Tuotannon optimointi

Valmistuksen optimointi vaatii ymmärrystä siitä, mitkä prosessiparametrit kausaalisesti vaikuttavat laatuun, tuottoon ja tehokkuuteen, ei vain korrelaatiota. Kausaaliset koneoppimisratkaisumme korvaavat kokeilun ja erehdyksen virityksen ja tilastolliset approksimaatiot tarkkuusinsinööröinnillä, jota kausaalinen löytäminen ohjaa.

Sovellimmekausaalista koneoppimistamonimutkaisten liiketoimintahaasteiden ratkaisemiseen.

Käyttämällä kausaalisen löytämisen algoritmeja tuotannon telemetriadataan, tunnistamme todelliset prosessiriippuvuudet ja takaisinkytkentäsilmukat. Kausaaliset päättelymenetelmät kvantifioivat sitten miten muutokset lämpötilassa, paineessa, syöttönopeuksissa ja muissa parametreissa vaikuttavat tuloksiin halliten sekoittavia tekijöitä kuten raaka-ainevaihtelua ja laitteiden ikääntymistä. Tämä ylittää perinteisen kokeellisen suunnittelun (DOE) skaalautumalla moniulotteisiin asetelmiin ja löytäen suhteita, joita DOE-matriisit saattavat menettää, oppien sitten jatkuvasti tuotantoajojen kertyessä dataa. Lähestymistapamme perustuu tutkimukseen [kausaalisesta optimaalisten politiikkojen oppimisesta](/research#optimal-rework-policy).

Alustaamme käyttävät teolliset valmistajat saavuttavat mitattavia tuottoparannuksia optimoiduilla parametriasetuksilla, vähentävät hukkaa ja uudelleentyöstöä tunnistamalla todelliset laadun ajurit, ja pidentävät laitteiden käyttöikää ennakoivalla kunnossapidolla, jota ohjaavat kausaaliset suhteet anturilukemien ja vikatilojen välillä. Pienetkin seisokkiajan vähennykset suurivolyymisissa laitoksissa tuottavat merkittävää arvoa. Monipaikkalliset valmistajat käyttävät alustaamme tunnistamaan parhaita käytäntöjä yhdestä laitoksesta ja siirtämään niitä luottavaisesti muihin, huomioiden paikalliset erot.

Reaaliaikaiset kojelaudat näyttävät prosessi-insinööreille tarkalleen mitkä muuttujat ovat tärkeimpiä ja mitkä interventiot parantavat seuraavaa erää.