Optimisation de la production

L'optimisation de la fabrication necessite de comprendre quels parametres de processus influencent causalement la qualite, le rendement et l'efficacite, pas seulement la correlation. Nos solutions de machine learning causal remplacent le reglage par essais et erreurs et les approximations statistiques par une ingenierie de precision informee par la decouverte causale.

Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour resoudre des defis commerciaux complexes.

En utilisant des algorithmes de decouverte causale sur les donnees de telemetrie de production, nous identifions les veritables dependances de processus et les boucles de retroaction. Les methodes d'inference causale quantifient ensuite comment les changements de temperature, de pression, de debits d'alimentation et d'autres parametres affectent les resultats tout en controlant les facteurs de confusion comme la variation des matieres premieres et le vieillissement des equipements. Cela va au-dela de la conception traditionnelle des experiences (DOE) en s'adaptant a des contextes de haute dimension et en decouvrant des relations que les matrices DOE pourraient manquer, puis en apprenant continuellement a mesure que les cycles de production accumulent des donnees. Notre approche s'appuie sur la recherche en [apprentissage causal des politiques optimales](/research#optimal-rework-policy).

Les fabricants industriels deploient notre plateforme pour obtenir des ameliorations de rendement mesurables grace a des reglages de parametres optimises, reduire les rebuts et les reprises en identifiant les veritables moteurs de qualite, et prolonger la duree de vie des equipements grace a une maintenance predictive informee par les relations causales entre les lectures des capteurs et les modes de defaillance. Meme de petites reductions des temps d'arret dans les installations a haut volume offrent une valeur significative. Les fabricants multi-sites utilisent notre plateforme pour identifier les meilleures pratiques d'une installation et les transferer avec confiance a d'autres, en tenant compte des differences locales.

Des tableaux de bord en temps reel montrent aux ingenieurs de processus exactement quelles variables comptent le plus et quelles interventions amelioreront le prochain lot.