Оптимизация на производството
Оптимизацията на производството изисква разбиране кои параметри на процеса каузално влияят на качеството, добива и ефективността, а не само корелация. Нашите решения за каузално машинно обучение заменят настройката чрез проба и грешка и статистическите приближения с прецизно инженерство, информирано от каузално откриване.
ПрилагамеCausal Machine Learningза решаване на сложни бизнес предизвикателства.
Използвайки алгоритми за каузално откриване върху телеметрични данни от производството, идентифицираме истинските зависимости на процесите и обратните връзки. Методите за каузален извод след това количествено определят как промените в температурата, налягането, скоростите на подаване и други параметри влияят на резултатите, като контролират объркващи фактори като вариация на суровините и стареене на оборудването. Това надхвърля традиционния дизайн на експерименти (DOE), като мащабира до многомерни настройки и открива връзки, които DOE матриците може да пропуснат, след което се учи непрекъснато, докато производствените цикли натрупват данни. Нашият подход се основава на изследвания за [каузално обучение на оптимални политики](/research#optimal-rework-policy).
Индустриалните производители, внедряващи нашата платформа, постигат измерими подобрения в добива чрез оптимизирани настройки на параметрите, намаляват брака и преработката чрез идентифициране на истинските двигатели на качеството и удължават живота на оборудването чрез предсказуема поддръжка, информирана от каузални връзки между показанията на сензорите и режимите на отказ. Дори малки намаления на престоя във високообемни съоръжения осигуряват значителна стойност. Производителите с множество обекти използват нашата платформа, за да идентифицират най-добри практики от едно съоръжение и уверено да ги прехвърлят към други, отчитайки местните разлики.
Таблата в реално време показват на процесните инженери точно кои променливи са най-важни и кои интервенции ще подобрят следващата партида.
Нашатаметодология
Синтез на данни
Интегрираме вашите съществуващи източници на данни, за да изградим изчерпателна аналитична основа.
Каузален анализ
Използване на Double Machine Learning за идентифициране на истински причинно-следствени връзки.
Стратегическа симулация
Моделиране на различни сценарии за прогнозиране на въздействието на вашите решения.
Оперативен мащаб
Разгръщане на готови за производство модели, които се интегрират със съществуващите ви системи.
Готови ли сте да започнете?
Нашият екип съчетава авангардни изследвания с практическа реализация.
Свържете се с насОбучение по Causal AI
Овладейте рамката DoubleML с нашите експертно водени курсове.
DoubleML Open Source
Разгледайте нашите пакети за Python и R в GitHub.
“Майсторството е преходът от предсказване на това, което се случва, към разбиране защо трябва да се случи.”
Доверие от водещи компании
