אופטימיזציית ייצור

באמצעות אלגוריתמי גילוי סיבתי על נתוני טלמטריית ייצור, אנו מזהים את התלויות ולולאות המשוב האמיתיות בתהליך. שיטות הסקה סיבתית אז מכמתות כיצד שינויים בטמפרטורה, לחץ, קצבי הזנה ופרמטרים אחרים משפיעים על תוצאות תוך שליטה בגורמים מבלבלים כמו שונות חומרי גלם והזדקנות ציוד. זה עובר מעבר לעיצוב ניסויים מסורתי (DOE) על ידי הרחבה להגדרות רב-ממדיות וגילוי קשרים שמטריצות DOE עשויות לפספס, ואז למידה מתמשכת ככל שהפקות צוברות נתונים. הגישה שלנו מתבססת על מחקר ב-[לימוד מדיניות אופטימלית סיבתית](/research#optimal-rework-policy).

יצרנים תעשייתיים הפורסים את הפלטפורמה שלנו משיגים שיפורי תפוקה מדידים באמצעות הגדרות פרמטרים אופטימליות, מפחיתים פסולת ועיבוד מחדש על ידי זיהוי מניעי איכות אמיתיים, ומאריכים חיי ציוד באמצעות תחזוקה חזויה מושכלת על ידי קשרים סיבתיים בין קריאות חיישנים ומצבי כשל. אפילו הפחתות קטנות בזמן השבתה במתקנים בנפח גבוה מספקות ערך משמעותי. יצרנים רב-אתריים משתמשים בפלטפורמה שלנו לזיהוי שיטות עבודה מומלצות ממתקן אחד והעברתן בביטחון לאחרים, תוך התחשבות בהבדלים מקומיים.

לוחות מחוונים בזמן אמת מראים למהנדסי תהליכים בדיוק אילו משתנים חשובים ביותר ואילו התערבויות ישפרו את האצווה הבאה.