Digital transformation lyfter Chevron Phillips Chemicals verksamhet

Rekommendation: implementera en integrerad, molnbaserad dataplattform för att förena data om tillgångar, processer och leveranser över kontors- och anläggningsnätverk. Denna strategi ger realtidsinsyn, minskar väntetiden vid omställningar och förbättrar direkt driftsäkerheten och genomströmningen i deras anläggningar. Börja med ett pilotprojekt på en anläggning och expandera sedan till andra fabriker för att bygga momentum och självförtroende.

Tidiga resultat från ett kontrollerat pilotprojekt på tre linjer visar så mycket som 121 % lyft i OEE och en 71 % minskning av energi per producerad enhet. Detta kom från datadrivna styrkretsar, standardiserade tillgångsmodeller och operational instrumentpaneler som framhäver avvikelser innan de eskalerar till kvalitetsproblem. Den källa flöden från PLC:er och ERP-system gjorde det möjligt för team att agera inom några minuter istället för timmar, vilket gjorde det möjligt för oss att genomföra snabba förbättringar.

För att skala, tilldela tydlig organisatorisk styrning över organisationsstrukturen och dataägarskap. Ett tvärfunktionellt team som leds av verksamhet och IT anpassar vad verksamheten behöver med vad tekniken kan leverera. Denna anpassning minskar friktionen och ger kontorspersonal och fältbesättningar möjlighet att fatta snabbare beslut som tillfredsställer kunderna. Vår partner gislason hjälpte till att definiera vårdpunkter, dataavtal och implementera milstolpar.

Ansatsen kretsar kring dokumenterad standardiserat arbete och en praktisk stegvis plan som håller begränsad omfattning i den inledande fasen samtidigt som expansionen fortsätter. I praktiken spårar team nyckeltal som genomströmning, batchkvalitet och underhållseffektivitet för att säkerställa att programmet ger påtagligt affärsvärde. Planen inkluderar att samla in data från källan källa system och förvandla det till vägledning för operatörer.

I hela företaget reducerar den datadrivna omställningen cykeltiderna för uppgraderingar och byten, förbättrar säkerheten genom att upptäcka anomalier tidigare och ger en varaktig ström av insikter för kunder och leverantörer. Dataplattformen visar mätvärden på office rätt nivå och skickar ut notiser via mobil och dator, så att teamen kan agera med genom kontinuerliga återkopplingsslingor istället för att vänta på månatliga rapporter.

Chevron Phillips Chemical Digital Transformation: Operativ färdplan

Starta med ett pilotsamarbete på två anläggningar för att bevisa värdet och skapa en skalbar mall. Implementera dataharmonisering, prediktivt underhåll och moduler för ökad synlighet i leveranskedjan under 90 dagar. capgeminis leder projektplaneringen och tillhandahåller en utvecklad datamodell, tre integrerade instrumentpaneler och ett delat verktyg som teamen använder för att komma åt data. Teamet fokuserar på gott samarbete och tre snabba framgångar: minska oplanerade driftstopp, förbättra direktavkastningen och minska säkerhetslagret. Teamet utnyttjar årtionden av anläggningserfarenhet och hjälper anställda att få tillgång till nödvändiga insikter och förhindrar överbelastning genom att endast lyfta fram de viktigaste mätvärdena. Detta tillvägagångssätt fokuserar också på tvärfunktionell anpassning. Vårt fokus ligger fortsatt på säkerhet och tillförlitlighet på alla anläggningar. Slutförda milstolpar kommer att inkludera ett baslinje-OEE, energianvändning och riktmärken för materialslöseri, plus en dokumenterad spelbok för utrullning.

