تحسين الإنتاج

باستخدام خوارزميات الاكتشاف السببي على بيانات قياس الإنتاج، نحدد التبعيات الحقيقية للعملية وحلقات التغذية الراجعة. ثم تحدد أساليب الاستدلال السببي كيف تؤثر التغييرات في درجة الحرارة والضغط ومعدلات التغذية والمعلمات الأخرى على النتائج مع التحكم في العوامل المربكة مثل تباين المواد الخام وتقادم المعدات. هذا يتجاوز تصميم التجارب التقليدي (DOE) من خلال التوسع إلى البيئات عالية الأبعاد واكتشاف العلاقات التي قد تفوتها مصفوفات DOE، ثم التعلم المستمر مع تراكم عمليات الإنتاج للبيانات. يستند نهجنا إلى البحث في [التعلم السببي للسياسات المثلى](/research#optimal-rework-policy).

يحقق المصنعون الصناعيون الذين ينشرون منصتنا تحسينات قابلة للقياس في العائد من خلال إعدادات المعلمات المحسنة، ويقللون الخردة وإعادة العمل من خلال تحديد محركات الجودة الحقيقية، ويمددون عمر المعدات من خلال الصيانة التنبؤية المستنيرة بالعلاقات السببية بين قراءات المستشعرات وأوضاع الفشل. حتى التخفيضات الصغيرة في وقت التوقف في المرافق عالية الحجم تحقق قيمة كبيرة. يستخدم المصنعون متعددو المواقع منصتنا لتحديد أفضل الممارسات من منشأة واحدة ونقلها بثقة إلى أخرى، مع مراعاة الاختلافات المحلية.

تعرض لوحات المعلومات في الوقت الفعلي لمهندسي العمليات بالضبط المتغيرات الأكثر أهمية والتدخلات التي ستحسن الدفعة التالية.