Optimización de producción

La optimización de la fabricación requiere comprender qué parámetros del proceso influyen causalmente en la calidad, el rendimiento y la eficiencia, no solo correlación. Nuestras soluciones de aprendizaje automático causal reemplazan el ajuste por prueba y error y las aproximaciones estadísticas con ingeniería de precisión informada por el descubrimiento causal.

AplicamosMachine Learning Causalpara resolver desafíos empresariales complejos.

Utilizando algoritmos de descubrimiento causal en datos de telemetría de producción, identificamos las verdaderas dependencias del proceso y los bucles de retroalimentación. Los métodos de inferencia causal cuantifican luego cómo los cambios en temperatura, presión, tasas de alimentación y otros parámetros afectan los resultados mientras controlan factores de confusión como la variación de materias primas y el envejecimiento de equipos. Esto va más allá del diseño de experimentos (DOE) tradicional al escalar a configuraciones de alta dimensión y descubrir relaciones que las matrices DOE podrían pasar por alto, y luego aprender continuamente a medida que se acumulan datos de producción. Nuestro enfoque se basa en la investigación sobre [aprendizaje causal de políticas óptimas](/research#optimal-rework-policy).

Los fabricantes industriales que implementan nuestra plataforma logran mejoras medibles en el rendimiento a través de configuraciones de parámetros optimizadas, reducen los desechos y el reprocesado identificando los verdaderos impulsores de calidad, y extienden la vida útil de los equipos a través de mantenimiento predictivo informado por relaciones causales entre lecturas de sensores y modos de fallo. Incluso pequeñas reducciones en el tiempo de inactividad en instalaciones de alto volumen generan un valor significativo. Los fabricantes multisitio utilizan nuestra plataforma para identificar mejores prácticas de una instalación y transferirlas con confianza a otras, teniendo en cuenta las diferencias locales.

Los paneles en tiempo real muestran a los ingenieros de proceso exactamente qué variables importan más y qué intervenciones mejorarán el próximo lote.