Optimizacija proizvodnje

Optimizacija proizvodnje zahtijeva razumijevanje koji procesni parametri kauzalno utjecu na kvalitetu, prinos i ucinkovitost, a ne samo korelaciju. Nase solucije kauzalnog strojnog ucenja zamjenjuju podesavanje pokusajem i pogreskom i statisticke aproksimacije preciznim inzenjeringom informiranim kauzalnim otkrivanjem.

PrimjenjujemoCausal Machine Learningza rjesavanje slozenih poslovnih izazova.

Koristeci algoritme kauzalnog otkrivanja na proizvodnim telemetrijskim podacima, identificiramo prave procesne ovisnosti i povratne petlje. Metode kauzalne inferencije zatim kvantificiraju kako promjene temperature, tlaka, brzina doziranja i drugih parametara utjecu na ishode dok kontroliramo konfaundirajuce faktore poput varijacija sirovina i starenja opreme. To nadilazi tradicionalni dizajn eksperimenata (DOE) skaliranjem na visokodimenzionalne postavke i otkrivanjem odnosa koje DOE matrice mogu propustiti, zatim kontinuiranim ucenjem kako se proizvodni podaci akumuliraju. Nas pristup temelji se na istrazivanju [kauzalnog ucenja optimalnih politika](/research#optimal-rework-policy).

Industrijski proizvodaci koji implementiraju nasu platformu postizu mjerljiva poboljsanja prinosa kroz optimizirane postavke parametara, smanjuju skart i prerade identificirajuci prave pokretace kvalitete, i produzuju zivotni vijek opreme kroz prediktivno odrzavanje informirano kauzalnim odnosima izmedu ocitanja senzora i nacina kvara. Cak i mala smanjenja zastoja u postrojenjima visokog volumena donose znacajnu vrijednost. Proizvodaci s vise lokacija koriste nasu platformu za identificiranje najboljih praksi iz jednog postrojenja i pouzdano ih prenose na druge, uzimajuci u obzir lokalne razlike.

Nadzorne ploce u stvarnom vremenu pokazuju procesnim inzenjerima tocno koje varijable najvise znace i koje intervencije ce poboljsati sljedecu seriju.