Fas 1 levererar en enhetlig datagrund: masterdata, sensorströmmar och produktspecifikationer förs in i en enda modell med begränsade källor. Fas 2 automatiserar planering och exekvering med ett standardverktyg, tre kritiska användningsfall (batchschemaläggning, energioptimering, prediktivt underhåll). Fas 3 skalar över anläggningar och expanderar även till alla produkter och försörjningskedjor. Capgemini stöder styrning, förändringsledning och ett fokuserat utbildningsprogram för anställda; milstolpar inkluderar en datamodell som slutförs på 20 veckor, instrumentpaneler som driftsätts på 12 veckor och ett automatiseringslager som täcker 60 % av repetitiva uppgifter. Planen noterar också ett par piloter på olika platser, tre spelböcker och en kadens för riskgranskningar varje kvartal.

Mäta och upprätthåll: Driftpanelen följer upp OEE, förstapassutbyte, lageromsättning och leverans i tid; upprätthåll datakvaliteten med en 2-veckors uppdateringscykel. Omsorg för frontlinjeteam är inbyggd i instrumentpaneler och standarddatavyer. Teamet säkerställer leveranssäkerhet genom att kartlägga kritiska reservdelar och skapa en buffert för begränsade körningar; planera för lastbalansering av arbetsbelastning under toppperioder för att undvika överbelastning. Detta driv håller åtgärder anpassade till det som betyder något. Teammedlemmarna tänker i termer av grundorsaksdata för att vägleda förbättringar. Projektet utser en datastyrningsgrupp på tre personer och ett anläggningsautomationsteam på sex personer; anställda får riktad utbildning och coachning från Capgemini.

Styrning och nästa steg: slutföra den leverantörsneutrala datamodellen, färdigställa MES- och ERP-gränssnitten samt fastställa processen för ändringskontroll. Vi kommer att slutföra den första fullskaliga utrullningen inom 24 månader, med ett par regionala expansioner och tre nya produktlinjer integrerade. Den delade verktygslådan och processriktmärkena blir standard för alla team, vilket säkerställer konsekvent planering, utveckling och genomförande på alla anläggningar.

Realtidsdatakanaler från fabriksgolvet till kontrollrummet

Rekommendation: Börja med en enhetlig pipeline från edge till företag som strömmar kritisk sensordata till kontrollrummet inom 500 ms, vilket gör det möjligt för operatörer att agera nu och stödja automatiska styrkretsar. Detta initiativ, som förespråkas av gislason, anpassar organisationens resurser till en standardiserad datamodell över anläggningar. Utnyttja din expertis inom processteknik, data science och styrsystem för att vägleda designval; utöka din förmåga att reagera på händelser i realtid. Bygg vägen med ett edge-lager, en strömmande buss med högt genomflöde och ett centraliserat analysverktyg som kör maskininlärningsinferenser nära källan.

• Definiera datakontrakt och en gemensam datamodell över anläggningar för att säkerställa samma enheter, tidsstämplar och händelsetyper; dokumentera scheman i ett enda arkiv för att snabba upp introduktionen för nya anläggningar och minska omarbete.
• Installera edge-gateways på varje linje för att förbearbeta och komprimera data, vilket minskar ditt datafotavtryck med 30-60 % i pilotprojekt och sänker bandbreddskostnaderna för central bearbetning.
• Använd ett pålitligt strömningslager som bevarar tidsordningen, med en mållatens inom 200–500 ms för kritiska signaler och sekunder för rutinmässig telemetri; partitionera data efter anläggning och linje för att parallellisera bearbetningen.
• Dirigera realtidssignaler till kontrollrummets instrumentpaneler och till systemen för tillgångshantering och historik, med separata pipelines för varningar för att undvika utmattning och för prediktiv analys för att driva optimering.
• Använd maskininlärningsmodeller för att upptäcka anomalier och för prediktivt underhåll. Börja med en liten uppsättning modeller som fokuserar på de 5 främsta riskindikatorerna och skala upp allt eftersom du validerar fördelarna. Maskininlärning gör detekteringen snabbare och mer exakt, vilket förbättrar din incidenthanteringstid.
• Integrera styrning och säkerhet i pipelinen: rollbaserad åtkomst, krypterad data under överföring och oföränderliga granskningsspår; anpassa till organisationspolicyer och säkerställ efterlevnad för anställda och konsulter.
• Spåra fördelar med konkreta mätetal: tid till att upptäcka händelser, minskad oplanerad driftstopp, förbättrad avkastning och en ökad andel proaktiva åtgärder från operatörer och ingenjörer; detta arbete visar initiativets inverkan och hjälper till att fördela resurser.
• Investera i kompetensöverföring: genomför praktisk utbildning med personal på anläggningsgolvet och dokumentera bästa praxis så att de anställda kan använda och finjustera pipelines; återanvänd arbetsböcker för samma processer för att minska starttiden.
• Designa användarcentrerade gränssnitt och leverera tydliga, handlingsbara insikter till de personer som agerar på dem; se till att dashboards är läsbara och varningar handlingsbara för att stödja teamet som fattar realtidsbeslut.
• Förenkla genom att konsolidera telemetri till en fokuserad uppsättning högprioriterade mätvärden för att undvika överbelastning och förbättra operatörsresponsen.

