Termelés optimalizálás

A gyártás optimalizálásához meg kell érteni, mely folyamatparaméterek befolyásolják okozatilag a minőséget, hozamot és hatékonyságot, nem csak korrelációsan. Okozati gépi tanulási megoldásaink felváltják a próba-hiba hangolást és statisztikai közelítéseket az okozati felfedezés által informált precíziós mérnökséggel.

Alkalmazzuk aCausal Machine Learningetösszetett üzleti kihívások megoldására.

Okozati felfedező algoritmusok használatával a termelési telemetria adatokon azonosítjuk a valódi folyamatfüggőségeket és visszacsatolási hurkokat. Az okozati következtetési módszerek ezután számszerűsítik, hogyan befolyásolják a hőmérséklet, nyomás, adagolási sebességek és egyéb paraméterek változásai az eredményeket, miközben kontrollálják az olyan zavaró tényezőket, mint a nyersanyag-variáció és berendezés öregedés. Ez túlmegy a hagyományos kísérlettervezésen (DOE) azáltal, hogy magas dimenziójú beállításokra skálázódik és olyan kapcsolatokat fedez fel, amelyeket a DOE mátrixok esetleg kihagynak, majd folyamatosan tanul, ahogy a termelési futamok felhalmozzák az adatokat. Megközelítésünk az [optimális politikák okozati tanulásáról](/research#optimal-rework-policy) szóló kutatásra épül.

Platformunkat telepítő ipari gyártók mérhető hozamjavulást érnek el optimalizált paraméterbeállításokkal, csökkentik a selejtet és újramunkát a valódi minőségi hajtóerők azonosításával, és meghosszabbítják a berendezések élettartamát az érzékelő leolvasások és meghibásodási módok közötti okozati kapcsolatok által informált prediktív karbantartással. Még kis csökkenések is a leállási időben nagy volumenű létesítményekben jelentős értéket hoznak. Többtelephelyes gyártók platformunkat használják az egyik létesítményből származó legjobb gyakorlatok azonosítására és magabiztos átvitelére másokra, figyelembe véve a helyi különbségeket.

Valós idejű irányítópultok mutatják a folyamatmérnököknek, pontosan mely változók számítanak leginkább és mely beavatkozások javítják a következő adagot.