Tootmise optimeerimine

Tootmise optimeerimine nõuab mõistmist, millised protsessiparameetrid kausaalselt mõjutavad kvaliteeti, saagist ja tõhusust, mitte ainult korrelatsiooni. Meie kausaalse masinõppe lahendused asendavad katse-eksituse häälestamise ja statistilised lähendused täpsusinseneeriaga, mida juhib kausaalne avastamine.

RakendameCausal Machine Learning-utkeerukate äriprobleemide lahendamiseks.

Kasutades kausaalse avastamise algoritme tootmise telemeetriaandmetele, tuvastame tõelised protsessisõltuvused ja tagasisideahelad. Kausaalse järeldamise meetodid kvantifitseerivad seejärel, kuidas muutused temperatuuris, rõhus, toitekiirustes ja muudes parameetrites mõjutavad tulemusi, kontrollides samal ajal segavaid tegureid nagu toorainevarikatsioon ja seadmete vananemine. See ületab traditsioonilist eksperimentide disaini (DOE), skaleerudes kõrgemõõtmeliste seadeteni ja avastades seoseid, mida DOE maatriksid võiksid märkamata jätta, ja seejärel pidevalt õppides, kui tootmistsüklid koguvad andmeid. Meie lähenemine tugineb uurimistööle [optimaalsete poliitikate kausaalne õppimine](/research#optimal-rework-policy).

Tööstuslikud tootjad, kes juurutavad meie platvormi, saavutavad mõõdetavaid saagise parandusi optimeeritud parameetriseadete kaudu, vähendavad praaki ja ümbertöötamist, tuvastades tegelikud kvaliteedijuhid, ja pikendavad seadmete eluiga ennustatava hoolduse kaudu, mida juhivad kausaalsed seosed andurinäitude ja rikkerežiimide vahel. Isegi väikesed seisakuvähendused suure mahuga rajatistes annavad olulist väärtust. Mitme asukoha tootjad kasutavad meie platvormi parimate praktikate tuvastamiseks ühest rajatisest ja nende enesekindlaks ülekandmiseks teistele, arvestades kohalikke erinevusi.

Reaalajas armatuurlauad näitavad protsessiinseneridele täpselt, millised muutujad on kõige olulisemad ja millised sekkumised parandavad järgmist partiid.