Production Optimization

የማኑፋክቸሪንግ ማመቻቸት የትኞቹ የሂደት መለኪያዎች በጥራት፣ በምርት መጠን እና በውጤታማነት ላይ ምክንያታዊ ተፅእኖ እንዳላቸው መረዳትን ይጠይቃል እንጂ ዝምድናን ብቻ አይደለም። የእኛ የምክንያታዊ ማሽን መማሪያ መፍትሄዎች በሙከራ እና ስህተት ላይ የተመሰረቱ ማስተካከያዎችን እና የስታቲስቲክስ ግምቶችን በምክንያታዊ ግኝት በሚመራ ትክክለኛ ኢንጂነሪንግ ይተካሉ።

እኛ ውስብስብ የቢዝነስ ተግዳሮቶችን ለመፍታትCausal Machine Learningን እንጠቀማለን።

በማምረቻ ዳታ ላይ የምክንያታዊ ግኝት አልጎሪዝምን በመጠቀም ትክክለኛ የሂደት ትስስሮችን እና የግብረ-መልስ ሂደቶችን እንለያለን። ከዚያም የምክንያታዊ ድምዳሜ ዘዴዎች እንደ የሙቀት መጠን፣ ግፊት እና ሌሎች መለኪያዎች ለውጦች በውጤቱ ላይ ያላቸውን ተፅእኖ እንደ የጥሬ ዕቃ ልዩነት እና የመሳሪያዎች እርጅና ያሉ ነገሮችን በመቆጣጠር ይለካሉ። ይህም ከተለመደው የሙከራ ዲዛይን (DOE) ባለፈ ብዙ ተለዋዋጭ ሁኔታዎችን በማስተናገድ DOE ሊያመልጧቸው የሚችሉ ግንኙነቶችን ይለያል፣ ከዚያም ምርት በሚካሄድበት ጊዜ በየጊዜው ይማራል። የእኛ አቀራረብ [ምክንያታዊ በሆነ መንገድ ምርጥ ፖሊሲዎችን በመማር](/research#optimal-rework-policy) ምርምር ላይ የተመሰረተ ነው።

የእኛን ፕላቲፎርም የሚተገብሩ የኢንዱስትሪ አምራቾች በተመቻቹ መለኪያዎች አማካኝነት የሚለካ የምርት መጠን መሻሻል ያገኛሉ፣ የጥራት መሪዎችን በመለየት ብክነትን ይቀንሳሉ፣ እንዲሁም በመሳሪያዎች ሁኔታ እና በብልሽት መካከል ባሉ ምክንያታዊ ግንኙነቶች አማካኝነት የመሳሪያዎችን እድሜ ያራዝማሉ። በትላልቅ ፋብሪካዎች ውስጥ የሚደረግ ትንሽ የቆይታ ጊዜ ቅነሳ እንኳን ከፍተኛ ዋጋ ያስገኛል። በብዙ ቦታዎች ፋብሪካዎች ያሏቸው አምራቾች ከአንድ ቦታ የተገኘን ምርጥ ተሞክሮ የአካባቢውን ልዩነቶች ከግምት ውስጥ በማስገባት ወደ ሌሎች ቦታዎች በራስ መተማመን ለማስተላለፍ ፕላቲፎርማችንን ይጠቀማሉ።

ቅጽበታዊ ዳሽቦርዶች ለሂደት መሐንዲሶች የትኞቹ ተለዋዋጭ ሁኔታዎች የበለጠ አስፈላጊ እንደሆኑ እና የትኞቹ ጣልቃ-ገብነቶች ቀጣዩን ምርት እንደሚያሻሽሉ በትክክል ያሳያል።