Βελτιστοποίηση Παραγωγής

Χρησιμοποιώντας αλγόριθμους αιτιακής ανακάλυψης σε δεδομένα τηλεμετρίας παραγωγής, εντοπίζουμε τις πραγματικές εξαρτήσεις διεργασιών και τους βρόχους ανάδρασης. Οι μέθοδοι αιτιακής συμπερασματολογίας ποσοτικοποιούν στη συνέχεια πώς οι αλλαγές στη θερμοκρασία, την πίεση, τους ρυθμούς τροφοδοσίας και άλλες παραμέτρους επηρεάζουν τα αποτελέσματα, ελέγχοντας παράλληλα συγχυτικούς παράγοντες όπως η διακύμανση πρώτων υλών και η γήρανση του εξοπλισμού. Αυτό υπερβαίνει τον παραδοσιακό σχεδιασμό πειραμάτων (DOE) κλιμακώνοντας σε ρυθμίσεις υψηλών διαστάσεων και ανακαλύπτοντας σχέσεις που μπορεί να χάσουν οι μήτρες DOE, και στη συνέχεια μαθαίνοντας συνεχώς καθώς οι εκτελέσεις παραγωγής συσσωρεύουν δεδομένα. Η προσέγγισή μας βασίζεται στην έρευνα για [αιτιακή εκμάθηση βέλτιστων πολιτικών](/research#optimal-rework-policy).

Οι βιομηχανικοί κατασκευαστές που αναπτύσσουν την πλατφόρμα μας επιτυγχάνουν μετρήσιμες βελτιώσεις απόδοσης μέσω βελτιστοποιημένων ρυθμίσεων παραμέτρων, μειώνουν τα απορρίμματα και την επανεπεξεργασία εντοπίζοντας τους πραγματικούς οδηγούς ποιότητας και επεκτείνουν τη διάρκεια ζωής του εξοπλισμού μέσω προγνωστικής συντήρησης ενημερωμένης από αιτιακές σχέσεις μεταξύ ενδείξεων αισθητήρων και τρόπων αστοχίας. Ακόμη και μικρές μειώσεις στον χρόνο διακοπής λειτουργίας σε εγκαταστάσεις μεγάλου όγκου προσφέρουν σημαντική αξία. Οι κατασκευαστές πολλαπλών εγκαταστάσεων χρησιμοποιούν την πλατφόρμα μας για να εντοπίσουν βέλτιστες πρακτικές από μία εγκατάσταση και να τις μεταφέρουν με σιγουριά σε άλλες, λαμβάνοντας υπόψη τις τοπικές διαφορές.

Οι πίνακες ελέγχου σε πραγματικό χρόνο δείχνουν στους μηχανικούς διεργασιών ακριβώς ποιες μεταβλητές έχουν τη μεγαλύτερη σημασία και ποιες παρεμβάσεις θα βελτιώσουν την επόμενη παρτίδα.