بهینه‌سازی تولید

با استفاده از الگوریتم‌های کشف علّی بر داده‌های تله‌متری تولید، وابستگی‌های واقعی فرآیند و حلقه‌های بازخورد را شناسایی می‌کنیم. روش‌های استنتاج علّی سپس کمّی‌سازی می‌کنند که تغییرات در دما، فشار، نرخ‌های تغذیه و سایر پارامترها چگونه بر نتایج تأثیر می‌گذارند در حالی که عوامل مخدوش‌کننده مانند تغییرات مواد اولیه و فرسودگی تجهیزات را کنترل می‌کنند. این فراتر از طراحی آزمایش سنتی (DOE) می‌رود با مقیاس‌پذیری به تنظیمات با ابعاد بالا و کشف روابطی که ماتریس‌های DOE ممکن است از دست بدهند، سپس یادگیری مستمر همراه با تجمع داده‌های تولید. رویکرد ما بر پژوهش در [یادگیری علّی سیاست‌های بهینه](/research#optimal-rework-policy) بنا شده است.

تولیدکنندگان صنعتی که پلتفرم ما را پیاده‌سازی می‌کنند به بهبودهای بازده قابل اندازه‌گیری از طریق تنظیمات پارامتر بهینه دست می‌یابند، ضایعات و بازکاری را با شناسایی محرک‌های واقعی کیفیت کاهش می‌دهند، و عمر تجهیزات را از طریق نگهداری پیش‌بینانه مبتنی بر روابط علّی بین خوانش‌های سنسور و حالت‌های خرابی افزایش می‌دهند. حتی کاهش‌های کوچک در زمان خرابی در تأسیسات با حجم بالا ارزش قابل توجهی ایجاد می‌کنند. تولیدکنندگان چندسایتی از پلتفرم ما برای شناسایی بهترین شیوه‌ها از یک تأسیسات و انتقال مطمئن آنها به دیگران با در نظر گرفتن تفاوت‌های محلی استفاده می‌کنند.

داشبوردهای بلادرنگ به مهندسان فرآیند دقیقاً نشان می‌دهند کدام متغیرها بیشترین اهمیت را دارند و کدام مداخلات دسته بعدی را بهبود خواهند بخشید.