Ottimizzazione della Produzione

L'ottimizzazione manifatturiera richiede di comprendere quali parametri di processo influenzano causalmente qualità, resa ed efficienza, non solo correlazione. Le nostre soluzioni di causal machine learning sostituiscono la messa a punto per tentativi ed errori e le approssimazioni statistiche con ingegneria di precisione informata dalla scoperta causale.

Applichiamo ilCausal Machine Learningper risolvere sfide aziendali complesse.

Utilizzando algoritmi di scoperta causale sui dati di telemetria di produzione, identifichiamo le vere dipendenze di processo e i cicli di feedback. I metodi di inferenza causale quantificano poi come le variazioni di temperatura, pressione, velocità di alimentazione e altri parametri influenzano i risultati controllando per fattori confondenti come la variazione delle materie prime e l'invecchiamento delle attrezzature. Questo va oltre il tradizionale Design of Experiments (DOE) scalando a contesti ad alta dimensionalità e scoprendo relazioni che le matrici DOE potrebbero mancare, per poi apprendere continuamente man mano che i cicli di produzione accumulano dati. Il nostro approccio si basa sulla ricerca in [apprendimento causale di policy ottimali](/research#optimal-rework-policy).

I produttori industriali che implementano la nostra piattaforma ottengono miglioramenti misurabili della resa attraverso impostazioni ottimizzate dei parametri, riducono scarti e rilavorazioni identificando i veri driver di qualità, ed estendono la vita delle attrezzature attraverso manutenzione predittiva informata dalle relazioni causali tra letture dei sensori e modalità di guasto. Anche piccole riduzioni dei tempi di fermo in impianti ad alto volume generano valore significativo. I produttori multi-sito utilizzano la nostra piattaforma per identificare le best practice da una struttura e trasferirle con fiducia ad altre, tenendo conto delle differenze locali.

I dashboard in tempo reale mostrano agli ingegneri di processo esattamente quali variabili contano di più e quali interventi miglioreranno il lotto successivo.