Pag-optimize ng Produksyon
Ang manufacturing optimization ay nangangailangan ng pag-unawa kung aling mga process parameter ang causal na nakakaimpluwensya sa kalidad, yield, at efficiency, hindi lamang correlation. Ang aming mga causal machine learning solution ay pinapalitan ang trial-and-error tuning at statistical approximation ng precision engineering na batay sa causal discovery.
Inilalapat namin angCausal Machine Learningupang malutas ang mga kumplikadong hamon sa negosyo.
Gamit ang mga causal discovery algorithm sa production telemetry data, tinutukoy namin ang mga tunay na process dependency at feedback loop. Pagkatapos ay kinokonekta ng mga causal inference method kung paano naaapektuhan ng mga pagbabago sa temperature, pressure, feed rate, at iba pang parameter ang mga outcome habang kinokontrol ang mga confounding factor tulad ng raw material variation at equipment aging. Lumalampas ito sa tradisyunal na design of experiments (DOE) sa pamamagitan ng pag-scale sa high-dimensional setting at pagtuklas ng mga relationship na maaaring ma-miss ng mga DOE matrix, pagkatapos ay tuloy-tuloy na natututo habang nagtitipon ng data ang mga production run. Ang aming approach ay binuo sa pananaliksik sa [causally learning optimal policies](/research#optimal-rework-policy).
Ang mga industrial manufacturer na nagde-deploy ng aming platform ay nakakamit ng masusukat na pagpapabuti ng yield sa pamamagitan ng optimized parameter setting, binabawasan ang scrap at rework sa pamamagitan ng pagtukoy ng mga tunay na quality driver, at pinapahaba ang buhay ng equipment sa pamamagitan ng predictive maintenance na batay sa causal relationship sa pagitan ng mga sensor reading at failure mode. Kahit ang maliliit na pagbawas sa downtime sa mga high-volume facility ay naghahatid ng makabuluhang halaga. Ginagamit ng mga multi-site manufacturer ang aming platform upang tukuyin ang mga best practice mula sa isang pasilidad at may kumpiyansang ilipat ang mga ito sa iba, na isinasaalang-alang ang mga lokal na pagkakaiba.
Ipinapakita ng mga real-time dashboard sa mga process engineer kung aling mga variable ang pinaka-mahalaga at kung aling mga intervention ang magpapabuti sa susunod na batch.
Ang AmingMetodolohiya
Data Synthesis
Ini-integrate namin ang inyong mga kasalukuyang data source upang bumuo ng komprehensibong analytical foundation.
Causal Analysis
Gumagamit ng Double Machine Learning upang tukuyin ang mga tunay na relasyon ng cause-and-effect.
Strategic Simulation
Mag-model ng iba't ibang scenario upang mahulaan ang impact ng inyong mga desisyon.
Operational Scale
Mag-deploy ng mga production-ready model na nag-i-integrate sa inyong mga kasalukuyang system.
Handa na bang Magsimula?
Pinagsasama ng aming koponan ang cutting-edge na pananaliksik sa praktikal na implementasyon.
Makipag-ugnayan sa AminPagsasanay sa Causal AI
Makabisado ang DoubleML framework sa aming mga kurso na pinamumunuan ng eksperto.
DoubleML Open Source
Galugarin ang aming mga Python at R package sa GitHub.
“Ang kasanayan ay ang paglipat mula sa paghula kung ano ang mangyayari tungo sa pag-unawa kung bakit ito kailangang mangyari.”
Pinagkakatiwalaan ng mga Nangungunang Kumpanya
