La plateforme Teradata apporte à la demande des mesures de l'activité et permet de réaliser d'importantes économies

La plateforme analytique Teradata offre de nombreux usages à Andeavor, notamment la gestion des stocks. Elle consolide les informations et intègre les données au fur et à mesure pour comptabiliser immédiatement l'état des stocks par simple appui sur une touche. La précision avec laquelle cette valeur de stock peut être déterminée est cruciale pour la ligne de crédit de l'entreprise.

« Nous avons commencé avec un seul projet et nous en avons maintenant plus de 30 qui ont tous été intégrés à la plateforme Teradata, » commente David Brand, manager en charge de la Business Intelligence pour Western Refining (rebaptisé Andeavor). « Notre plateforme d'analyse nous apporte une vue intégrée et globale de l'activité et nous permet de voir, en temps quasi réel, l'activité des ventes et des clients sur trois systèmes, présentés comme un seul système. C'est exactement le genre de résultats que nous attendions de cette technologie analytique. »

Selon David Brand, la précédente plateforme de données d'Andeavor permettait uniquement aux équipes de raffinage de visualiser les performances en comparant les mesures réelles avec le plan clé et ce, uniquement 8 à 12 jours après la fin du mois. Aujourd'hui, en intégrant les données du jour dans la plateforme, Teradata apportent aux décideurs des rapports vitaux en temps quasi réel.

« Par exemple, il peut y avoir jusqu'à 850 wagons de matériel roulant à un moment donné, » explique David Brand. Avant le déploiement de la plateforme Teradata, ce stock n'était pas aussi précisément enregistré ou continuellement quantifié en tant qu'actif. La plateforme fournit maintenant des mises à jour continues sur les différents postes liés au raffinage.

La plateforme analytique de Teradata génère également des rapports détaillés sur l'environnement et sur la conformité réglementaire. En regroupant plusieurs sources de données, elle crée un environnement de libre-service qui permet aux responsables des opérations de raffinage d'analyser puis de présenter les informations relatives aux mélanges, aux stocks, aux reçus et aux expéditions, selon le format de leur choix. Avec les données issues des capteurs, l'écosystème de données d'Andeavor monte en puissance en direction du Machine Learning (Apprentissage Machine ou apprentissage automatique) et de l'analyse prédictive. Enfin, la plateforme fournit des informations sur les tendances des ventes, la fidélité client et la maintenance prédictive.

« Nous passons maintenant à l'analyse avancée, » précise David Brand. « Cette étape implique la maintenance prédictive et le Machine Learning. Notre objectif est d'avoir un outil piloté par les données, consultable par nos ingénieurs et qui leur permette par exemple de dire : J'ai besoin de faire X barils répondant aux normes du Nouveau Mexique. Le système va alors examiner nos coefficients d'interaction et nos stocks puis fournir ce qui est demandé. Nous n'en sommes pas encore là, mais c'est notre objectif. Nous avons également d'autres projets passionnants, notamment des tableaux de bord multi-niveaux pour les KPIS, la mise en place du libre-service, le stockage dans le cloud, (sur lequel nous travaillons actuellement), les plateformes de mobilité et l'acquisition de davantage de données issues de plus nombreuses sources. »

En 2014, La société a reçu le prix « Teradata EPIC Award for Operational Excellence ». L'entreprise a en effet été reconnue pour « l'amélioration des opérations, telles que prévision, gestion des stocks ou visibilité de la chaîne d'approvisionnement, surveillance des actifs, pratiques métier durables et optimisation des ressources. »

Teradata
teradata.com

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