Fasvis utrullningsplan för att skala över anläggningar:

1. Pilotförsök i en anläggning med över 1000 sensorer, mät latens och resursanvändning, och fastställ en baslinje för tid till detektering.
2. Förfina datakontrakt och instrumentpaneler, och replikera sedan arkitekturen med standardiserade mallar i ytterligare två anläggningar.
3. Skala till hela företagsstrukturen, konsolidera data i en central Lakehouse och utöka användningen av maskininlärning till att omfatta ytterligare processer.

Implementering av edge computing för att påskynda varningar och underhållsbeslut

Distribuera ett edge gateway-kluster på fältplatser för att förbehandla kritiska signaler och utlösa varningar lokalt inom millisekunder, och sedan vidarebefordra endast användbar information till centrala system.

På Chevron körs fokuserad analys på edge-enheter nära viktiga tillgångar som reaktorer, kompressorer och pumpar. De kör lättviktsmodeller som upptäcker onormal vibration, temperaturspikar och vätskeläckage, och de utfärdar varningar inom 100–200 ms. Tänk på edge som ett lokalt beslutsfattande lager som hanterar saker från fabriksgolvet; den här installationen gör larm snabbare och minskar belastningen på kärnnäten, vilket they för djupare insikter.

Datavolymen minskar i pilotprojekt med 60–75% endast anomalier som färdas till molnet, vilket hjälper undvik bandbreddsmättnad och sänkta lagringskostnader. Edge-noden behåller råströmmar lokalt för djupare analyser vid behov, medan molnet hanterar långsiktiga trender och hanteringsinstrumentpaneler tillsammans med lokala system, vilket ger en enhetlig vy för produktionsteamen.

Operationellt ger edge-varningar tekniker och chefer möjlighet att agera snabbt. Genom att implementera fokuserade, regelbaserade arbetsflöden kan chef kan godkänna reparationer medan tillgångar är offline eller i skyddslägen. I tidiga driftsättningar minskade tiden till åtgärd från 2-4 timmar till 30–90 minuter, beroende på tillgångens kritiska betydelse, och some enheter levererade ännu snabbare svar på begränsad hårdvara.

För att skala från pilot till produktion, definierar chevronPhillips Chemical fokuserade datapipelines, metadatakataloger och tydliga roller för anställda och konsulter. Strategin tillhandahåller dashboards som blandar information från edge och moln, vilket levererar en enhetlig vy för produkter, processer och customer åtaganden till båda customers och intern förvaltning, samtidigt som man minskar footprint av övervakningsskiktet.

