Celanese Leads the Pack in Agentic AI – Innovation and Leadership

Recommendation: Att möjliggöra agentisk AI i viktiga arbetsflöden ger snabba, datadrivna beslut. Celanese bör implementera en global, interoperabel plattform som kombinerar data, modeller och services för att skapa skräddarsydda planer för kundteam. Detta tillvägagångssätt håller styrningen stram och clear, ta risker borta från dag ett och möjliggöra för team att predict resultat genom hela verksamheten. Det har medförde samla institutioner och företag i en enda, skalbar systems ekosystem.

Celanese leder vägen genom att kombinera materialvetenskapligt kunnande med agentisk AI för att stödja många branscher. Plattformen möjliggör snabba experiment, vilket möjliggör styrning och datakvalitetskontroller som håller risken i schack. Det stöder företag genom att tillhandahålla tailored rekommendationer genom modeller som predict prestanda och genom att erbjuda services som accelererar samarbetet med globala institutioner. Ledarskapet vilar på ett clear, repeterbar metod som kan skalas upp över divisioner och regioner.

För att omsätta strategi till mätbar effekt, implementera dessa steg: inrätta en tvärfunktionell styrgrupp för att hantera dataetik, säkerhet och efterlevnad; investera i högkvalitativa dataflöden och standardiserade API:er för att hålla systems interoperabla; lansera tailored AI services till kundteam och anställda; mät inverkan med clear mätetal och instrumentpaneler; planera global expansion med regionala datasuveränitetskontroller. Detta, vilket tillåter many få team att samarbeta effektivare och att keep momentum när planer skalas upp; använd kortfattat ord som skapar värde för institutioner och ledare.

Kontext och strategi för Celanese agentiska AI-ledarskap

Rekommendation: Implementera ett agentbaserat AI-program med dubbla lager som omedelbart tar itu med tusentals rutinuppgifter på fabriksgolvet och i produktflöden, samtidigt som människor hålls informerade genom en delad styrningsmodell som knyter strategin till mätbara affärsresultat. Fortsätt att förfina prompter och policyer för att undvika avdrift.

Kontext och strategi ramverk: Detta tillvägagångssätt använder en modulär teknikstack och en generation av modeller som lär sig från tidigare data och nyligen fångade signaler, och använder både historisk data och realtids-indata, vilket överensstämmer med Celanese takt.

Två primära spår: produktdesign och fabriksunderhåll, där den agentiska AI:n kan fortsätta att analysera tusentals dagliga inmatningar och svara på frågor från ingenjörer och operatörer, ofta hjälpa till att tackla återkommande problem och optimera uppgifter.

Styrning: implementera en extremt tydlig eskaleringsprocess för händelseutlösare, med godkännanden som involverar människor; säkerställ en gemensam förståelse mellan teamen; upprätthåll granskningsbara loggar. Denna struktur förbättrar också förståelsen för operatörernas behov och AI-beteende.

Mätetal och mål: sikta på en minskning av cykeltiden med 15–25 %, en förbättring av förstapassutbytet med 20–40 % och 30–50 % färre manuella kontroller inom 12 månader; spåra mätetal som automatiskt lösta frågor och automatiserade uppgifter, vilket leder till bättre produktkvalitet och snabb återkoppling.

Implementeringsplan: börja med två pilotfabriker under fjärde kvartalet 2025, anslut till ett produktdataflöde och MES/ERP-gränssnitt, utbilda ett tvärfunktionellt team och expandera sedan till ytterligare fyra anläggningar i mitten av 2026 parallellt med en utökning av kunskapsbasen.

Människor och kultur: etablera ett snabbt kompetensutvecklingsprogram för operatörer och ingenjörer, skapa tvärfunktionella agentiska AI-grupper och upprätthåll en tydlig väg till produktifiering av AI-aktiverade funktioner.

Definiera användningsfall för agentisk AI inom kemisk tillverkning

Börja med ett planeringsbaserat genai-stödd användningsfall för centrala enhetsoperationer, validera på en modern pilotanläggning, och utvidga sedan mot full produktion. Detta blev en referensväg för att minska din börda genom att leverera rekommenderade receptjusteringar, tidsförskjutningar och risksignaler via ett textbaserat meddelande för operatörer och ingenjörer; dock behövs styrning för att anpassa till säkerhetsbegränsningar.

