Production Optimization

Optimasi manufaktur memerlukan pemahaman parameter proses mana yang secara kausal memengaruhi kualitas, hasil, and efisiensi, bukan hanya korelasi. Solusi causal machine learning kami menggantikan penyesuaian trial-and-error and perkiraan statistik dengan rekayasa presisi yang diinformasikan oleh causal discovery.

Kami menerapkanCausal Machine Learninguntuk memecahkan tantangan bisnis yang kompleks.

Menggunakan algoritma causal discovery pada data telemetri produksi, kami mengidentifikasi dependensi proses and loop umpan balik yang sebenarnya. Metode causal inference kemudian mengkuantifikasi bagaimana perubahan suhu, tekanan, laju umpan, and parameter lainnya memengaruhi hasil sambil mengontrol faktor pengganggu seperti variasi bahan baku and penuaan peralatan. Ini melampaui design of experiments (DOE) tradisional dengan penskalaan ke pengaturan berdimensi tinggi and menemukan hubungan yang mungkin terlewatkan oleh matriks DOE, kemudian belajar secara terus menerus seiring data produksi terakumulasi. Pendekatan kami dibangun di atas penelitian dalam [mempelajari kebijakan optimal secara kausal](/research#optimal-rework-policy).

Produsen industri yang menerapkan platform kami mencapai peningkatan hasil yang terukur melalui pengaturan parameter yang dioptimalkan, mengurangi scrap and pengerjaan ulang dengan mengidentifikasi pendorong kualitas yang sebenarnya, and memperpanjang umur peralatan melalui pemeliharaan prediktif yang diinformasikan oleh hubungan kausal antara pembacaan sensor and mode kegagalan. Bahkan pengurangan kecil dalam downtime di fasilitas volume tinggi memberikan nilai yang signifikan. Produsen multi-situs menggunakan platform kami untuk mengidentifikasi praktik terbaik dari satu fasilitas and dengan percaya diri mentransfernya ke fasilitas lain, memperhitungkan perbedaan lokal.

Dasbor real-time menunjukkan kepada insinyur proses dengan tepat variabel mana yang paling penting and intervensi mana yang akan meningkatkan batch berikutnya.