生産最適化

製造最適化には、どのプロセスパラメータが品質、収率、効率に因果的に影響するかを理解することが必要であり、単なる相関ではありません。当社の因果機械学習ソリューションは、試行錯誤のチューニングと統計的近似を、因果発見に基づく精密エンジニアリングに置き換えます。

当社は因果機械学習を活用して複雑なビジネス課題を解決します。

生産テレメトリデータに対する因果発見アルゴリズムを使用して、真のプロセス依存関係とフィードバックループを特定します。その後、因果推論手法は、原材料の変動や設備の老朽化などの交絡因子を制御しながら、温度、圧力、送り速度などのパラメータの変更が結果にどのように影響するかを定量化します。これは、高次元設定にスケールし、DOEマトリックスでは見逃される可能性のある関係を発見し、生産実行データが蓄積されるにつれて継続的に学習することで、従来の実験計画法（DOE）を超えています。当社のアプローチは、[最適な再加工ポリシーの因果的学習](/research#optimal-rework-policy)に関する研究に基づいています。

当社のプラットフォームを導入した産業メーカーは、最適化されたパラメータ設定を通じて測定可能な収率改善を達成し、真の品質ドライバーを特定することでスクラップと再加工を削減し、センサー読み取り値と故障モードの間の因果関係に基づく予知保全を通じて設備寿命を延長します。大量生産施設でのダウンタイムのわずかな削減でも大きな価値をもたらします。複数施設のメーカーは、当社のプラットフォームを使用して、ある施設のベストプラクティスを特定し、ローカルの違いを考慮しながら自信を持って他の施設に移転します。

リアルタイムダッシュボードは、プロセスエンジニアにどの変数が最も重要で、どの介入が次のバッチを改善するかを正確に示します。