Fokusera på konkreta kategorier och mätbara resultat: planering och schemaläggning, kvalitetskontroll, energihantering och underhåll av tillgångar. Varje kategori definierar datayta, beslutspunkter och hastighetsförväntningar. Nedan följer steg för att mappa dessa användningsfall till handlingsbara förmågor.

1. Mål och mätetal för omfattning: utbyte, renhet, energi per enhet, cykeltid; inkludera begränsningar från teknik och ledning för att hålla ändringar säkra och granskningsbara.
2. Kartlägg datakällor och gränssnitt: anslut sensorer, LIMS, MES, ERP; skapa en datayta och läsbara grafer; upprätta en notifieringskanal för larm och godkännanden, med en tydlig manuell åsidosättningsväg.
3. Välj en planeringsdriven genai-strategi och specificera åtgärder: receptjusteringar, schemaläggningsförändringar, materialbeställningar och manuella åsidosättanden vid behov. Inkludera skyddsräcken för att förhindra osäkra ändringar.
4. Skapa den operationella loopen: genai föreslår åtgärder, planeraren validerar begränsningar, operatörer godkänner via notifikation eller manuell inmatning, sedan fortsätter exekveringen med spårbarhet.
5. Prototyp i en kontrollerad miljö; inkludera PNNL-benchmarks för att kalibrera hastighet, säkerhet och tillförlitlighetsmått.
6. Styrning och riskhantering: definiera roller för godkännande, loggning av steg och presentation av statistik till ledningen; minimera belastningen genom tydliga ansvarsområden och automatisering där så är lämpligt.
7. Skala mot ekosystemet: utöka till stora anläggningar, integrera med företagssystem och justera för att uppfylla vissa säkerhets- och regelkrav.

Oavsett om du väljer en modulbaserad strategi eller en fullskalig utrullning, upprätthåll en konsekvent återkopplingsslinga med ditt utvecklingsteam och en proaktiv notifieringsstrategi för att tidigt upptäcka problem. Ytdata bör vara transparent för dina team via instrumentpaneler och textsammanfattningar, samtidigt som ekosystemet fortsätter mot snabbhet och tillförlitlighet.

Realtidsbeslutsfattande med autonoma AI-agenter i processkontroll

Distribuera en huvudplanerare som använder llm:er tillsammans med domänmodeller för att möjliggöra realtidsbeslut och exekvera dem genom ett styrsystem med sluten slinga.

Detta möjliggör proaktiva beslut och säkerställer att resurstilldelning och logistik är anpassade efter anläggningens behov samtidigt som avfallet minskar. Strategin håller prioriterade uppgifter i sikte och anpassas till förändrade förhållanden utan manuella ingrepp, vilket gör att team kan agera tillsammans snarare än isolerat.

Arkitekturen sätter samordning mellan flera agenter i kärnan: en huvudplanerare samordnar mål, tillsammans med lokala agenter som läser signaler från sensorer och en säkerhetsvakt som låser kritiska gränser. Ensemblen arbetar tillsammans; operatörer tittade på sammanhanget och producerade granskningsbara rekommendationer. Forumet fungerar som en snabb granskningskanal för hantering av undantag, så beslut kan diskuteras utan att sakta ner exekveringen. Denna uppställning låter team hantera extrema fall snabbt och upprätthålla stabil prestanda.

LLM:er översätter sensordata och processmodeller till praktiska rekommendationer; systemet kan föreslå flera strategier som överensstämmer med anläggningens avsikt och utvärderas mot kvalitets-, energianvändnings- och genomströmningsmått. Datorkapacitet allokeras för att köra inferens, jämföra alternativ och presentera en rankad uppsättning beslut för åtgärd.

I realtidsloopar, när en parameter driver förbi en tröskel, omprioriteras uppgifter; systemet ber om bekräftelse på kritiska åtgärder via forumet, medan icke-kritiska uppgifter utförs automatiskt. Detta främjar proaktivt samarbete med klienter och minskar cykeltiden för justeringar.

Kritiska kontroller låser säkerhetsbegränsningar men förblir flexibla för icke-kritiska uppgifter. Hela anläggningen kan omplanera i farten och upprätthålla kontinuitet i databehandling och datainsamling, samt säkerställa att beslut förblir anpassade till prioritet och affärssyfte. Den kaktusliknande motståndskraften hjälper systemet att hantera störningar utan att kollapsa genomströmningen.

