Celanese Leads the Pack in Agentic AI – Innovation and Leadership

Recommendation: Enabling agentic AI across core workflows delivers fast, data-driven decisions. Celanese should implement a global, interoperable platform that combines data, models, and services to create tailored plans for customer teams. This approach keeps governance tight and clear, making risks gone from day one and enabling teams to predict outcomes across operations. It has brought together institutions and enterprises in a single, scalable systems ecosystem.

Celanese leads the field by combining materials science know‑how with agentic AI to support many industries. The platform enables rapid experimentation, enabling governance and data quality controls that keep risk in check. It supports enterprises by providing sob medida recommendations through models that predict performance and by offering services that accelerate collaboration with global institutions. The leadership rests on a clear, repeatable method that can be scaled across divisions and regions.

To translate strategy into measurable impact, implement these steps: establish a cross‑functional governance board to manage data ethics, security, and compliance; invest in high‑quality data pipelines and standardized APIs to keep systems interoperable; roll out sob medida IA services to customer teams and employees; measure impact with clear metrics and dashboards; plan global expansion with regional data sovereignty controls. This, allowing many teams to collaborate more efficiently and to keep momentum as plans scale; use concise words that translate value to institutions and executives.

Context and Strategy for Celanese’s Agentic AI Leadership

Recommendation: Deploy a dual-layer agentic AI program that immediately tackles thousands of routine tasks on the factory floor and in product workflows, while keeping humans in the loop through a shared governance model that ties strategy to measurable business outcomes. Continue to refine prompts and policies to avoid drift.

Context and strategy frame: This approach uses a modular technology stack and a generation of models that learn from earlier data and recently captured signals, using both historical data and real-time inputs, aligning with Celanese’s pace.

Two primary lanes: product design and factory maintenance, where the agentic AI can continue to analyze thousands of daily inputs and answer queries from engineers and operators, often helping tackle recurring issues and optimize tasks.

Governance: implement an extremely clear escalation process for event triggers, with human-in-the-loop approvals; ensure shared understanding across teams; maintain auditable logs. This structure also improves understanding of operator needs and AI behavior.

Metrics and targets: aim for a 15-25% reduction in cycle time, 20-40% improvement in first-pass yield, and 30-50% fewer manual checks within 12 months; track metrics such as queries resolved automatically and tasks automated, which leads to better product quality and rapid feedback.

Implementation plan: start with two pilot factories in Q4 2025, connect to a product data feed and MES/ERP interfaces, train a cross-functional team, and then expand to four more sites by mid-2026 alongside a knowledge-base expansion.

People and culture: establish a rapid upskilling program for operators and engineers, create cross-functional agentic AI squads, and maintain a clear path to productization of AI-enabled features.

Defining agentic AI use cases in chemical manufacturing

Start with a planner-based genai-enabled use case for core unit operations, validate on a modern pilot, then expand toward full production. This became a reference path to reduce your burden by delivering recommended recipe tweaks, timing shifts, and risk signals via a text-based notification for operators and engineers; however governance is needed to align with safety constraints.

Focus on concrete categories and measurable outcomes: planning and scheduling, quality control, energy management, and asset maintenance. Each category defines data surface, decision points, and speed expectations. Included below are steps to map these use cases into actionable capabilities.

1. Scope goals and metrics: yield, purity, energy per unit, cycle time; include constraints from engineering and management to keep changes safe and auditable.
2. Map data sources and interfaces: connect sensors, LIMS, MES, ERP; create a data surface and readable graphs; establish a notification channel for alerts and approvals, with a clear manual override path.
3. Choose a planner-driven genai approach and specify actions: recipe tweaks, scheduling shifts, material orders, and manual overrides when needed. Include guardrails to prevent unsafe changes.
4. Build the operational loop: genai suggests actions, planner validates constraints, operators approve via notification or manual input, then execution proceeds with traceability.
5. Prototype in a controlled environment; include pnnl benchmarks to calibrate speed, safety, and reliability metrics.
6. Governance and risk management: define roles for approval, logging steps, and surfacing metrics to management; minimize burden through clear responsibilities and automation where appropriate.
7. Scale toward the ecosystem: extend to large plants, integrate with enterprise systems, and tune to meet certain safety and regulatory constraints.

Whether you pursue a modular approach or a full-scale rollout, maintain a consistent feedback loop with your engineering team and a proactive notification strategy to surface issues early. Surface data should be transparent to your teams via dashboards and text summaries, while the ecosystem continues toward speed and reliability.

Real-time decision making with autonomous AI agents in process control

Implementar um planeador mestre que utilize LLMs em conjunto com modelos de domínio para permitir decisões em tempo real e executá-las através de um sistema de controlo em ciclo fechado.

Isto permite decisões proativas, garantindo que a alocação de recursos e a logística estão alinhadas com as necessidades da fábrica, ao mesmo tempo que reduz o desperdício. A abordagem mantém as tarefas prioritárias à vista e adapta-se às condições variáveis sem intervenção manual, permitindo que as equipas atuem em conjunto em vez de isoladamente.

