Optimització de la Producció
L'optimització de la fabricació requereix comprendre quins paràmetres del procés influeixen causalment en la qualitat, el rendiment i l'eficiència, no només correlació. Les nostres solucions d'aprenentatge automàtic causal substitueixen l'ajust per prova i error i les aproximacions estadístiques amb enginyeria de precisió informada pel descobriment causal.
ApliquemAprenentatge Automàtic Causalper resoldre reptes empresarials complexos.
Utilitzant algoritmes de descobriment causal en dades de telemetria de producció, identifiquem les veritables dependències del procés i els bucles de retroalimentació. Els mètodes d'inferència causal quantifiquen després com els canvis en temperatura, pressió, taxes d'alimentació i altres paràmetres afecten els resultats mentre controlen factors de confusió com la variació de matèries primeres i l'envelliment d'equips. Això va més enllà del disseny d'experiments (DOE) tradicional en escalar a configuracions d'alta dimensió i descobrir relacions que les matrius DOE podrien passar per alt, i després aprendre contínuament a mesura que s'acumulen dades de producció. El nostre enfocament es basa en la recerca sobre [aprenentatge causal de polítiques òptimes](/research#optimal-rework-policy).
Els fabricants industrials que implementen la nostra plataforma aconsegueixen millores mesurables en el rendiment a través de configuracions de paràmetres optimitzades, redueixen els rebutjos i el re-treball identificant els veritables impulsors de qualitat, i estenen la vida útil dels equips a través de manteniment predictiu informat per relacions causals entre lectures de sensors i modes de fallada. Fins i tot petites reduccions en el temps d'inactivitat en instal·lacions d'alt volum generen un valor significatiu. Els fabricants multi-lloc utilitzen la nostra plataforma per identificar millors pràctiques d'una instal·lació i transferir-les amb confiança a altres, tenint en compte les diferències locals.
Els panells en temps real mostren als enginyers de procés exactament quines variables importen més i quines intervencions milloraran el següent lot.
La NostraMetodologia
Síntesi de Dades
Integrem les seves fonts de dades existents per construir una base analítica integral.
Anàlisi Causal
Utilitzant Double Machine Learning per identificar relacions veritables de causa i efecte.
Simulació Estratègica
Modelem diferents escenaris per predir l'impacte de les seves decisions.
Escala Operacional
Despleguem models llestos per a producció que s'integren amb els seus sistemes existents.
Preparat per Començar?
El nostre equip combina recerca d'avantguarda amb implementació pràctica.
Contacta'nsFormació en IA Causal
Domini el marc DoubleML amb els nostres cursos especialitzats.
DoubleML Codi Obert
Explori els nostres paquets de Python i R a GitHub.
“El mestratge és la transició de predir què passa a entendre per què ha de passar.”
Confiança dels Líders de la Indústria