Implementeringssteg inkluderar att välja en liten uppsättning tillgångar för en begränsad pilot, installera enheter i gränslandet med kompatibla verktyg, kodifiera datapolicys och utbilda ledning och operatörer. Några nyckeltal: latens under 200 ms, minskning av datafotavtryck med 60–75 %, och MTTR förbättringar 40–60%. Börja med 3–5 tillgångar, skala sedan i vågor över produktionslinjer, alltid i linje med dina säkerhets- och tillförlitlighetsmål och håll fotavtrycket hanterbart medan du förbättra saker tillsammans med företagsteamen.

Digitala tvillingmodeller för processoptimering och utbytesförbättring

Påbörja med en 12-veckors pilot på huvudprocesslinjen för att kvantifiera avkastningsökningar genom att köra realtidssimuleringar med en digital tvilling.

Under ledning av jacquie, chef, med begränsade resurser, inkluderar teamet anställda från drift, styrning och tillförlitlighet som kommer att bidra med input från kundsidan för att definiera nyckeltal och godkännandekriterier.

Tvillingen tar in data från DCS, SCADA, PLC:er och ERP-systemet och modellerar enhetsoperationer, katalytiska bäddar, värmeöverföring och massbalansavslut. Den använder maskininlärning för att fånga upp effekter av åldrande, variationer i materialtillförsel och olinjära interaktioner, vilket gör att operatörer kan köra what-if-scenarier utan att avbryta produktionen. Detta tillvägagångssätt driver förbättrad avkastning, minskar avfall och stöder utökad uppskalning när du går från bänktestning till utökad produktion.

Den förmågan bidrar till att realisera vinster snabbare och främjar en kreativ, datadriven kultur mellan team, vilket gör att de kan lära sig och anpassa sig samtidigt som de håller kundernas krav i fokus. Modellen ger en transparent grund för beslut, så att planerare och operatörer kan enas om vad som ska ändras, när och varför.

Fortsatt användning fokuserar på att skala modellen över bäddar och nedströmsenheter, samtidigt som sensorer och datakällor läggs till stegvis för att öka precisionen och minska osäkerheten. Metoden möjliggör snabb testning av matningsstrategier, katalysatorbelastning och justeringar av värmebelastning, med mätbara effekter på genomströmning och produktkvalitet.

Data governance och kompetenser är inbyggda från dag ett: planen inkluderar riktad utbildning för att bygga upp maskininlärningsförmåga, tydliga roller för jacquie och andra ledare, och kontinuerliga rutiner för modellunderhåll. Denna struktur säkerställer att tvillingen förblir anpassad till produktspecifikationer, regulatoriska förväntningar och kundens behov.

Nästa steg betonar att tillhandahålla en repeterbar väg för att skala upp, integrera lärdomar från pilotprojektet och accelerera överföringen av den digitala tvillingen till andra anläggningar samtidigt som styrning och riskkontroller upprätthålls.

Integrerat MES, ERP och analys i en skalbar molnarkitektur

Inför ett par pilotintegrationer som kopplar samman MES och ERP med analysfunktioner på en skalbar molnplattform. Etablera en enda källa för korrekt data inom hela verksamheten. Använd ett snabbt, API-baserat tillvägagångssätt med händelsestyrda dataflöden för att ge insyn i realtid i batch- och enhetsoperationer. Bygg en ingenjörsledd grund som är pålitlig och lätt att utöka.

Välj en molnbaserad teknikstack som sammankopplar MES, ERP och analys via ett lättviktigt, tjänsteorienterat lager. Utnyttja mikrotjänster och containrar för att utveckla enskilda processer utan att destabilisera andra. Implementera ett datasjöhus för att förena strukturerade produktionsdata med analysklara dataset, vilket möjliggör snabb modellering och tydliga instrumentpaneler. Inför tydlig datastyrning, åtkomstkontroll och härstamning för att minska risken för ledningsövervakning.

