GC optimise ses données grâce à Alteryx Analytics Automation

Connue comme étant la plus grande entreprise pétrochimique de Thaïlande et la troisième d’Asie, GC déploie des activités pétrochimiques diversifiées et complètes, dont la production et la distribution de produits pétrochimiques en amont, intermédiaires et en aval. Ces produits peuvent être convertis en d’autres produits chimiques et servir de base pour les secteurs de l’aval pétrolier tels que l’emballage, l’habillement, les équipements de communication et électroniques, les appareils électriques, les véhicules, les matériaux de construction, les plastiques pour l’ingénierie, le matériel agricole, et bien d’autres. Ces produits ne font pas seulement partie de notre quotidien, ils améliorent également nos vies.

En privilégiant l’innovation et la technologie, GC a compris qu’il fallait s’appuyer davantage sur les données. Les ingénieurs et les usines chimiques représentant 70 % de l’activité, c’est au niveau des opérations des usines que les responsables de l’analytique et des données ont assisté aux prémices d’une transformation.

Contrairement à ce qui se passe lors d’une réaction chimique, où les événements s’enchaînent à la manière d’une rangée de dominos tombant les uns après les autres, les ingénieurs se sont appuyés sur une combinaison de données provenant de différents fournisseurs qui, par nature, contenaient des variables complexes.

GC s’est concentré sur les trois dimensions suivantes dans sa transformation digitale :

1. Transformation de l’entreprise : approche visant à améliorer les performances des business units en intégrant la stratégie digitale à l’action. Prise en compte des leviers d’impact, tels que l’analytique avancée pour l’optimisation des activités commerciales, opérationnelles et de planification ; automatisation des processus à grande échelle et digitalisation, sous la forme de « cas d’usage digitaux »
2. Transformation technologique : exploitation de l’infrastructure IT pour tirer le meilleur parti des nouvelles technologies en matière de performances, avec une accélération mesurable de la croissance, de la productivité et de rentabilité du capital
3. Transformation des équipes et amélioration des compétences : les principaux moteurs de la réussite digitale sont les collaborateurs, c’est pourquoi GC se focalise sur le développement des compétences et de l’état d’esprit de son personnel pour se préparer à la révolution digitale

Après avoir travaillé avec la solution d’automatisation Alteryx pendant plus d’un an, l’équipe d’ingénieurs de GC a commencé à exploiter les insights fournis par Alteryx pour en faire profiter toute l’entreprise. La production d’oléfines et de phénols, domaine d’expertise de GC, nécessite de grandes quantités de matières premières chimiques. Parmi elles figurent des matériaux en pétrole brut, non traité. Grâce au savoir-faire qu’ils ont acquis toute l’année et à la suite d’outils prédictifs d’Alteryx, les ingénieurs ont pu prédire leur production chimique, mieux connue sous le nom de « rendement » dans la communauté scientifique, pour prendre de meilleures décisions concernant l’achat de matières premières.

Le processus se déroulait comme suit : exploiter les données de vente, de production, de tarification et de conditions des usines issues de systèmes disparates, tels que les systèmes CRM et ERP, pour créer un algorithme plus performant et convivial, permettant l’acquisition et la mise à niveau des compétences analytiques avancées, ainsi que la fourniture d’insights plus complets. L’objectif était de créer un modèle pour prédire le prix du phénol, un composé organique utilisé comme intermédiaire pour la synthèse industrielle. L’équipe s’est engagée sur une période de démonstration de faisabilité d’un an comprenant les étapes suivantes :

• Formation sur les données
• Validation
• Tests

En exploitant 19 paramètres globaux, l’équipe est passée d’un modèle de régression linéaire basé sur Python à un modèle de forêts aléatoires piloté par Alteryx. Ce dernier lui permet d’exploiter jusqu’à 50 paramètres avec un intervalle de confiance élevé supérieur à 0,95 et un taux d’erreur de 2,6 %.

Avant Alteryx, l’entreprise achetait la matière première quand elle en avait besoin, et non de manière stratégique. L’équipe sait désormais à quel moment il est préférable d’acheter des matières premières et en quelle quantité, prédire le rendement et générer de la valeur pour l’entreprise, d’une manière innovante et respectueuse de l’environnement. Ce nouveau processus a permis aux entreprises de production de phénol de faire des bénéfices de 1,5 million de dollars.