Med detta tillvägagångssätt får kunderna snabbare beslut, minskat slöseri och bättre resurshantering, med proaktiv kontroll som minskar stilleståndstiden och förbättrar prioritetsanpassningen mellan processer.

Dataarkitektur, plattformar och styrning för att möjliggöra agentisk AI

Anamma en modulär datafabric förankrad i ett tydligt styrningslager för att möjliggöra agentisk AI i stor skala. Denna stora förändring ökade tillförlitligheten, förstärkte beslutshastigheten och gav rätt grund för samarbete mellan olika team inom företaget. Team kan proaktivt testa funktioner inom säkra sandlådor för att validera effekten innan en bredare utrullning.

Designa en modern datarikitektur som länkar källor, lagrar och modeller genom en flexibel struktur. Skapa metadata-kataloger, datalinje, åtkomstkontroller och datadelningspolicyer för att minska risken för problem och snabba upp åtkomsten till data. Skapa data-produkter på holon-nivå som kan kombineras på begäran, med skapade instrumentpaneler och revisionsloggar för att visa vem som har åtkomst till vad, vilket ger tydlig härkomst. Använd tillgångar som behövs av analys-team och optimera logistiken för dataflöden så att tillgångar återanvänds och team undviker dubblering, med tillgångar som används i produktion som styrs.

Plattformslagret bör orkestrera agentuppgifter över konversationsberäkning och förstärkningsinlärningsslingor. Proaktivt hantera policyer, omförsök och säkerhetskontroller så att agenter agerar inom domänbegränsningar. Tillhandahålla en enhetlig API-yta, versionshanterade datakontrakt och lättviktiga sandlådor för experiment där forskare testar idéer innan produktion används. Detta tillvägagångssätt minskar latensen och ger teamen en enda plats för att hantera funktionsflaggor, prompter och adaptrar.

Styrning måste specificera vem som får tillgång till data, när granskningar ska utlösas och hur problem ska lösas. En datachef eller chief data officer bör sammankalla tvärfunktionella råd för att granska risker, partiskhet och efterlevnad, med kvartalsvisa granskningar och årliga red-team-övningar. Använd holon-nivåstyrning som behandlar varje komponent som en hel entitet och en del av ett större system för att säkerställa ansvarighet. Etablera beslutsfattande arbetsflöden som loggar motivering och resultat, vilket möjliggör spårbarhet för forskare och revisorer.

Nyckeltal: dataaktualitet var femte minut för kritiska pipelines, latens under 100 ms för beslutsloopar och 99,99 % drifttid för kärn-API:er. Börja med ett större pilotprojekt inom logistik och försörjningskedja, skala sedan till andra områden. Definiera tre väsentliga plattformar: datasjöhus, vektorlager för inbäddningar och streamingtjänst; säkerställ att plattformar används i produktionsversioner. För efterlevnad, kräv åtkomstproveniensposter och kvartalsvisa policyuppdateringar. Övervaka proaktivt för avvikelser och problem med hjälp av automatiserade tester och simulerade motstridiga uppmaningar. Sträva efter mindre friktion och administrativ overhead genom att konsolidera verktyg och standardisera gränssnitt mellan team.

Bjud in forskare från analys, verksamhet och produkt för att granska arkitektur, dela resultat och föreslå förbättringar. Datachefen bör se till att företaget upprätthåller en framtidsklar, modern stack samtidigt som kostnaderna hålls i schack. Teamet stödjer tillhandahållandet av utbildningsmaterial om hur man utnyttjar plattformen, inklusive riktlinjer för att proaktivt bygga agentiska förmågor. Använd återkopplingsslingor för att justera policyer och datadefinitioner i takt med att organisationen växer.

Talang, styrning och ledarskap för skalbar AI-implementering

Etablera en centraliserad AI-kapacitetsfunktion ledd av en chefs-AI-officer som äger driftsättning från början till slut, från datakällor till produktion, och som kopplar modellrutiner till affärsresultat på Celanese. Bygg ett litet, kompetent kärnteam som blandar expertis från data science, mjukvaruteknik och verksamhet, och ge operatörer möjlighet att agera snabbt på feedback. Välj verktyg som används i alla divisioner för att säkerställa konsekvens och minska fragmentering.

