उत्पादन अनुकूलन

विनिर्माण अनुकूलन के लिए यह समझना आवश्यक है कि कौन से प्रक्रिया पैरामीटर गुणवत्ता, उपज और दक्षता को कार्यकारण रूप से प्रभावित करते हैं, न कि केवल सहसंबंध। हमारे Causal Machine Learning समाधान ट्रायल-एंड-एरर ट्यूनिंग और सांख्यिकीय सन्निकटनों को Causal Discovery द्वारा सूचित सटीक इंजीनियरिंग से बदलते हैं।

हम लागू करते हैंCausal Machine Learningजटिल व्यावसायिक चुनौतियों को हल करने के लिए।

उत्पादन टेलीमेट्री डेटा पर Causal Discovery एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, हम सच्ची प्रक्रिया निर्भरताओं और फीडबैक लूप की पहचान करते हैं। Causal Inference विधियां फिर मात्रात्मक रूप से निर्धारित करती हैं कि तापमान, दबाव, फीड दरों और अन्य पैरामीटर में परिवर्तन कच्चे माल की भिन्नता और उपकरण उम्र बढ़ने जैसे भ्रामक कारकों के लिए नियंत्रण करते हुए परिणामों को कैसे प्रभावित करते हैं। यह उच्च-आयामी सेटिंग्स में स्केलिंग और DOE मैट्रिक्स द्वारा चूके जाने वाले संबंधों की खोज करके, फिर उत्पादन रन के संचित होने पर निरंतर सीखकर पारंपरिक डिज़ाइन ऑफ एक्सपेरिमेंट्स (DOE) से परे जाता है। हमारा दृष्टिकोण [इष्टतम नीतियों को कार्यकारण रूप से सीखने](/research#optimal-rework-policy) पर शोध पर आधारित है।

हमारे प्लेटफॉर्म को तैनात करने वाले औद्योगिक निर्माता अनुकूलित पैरामीटर सेटिंग्स के माध्यम से मापनीय उपज सुधार प्राप्त करते हैं, सच्चे गुणवत्ता कारकों की पहचान करके स्क्रैप और पुनर्कार्य को कम करते हैं, और सेंसर रीडिंग और विफलता मोड के बीच कारण-कारक संबंधों द्वारा सूचित भविष्य कहनेवाला रखरखाव के माध्यम से उपकरण जीवन बढ़ाते हैं। उच्च-वॉल्यूम सुविधाओं में डाउनटाइम में छोटी कमी भी महत्वपूर्ण मूल्य प्रदान करती है। मल्टी-साइट निर्माता हमारे प्लेटफॉर्म का उपयोग एक सुविधा से सर्वोत्तम प्रथाओं की पहचान करने और स्थानीय अंतरों को ध्यान में रखते हुए आत्मविश्वास से उन्हें दूसरों को स्थानांतरित करने के लिए करते हैं।

रियल-टाइम डैशबोर्ड प्रक्रिया इंजीनियरों को दिखाते हैं कि कौन से चर सबसे अधिक मायने रखते हैं और कौन से हस्तक्षेप अगले बैच में सुधार करेंगे।