Produktionsoptimierung
Fertigungsoptimierung erfordert das Verständnis, welche Prozessparameter kausal Qualität, Ausbeute und Effizienz beeinflussen - nicht nur Korrelation. Unsere kausalen Machine-Learning-Lösungen ersetzen Trial-and-Error-Tuning und statistische Näherungen durch Präzisionstechnik, die durch kausale Entdeckung informiert wird.
Wir nutzenKausales Machine Learningum komplexe Geschäftsherausforderungen zu lösen.
Mithilfe kausaler Entdeckungsalgorithmen auf Produktionstelemetriedaten identifizieren wir die wahren Prozessabhängigkeiten und Rückkopplungsschleifen. Kausale Inferenzmethoden quantifizieren dann, wie Änderungen an Temperatur, Druck, Vorschubgeschwindigkeiten und anderen Parametern die Ergebnisse beeinflussen, während Störfaktoren wie Rohstoffvariation und Gerätealterung kontrolliert werden. Dies geht über traditionelle Versuchsplanung (DOE) hinaus, indem es auf hochdimensionale Einstellungen skaliert und Beziehungen entdeckt, die DOE-Matrizen möglicherweise übersehen, und dann kontinuierlich lernt, während Produktionsläufe Daten akkumulieren. Unser Ansatz baut auf Forschung zu [kausalem Lernen optimaler Strategien](/research#optimal-rework-policy) auf.
Industriehersteller, die unsere Plattform einsetzen, erzielen messbare Ausbeuteverbesserungen durch optimierte Parametereinstellungen, reduzieren Ausschuss und Nacharbeit durch Identifizierung der wahren Qualitätstreiber und verlängern die Lebensdauer von Anlagen durch vorausschauende Wartung, die auf kausalen Beziehungen zwischen Sensorwerten und Ausfallmodi basiert. Selbst kleine Reduzierungen von Ausfallzeiten in Hochvolumen-Anlagen liefern erheblichen Wert. Hersteller mit mehreren Standorten nutzen unsere Plattform, um Best Practices von einer Anlage zu identifizieren und zuverlässig auf andere zu übertragen, wobei lokale Unterschiede berücksichtigt werden.
Echtzeit-Dashboards zeigen Prozessingenieuren genau, welche Variablen am wichtigsten sind und welche Interventionen den nächsten Batch verbessern werden.
UnsereMethodik
Datensynthese
Wir integrieren Ihre vorhandenen Datenquellen, um eine umfassende analytische Grundlage zu schaffen.
Kausalanalyse
Mit Double Machine Learning identifizieren wir echte Ursache-Wirkungs-Beziehungen.
Strategische Simulation
Wir modellieren verschiedene Szenarien, um die Auswirkungen Ihrer Entscheidungen vorherzusagen.
Operative Skalierung
Wir implementieren produktionsreife Modelle, die sich in Ihre bestehenden Systeme integrieren.
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Unser Team verbindet Spitzenforschung mit praktischer Umsetzung.
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“Wahre Kompetenz zeigt sich im Übergang von der Vorhersage zur Erkenntnis - vom Wissen, was geschieht, zum Verstehen, warum es so sein muss.”
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