Definiera styrning med tydliga rättigheter och skyldigheter över strategiska, taktiska och operativa nivåer. Etablera en enda källa för dataset, modellartefakter och efterlevnadsdokumentation, implementera sedan lättviktiga godkännandeprocesser för att hålla jämna steg med verksamhetens behov samtidigt som du följer interna och externa standarder. Dokumentera beslut om risk och kompromisser för att förbättra transparensen kring styrningsmetoder.

Talentstrategin fokuserar på att attrahera och behålla toppresterare, skapa tvärfunktionella grupper och investera i kontinuerlig kompetensutveckling. Kartlägg roller som AI-utvecklare, ML-ingenjörer, dataförvaltare och plattformsoperatörer och koppla sedan prestation till mätbara produktivitetsmått. Säkerställ tydliga kommunikationskanaler för att hålla intressenter samordnade och påskynda beslutsfattandet mellan team. Bygg tvärvetenskaplig intelligens genom att para ihop datavetenskap med domänexperter. Etablera incitament för att snabbt ta itu med problem och förbättra projektgenomströmningen.

Skapa en robust livscykel för data och modeller: datainmatning, feature engineering, träning, utvärdering, driftsättning, övervakning och avveckling. Tillämpa fördefinierade begränsningar och kontroller för att minimera resursslöseri, upptäcka drift och automatiskt återställa vid överskridna risknivåer.

Genom att proaktivt ta itu med tekniska flaskhalsar och flaskhalsar inom governance kan Celanese accelerera säker skalning. Dra nytta av standardiserade verktyg, delade datamängder och ett plattforms-mindset för att optimera produktiviteten och minimera omarbete. Upprätthåll regelefterlevnad genom design med tydliga revisionsspår och transparent rapportering, och säkerställ att resultat förblir spårbara till källan.

Mäta resultat: Nyckeltal och dashboards för innovationsledarskap

Börja med ett fokuserat nyckeltalsset som direkt knyter an till strategin: välj 5 mätetal, utse ägare och publicera en dashboard för innovationsgruppen, vilket ger ledningen realtidssignaler. Säkerställ anpassning mellan ingenjörer, forskare och produktteam så att data är jämförbar. Definiera mål, uppdateringsfrekvens och fastställ en enda källa till sanning. Detta tillvägagångssätt har ett tydligt värde och är värt investeringen och ger välbehövlig klarhet och en direkt väg till påverkan.

Kartlägg datakällor från idéintag, experiment, kundåterkoppling och ekonomisk uppföljning. Håll beräkningsbelastningen hanterbar genom att gruppera mätvärden i närtids- och evolutionsvyer, i samarbete med produkt-, ingenjörs- och forskningsteam. Sätt begränsningar kring dataaktualitet och samtycke, och utse en dataförvaltare som samordnar med forskare och ingenjörer inom forumet för att förhindra silor och säkerställa analys mellan teamen.

KPI:er bör omfatta insatser, processer och resultat. Exempel: idéer inlämnade per kvartal; piloter startade per månad; tid-till-pilot i veckor; inlärningshastighet definierad som validerade insikter per experiment; kostnad per pilot; intäktsökning från piloter; resiliensindikatorer som genomsnittlig tid för återhämtning från ett misslyckat experiment.

Dashboarddesign ska vara modulbaserad och rollbaserad: chefer ser strategiska indikatorer, team ser driftsdata och forskare ser detaljer på experimentnivå. För varje mätvärde ska en direkt ägare, datakälla, uppdateringsfrekvens och tröskelvarningar inkluderas. Denna inställning ökar synligheten mellan team och undviker att låsas fast vid en enda vy, med forumdrivna varningar som föranleder lägliga diskussioner inom organisationen.

Steg för att skala: översätt strategi till mätning; etablera ett tvärfunktionellt forum för kvartalsvisa granskningar; implementera en pilot i en produktlinje; samla in feedback; och rulla ut över hela portföljen. Säkerställ att de utvecklande mätetalen stödjer agilitet och skapar ett motståndskraftigt ramverk som forskare och ingenjörer kan använda tillsammans, med en tydlig väg från insikt till effekt.