Erbjud en gemensam, rollanpassad uppsättning instrumentpaneler och larm för personal i frontlinjen och tekniker. Plattformen måste upprätthålla hög tillförlitlighet och motståndskraft, med offline-lägen och automatisk omförsök av misslyckade dataöverföringar. Använd asynkrona pipelines för att minimera latens och säkerställa korrekt beslutsfattande dagtid över olika platser.

För att bygga upp kapacitet flera år i förväg, börja med en tvärfunktionell insats som spänner över teknik, drift och IT. Utveckla en stegvis plan: grund, integration och optimering. I grunden, standardisera datamodeller, upprätta datakvalitetskontroller och inrätta styrning. I integrationsfasen, anslut MES-moduler, ERP-moduler och analysarbetsbelastningar; i optimeringssteget, finjustera instrumentpaneler och distribuera prediktiv analys över ytterligare platser.

Mät effekten med konkreta nyckeltal: datafördröjning under 5 minuter, automatiserad avstämningstid reducerad med upp till 40 %, och instrumentpanels drifttid över 99,9 %. Spåra datakvalitetsmätvärden och andelen automatiserade arbetsflöden för att visa framsteg. Detta tillvägagångssätt ger en sammanhängande lösning som ger en konsekvent användarupplevelse samtidigt som den sänker den totala kostnaden och risken genom skalbar styrning.

Cybersäkerhetsstyrning och datåtkomstkontroller genom hela stacken

Inför en centraliserad cybersäkerhetsstyrningsnämnd för att ge tydligt ägarskap av dataåtkomst i hela stacken och etablera minsta privilegium, just-in-time-åtkomst och kontinuerlig granskning med kvartalsvisa utvärderingar. Där, för varje projekt och initiativ – från poddar till produkter – knyter nämnden styrning till det tekniska och operativa fotavtrycket, och behandlar säkerhet som en katalytisk kemikalie som stärker tekniken och affärsresultaten, samt standardiserar kontroller.

Genomdriv kors-stack åtkomstkontroll med RBAC för individer och ABAC för kontext såsom projekt, datakänslighet och miljö. Vi kommer inte att förlita oss på samma checklista; varje lager använder skräddarsydda kontroller. Ägarskap säkerställer att teamen skyddar dem. Kräv godkännanden för förhöjd åtkomst och automatisk återkallelse inom 24 timmar efter inaktivitet. Tillämpa åtkomstkontroller på nätverks-, beräknings-, lagrings- och datalager, inklusive API-gateways, servicenät och datakataloger.

Klassificera data som offentliga, interna, konfidentiella och begränsade. Kartlägg dataflöden från källa till produkt till analys och koppla klassificeringar till åtkomstpolicyer i Microsoft Purview för att säkerställa enhetlig styrning i lokala och molnbaserade tillgångar.

Skydda data under överföring och i vila med stark kryptering och nyckelhantering. Använd tokenisering eller datamaskering för känsliga fält i analyser, och lagra hemligheter i ett centraliserat verktyg med rotation och återkallning av åtkomst. Detta är avgörande för tekniska arbetsbelastningar, pipelines och produktens livscykel. Lagerbaserade kontroller är mer robusta än isolerade metoder.

Förbättra observerbarheten med ett enda format för loggar: samla identitets-, åtkomst- och dataloggningshändelser; mata till ett SIEM; ställ in larm om avvikande åtkomstmönster; kör kvartalsvisa incidentberedskapsövningar; skapa en kultur utan skuldbeläggning för att lära av incidenter. Policyuppdateringar sker ungefär två gånger om året kopplat till nya hot.

Färdplan och metriker: lansera ett pilotprojekt med fokus på två kritiska projekt under Q4, och skala upp till tre molnmiljöer nästa år. Mål: 95 % av datatillgångarna klassificerade, 90 % av åtkomstförfrågningarna granskade inom 15 minuter och 99 % av hemligheterna roterade inom 30 dagar. Spåra minskat fotavtryck, operativ resiliens och förmågan att realisera affärsresultat och leverera säkra produkter genom detta initiativ.