Optimisation de la production

L optimisation de la fabrication nécessite de comprendre quels paramètres de processus influencent causalement la qualité, le rendement et l efficacité, pas seulement la corrélation. Nos solutions de machine learning causal remplacent le réglage par essais et erreurs et les approximations statistiques par une ingénierie de precision informée par la découverte causale.

Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour résoudre des défis commerciaux complexes.

En utilisant des algorithmes de découverte causale sur les données de télémétrie de production, nous identifions les véritables dépendances de processus et les boucles de rétroaction. Les méthodes d inférence causale portent ensuite sur la quantification de comment les changements de température, de pression, de débits d alimentation et d autres paramètres affectent les résultats tout en contrôlant les facteurs de confusion comme la variation des matières premières et le vieillissement des équipements. Cela va au-delà de la conception traditionnelle des expériences (DOE) en s adaptant à des contextes de haute dimension et en découvrant des relations que les matrices DOE pourraient manquer, puis en apprenant continuellement à mesure que les cycles de production accumulent des données. Notre approche s appuie sur la recherche en [apprentissage causal des politiques optimales](/research#optimal-rework-policy).

Les fabricants industriels déploient notre plateforme pour obtenir des améliorations de rendement mesurables grâce à des réglages de paramètres optimisés, réduire les rebuts et les reprises en identifiant les véritables moteurs de qualité, et prolonger la durée de vie des équipements grâce à une maintenance prédictive informée par les relations causales entre les lectures des capteurs et les modes de défaillance. Même de petites réductions des temps d arrêt dans les installations à haut volume offrent une valeur significative. Les fabricants multi-sites utilisent notre plateforme pour identifier les meilleures pratiques d une installation et les transférer avec confiance à d autres, en tenant compte des différences locales.

Des tableaux de bord en temps réel montrent aux ingénieurs de processus exactement quelles variables comptent le plus et quelles interventions amélioreront le prochain lot.