A arquitetura coloca a coordenação multiagente no centro: um planeador mestre coordena os objetivos, juntamente com agentes locais que leem sinais de sensores e um guarda de segurança que bloqueia limites críticos. O conjunto trabalha em conjunto; os operadores analisaram o contexto e produziram recomendações auditáveis. O fórum serve como um canal de revisão rápida para lidar com exceções, para que as decisões possam ser discutidas sem atrasar a execução. Esta configuração permite que as equipas lidem com casos extremos rapidamente e mantenham um desempenho constante.

Os LLMs traduzem dados de sensores e modelos de processos em recomendações acionáveis; o sistema é capaz de propor múltiplas estratégias que se alinham com o objetivo da fábrica e podem ser avaliadas em relação a métricas de qualidade, uso de energia e rendimento. A capacidade computacional é alocada para executar inferências, comparar opções e apresentar um conjunto de decisões classificadas para ação.

Em loops em tempo real, quando um parâmetro ultrapassa um limiar, as tarefas são repriorizadas; o sistema pede confirmação de movimentos críticos através do fórum, enquanto as tarefas não críticas são executadas automaticamente. Isto promove uma colaboração proativa com os clientes e reduz o tempo de ciclo para ajustes.

Os controlos críticos bloqueiam as restrições de segurança, mantendo-se flexíveis para tarefas não críticas. Toda a fábrica pode replanear em tempo real, mantendo a continuidade na computação e na recolha de dados, e garantindo que as decisões se mantêm alinhadas com a prioridade e a intenção de negócio. A resiliência semelhante a um cato ajuda o sistema a lidar com perturbações sem colapsar o rendimento.

Com esta abordagem, os clientes obtêm decisões mais rápidas, menos desperdício e melhor gestão de recursos, com um controlo proativo que reduz o tempo de inatividade e melhora o alinhamento de prioridades entre processos.

Arquitetura de dados, plataformas e governação para permitir IA agentiva

Adote uma data fabric modular ancorada por uma camada de governação clara para permitir a IA agentic em escala. Esta grande mudança aumentou a fiabilidade, ampliou a velocidade de tomada de decisão e forneceu a base certa para a colaboração entre equipas dentro da empresa. As equipas podem testar proativamente funcionalidades em sandboxes seguras para validar o impacto antes de alargar o lançamento.

Desenhe uma arquitetura de dados moderna que ligue fontes, armazena e modelos através de uma estrutura flexível. Crie catálogos de metadados, linhagem de dados, controlos de acesso e políticas de partilha de dados para reduzir o risco de problemas e acelerar o acesso aos dados. Crie produtos de dados ao nível do holon que possam ser combinados a pedido, com dashboards criados e registos de auditoria para mostrar quem acedeu ao quê, fornecendo uma proveniência clara. Utilize ativos que sejam necessários para as equipas de análise e otimize a logística dos fluxos de dados para que os ativos sejam reutilizados e as equipas evitem a duplicação, com os ativos utilizados em produção devidamente controlados.

A camada da plataforma deve orquestrar as tarefas do agente em computação conversacional e ciclos de aprendizagem por reforço. Gerir proactivamente as políticas, repetições e verificações de segurança para que os agentes atuem dentro das restrições do domínio. Fornecer uma superfície de API unificada, contratos de dados versionados e sandboxes leves para experimentação onde os investigadores testam ideias antes da utilização em produção. Esta abordagem reduz a latência e dá às equipas um local único para gerir flags de funcionalidades, prompts e adaptadores.

A governação deve especificar quem pode aceder a dados, quando acionar auditorias e como resolver problemas. Um responsável de dados ou diretor de dados (Chief Data Officer) deve convocar conselhos multifuncionais para analisar riscos, enviesamentos e conformidade, com revisões trimestrais e exercícios anuais de "red team". Utilize uma governação ao nível de holon, que trata cada componente como uma entidade completa e parte de um sistema maior, para garantir a responsabilização. Estabeleça fluxos de trabalho de tomada de decisão que registem a justificação e os resultados, permitindo a rastreabilidade para investigadores e auditores.

Métricas chave: atualização de dados a cada cinco minutos para pipelines críticos, latência inferior a 100 ms para ciclos de decisão e um uptime de 99,9% para APIs principais. Começar com um piloto principal no domínio da logística e da cadeia de abastecimento, e depois escalar para outras linhas. Definir três plataformas essenciais: data lakehouse, repositório de vetores para embeddings e serviço de streaming; garantir que as plataformas sejam usadas em versões de produção. Para fins de conformidade, exigir registos de proveniência de acesso e atualizações trimestrais de políticas. Monitorizar proativamente a existência de anomalias e problemas usando testes automatizados e prompts adversariais simulados. Procurar reduzir o atrito e o overhead consolidando ferramentas e padronizando interfaces entre as equipas.

