacionais partilham uma compreensão comum dos fluxos de dados, da propriedade e dos critérios de sucesso. Esta abordagem acelera a otimização do valor dos dados, alinhando as ações a curto prazo com os objetivos a longo prazo e fornecendo uma representação clara do progresso à liderança e aos patrocinadores da marca.

Plano de recursos: atribuir três equipas multifuncionais – governação, integração de dados e análise – com 22 equivalentes a tempo inteiro durante 12 meses. Alocar um orçamento de 1,5 milhões de euros, cobrindo capacidade na nuvem, ferramentas de catalogação de dados, middleware de integração, formação e consultoria externa. Criar rituais operacionais estruturados: sincronizações semanais, dashboards de progresso quinzenais e análises mensais por parte da gestão de topo. Documentar as definições de dados mestres, as regras de obtenção e o conjunto de relatórios que a liderança espera monitorizar: qualidade dos dados, tempos de ciclo e valor realizado face ao objetivo. Construir uma colaboração eficaz através de direitos de decisão claros e vias de escalonamento rápidas, para que as equipas avancem em sincronia.

Plano de mitigação de riscos: mapear os principais riscos num registo de riscos estruturado com responsáveis e pontuações de calor. As prioridades incluem carências na qualidade dos dados, estrangulamentos de acesso e falta de recursos qualificados; mitigar através de formação cruzada, onboarding paralelo e diversificação de fornecedores. Elaborar um plano de transição a curto prazo para manter os prazos críticos intactos caso um fornecedor atrase a entrega. Estabelecer uma cadência de testes e validação a curto prazo para manter a compreensão da linhagem dos dados e a integridade da linhagem claras para todas as organizações.

Governação e liderança: formar um organismo diretor conjunto que represente a TotalEnergies e a Emerson, com representação da mesma liderança sénior nas entidades e marcas. Definir direitos de decisão, caminhos de escalonamento e uma cadência de briefings executivos. Vincular o plano a objetivos claros: poupança de custos, tempo de rentabilização mais rápido e expansão do catálogo de produtos orientados por dados oferecidos às marcas internas. Descrever as medidas de correção para a escassez de competências críticas e para quaisquer marcos falhados, e publicar uma previsão trimestral ajustada ao risco num conjunto de relatórios partilhado.

Otimização e medição: definir KPIs como a integridade dos dados a 95%, latência dos dados inferior a duas horas e tempo do ciclo de relatório inferior a 24 horas. Monitorizar o valor potencial da colaboração através da redução incremental no manuseamento manual de dados e no rendimento da aquisição de fontes de dados. Utilizar um dashboard estruturado para visualizar o progresso, as melhorias potenciais e o impacto no valor da marca. Incluir indicadores de prontidão de execução para a aquisição planeada de capacidades de análise para preencher lacunas e acelerar a inovação.