Production Optimization

উৎপাদন টেলিমেট্রি ডেটাতে কার্যকারণ আবিষ্কার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে আমরা প্রকৃত প্রসেস ডিপেন্ডেন্সি এবং ফিডব্যাক লুপগুলো চিহ্নিত করি। এরপর কার্যকারণ অনুমান পদ্ধতিগুলো কাঁচামালের ভিন্নতা এবং সরঞ্জামের বয়সের মতো কনফাউন্ডারগুলোকে নিয়ন্ত্রণ করে তাপমাত্রা, চাপ, ফিড রেট এবং অন্যান্য প্যারামিটারের পরিবর্তন কীভাবে ফলাফলকে প্রভাবিত করে তা পরিমাপ করে। এটি উচ্চ-মাত্রিক পরিবেশে কাজ করে এবং DOE ম্যাট্রিক্স মিস করতে পারে এমন সম্পর্কগুলো খুঁজে বের করে সাধারণ ডিজাইন অফ এক্সপেরিমেন্টস (DOE)-এর ঊর্ধ্বে চলে যায়, তারপর উৎপাদন চলার সাথে সাথে ক্রমাগত শিখতে থাকে। আমাদের পদ্ধতি [কার্যকারণগতভাবে সর্বোত্তম নীতি শেখার](/research#optimal-rework-policy) গবেষণার ওপর ভিত্তি করে তৈরি।

আমাদের প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারী শিল্প উৎপাদনকারীরা অপ্টিমাইজড প্যারামিটার সেটিংয়ের মাধ্যমে পরিমাপযোগ্য ফলন উন্নতি অর্জন করে, প্রকৃত মান চালিকাশক্তি চিহ্নিত করে স্ক্র্যাপ এবং রিওয়ার্ক কমায় এবং সেন্সর রিডিং এবং ফেইলিউর মোডের মধ্যে কার্যকারণ সম্পর্কের মাধ্যমে প্রেডিক্টিভ মেইনটেন্যান্সের সাহায্যে সরঞ্জামের আয়ু বাড়ায়। এমনকি উচ্চ-ভলিউম সুবিধাগুলোতে ডাউনটাইমের সামান্য হ্রাসও উল্লেখযোগ্য মূল্য প্রদান করে। মাল্টি-সাইট উৎপাদনকারীরা এক সুবিধার সেরা অনুশীলনগুলো চিহ্নিত করতে এবং সরঞ্জামের বয়স, কনফিগারেশন এবং অপারেটরদের স্থানীয় পার্থক্য বিবেচনায় নিয়ে আত্মবিশ্বাসের সাথে অন্য সাইটে স্থানান্তরিত করতে আমাদের প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে।

রিয়েল-টাইম ড্যাশবোর্ড প্রসেস ইঞ্জিনিয়ারদের স্পষ্টভাবে দেখায় কোন ভেরিয়েবলগুলো সবচেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ এবং কোন হস্তক্ষেপগুলো পরবর্তী ব্যাচের উন্নতি করবে।