Convidar investigadores de análise, operações e produto para rever a arquitetura, partilhar resultados e propor melhorias. O responsável de dados deve garantir que a empresa mantém um stack moderno e preparado para o futuro, mantendo os custos sob controlo. A equipa apoia o fornecimento de materiais de formação sobre como aproveitar a plataforma, incluindo diretrizes para a construção proativa de capacidades agentes. Utilizar ciclos de feedback para ajustar as políticas e as definições de dados à medida que a organização cresce.

Talento, governação e liderança para a implementação escalável da IA

Estabelecer um gabinete de capacidade de IA centralizado, liderado por um diretor de IA que detenha a responsabilidade pela implementação integral desde as origens de dados até à produção e que vincule as rotinas dos modelos aos resultados de negócio na Celanese. Criar uma equipa central pequena e capaz que combine conhecimentos especializados de ciência de dados, engenharia de software e operações, e capacitar os operadores para atuarem rapidamente com base no feedback. Escolher ferramentas utilizadas em todas as divisões para garantir a consistência e reduzir a fragmentação.

Definir a governação com direitos e responsabilidades claros nas camadas estratégica, tática e operacional. Estabelecer uma única fonte para conjuntos de dados, artefactos de modelos e registos de conformidade, e depois implementar etapas de aprovação leves para acompanhar as necessidades do negócio, mantendo-se em conformidade com as normas internas e externas. Documentar as decisões sobre risco e as trocas para melhorar a transparência sobre as práticas de governação.

A estratégia de talentos centra-se em atrair e reter os melhores desempenhos, criar equipas multifuncionais e investir na requalificação contínua. Mapeie funções como developers de IA, engenheiros de ML, administradores de dados e operadores de plataformas e, em seguida, associe o desempenho a métricas de produtividade mensuráveis. Garanta canais de comunicação claros para manter as partes interessadas alinhadas e acelerar a tomada de decisões entre as equipas. Construa inteligência multidisciplinar combinando a ciência de dados com especialistas de domínio. Estabeleça incentivos para resolver problemas rapidamente e melhorar o rendimento do projeto.

Crie um ciclo de vida de dados e modelos robusto: ingestão de dados, engenharia de características, treino, avaliação, implementação, monitorização e desativação. Aplique constrangimentos e controlos predefinidos para minimizar o desperdício, detetar desvios e reverter automaticamente quando os limiares de risco são excedidos.

Ao abordar proativamente os estrangulamentos técnicos e de governação, a Celanese pode acelerar a escalabilidade segura. Tire partido de ferramentas padronizadas, conjuntos de dados partilhados e uma mentalidade de plataforma para otimizar a produtividade e minimizar o retrabalho. Mantenha-se em conformidade por design com trilhos de auditoria claros e relatórios transparentes, e garanta que os outputs permanecem rastreáveis à origem.

Medir o impacto: KPIs e dashboards para liderança em inovação

Comece com um conjunto de KPIs focado que esteja diretamente ligado à estratégia: escolha 5 métricas, atribua responsáveis e publique um painel de controlo para o coletivo de inovadores, fornecendo sinais em tempo real à liderança. Garanta o alinhamento entre as equipas de engenharia, investigadores e produto para que os dados sejam comparáveis. Defina metas, cadência de atualização e estabeleça uma única fonte de verdade. Esta abordagem traz um valor claro e vale o investimento, proporcionando a clareza necessária e um caminho direto para o impacto.

Mapear origens de dados de receção de ideias, experiências, feedback de clientes e acompanhamento financeiro. Manter cargas computacionais gerenciáveis, agrupando métricas em visões de curto prazo e evolução, trabalhando em conjunto com as equipas de produto, engenharia e investigação. Definir restrições em torno da atualização dos dados e consentimento, e nomear um responsável pelos dados que coordene com investigadores e engenheiros dentro do fórum para evitar silos e garantir a análise entre equipas.

Os KPIs devem abranger inputs, processos e outcomes. Exemplos: ideias submetidas por trimestre; projetos-piloto iniciados por mês; tempo até ao projeto-piloto em semanas; velocidade de aprendizagem definida como insights validados por experiência; custo por projeto-piloto; aumento de receita proveniente de projetos-piloto; indicadores de resiliência, como o tempo médio para recuperar de uma experiência falhada.

O design do dashboard deve ser modular e baseado em funções: os executivos veem indicadores estratégicos, as equipas veem dados operacionais e os investigadores veem detalhes ao nível da experiência. Para cada métrica, inclua um proprietário direto, fonte de dados, cadência de atualização e alertas de limite. Esta configuração expande a visibilidade entre as equipas e evita ficar preso a uma única visão, com alertas orientados por fóruns que estimulam a discussão oportuna dentro da organização.

Passos para escalar: traduzir a estratégia em métricas; estabelecer um fórum multifuncional para revisões trimestrais; implementar um piloto numa linha de produtos; recolher feedback; e implementar em todo o portfólio. Garantir que as métricas em evolução apoiam a agilidade, criando uma estrutura resiliente que investigadores e engenheiros podem usar em conjunto, com um caminho claro desde a perceção ao impacto.