Өндірісті оңтайландыру

Өндірісті оңтайландыру қандай процесс параметрлері сапаға, өнімділікке және тиімділікке себептік әсер ететінін түсінуді талап етеді, тек корреляцияны емес. Біздің себептік машиналық оқыту шешімдері сынақ-қателік реттеу мен статистикалық жуықтауларды себептік ашу арқылы хабардар дәл инженериямен алмастырады.

Біз қолданамызCausal Machine Learningкүрделі бизнес мәселелерін шешу үшін.

Өндірістік телеметрия деректеріндегі себептік ашу алгоритмдерін қолдана отырып, біз шынайы процесс тәуелділіктері мен кері байланыс циклдарын анықтаймыз. Себептік қорытындылау әдістері содан кейін шикізат вариациясы мен жабдықтың ескіруі сияқты шатастырушы факторларды бақылай отырып, температура, қысым, беру жылдамдығы және басқа параметрлердің өзгерістері нәтижелерге қалай әсер ететінін сандық анықтайды. Бұл жоғары өлшемді параметрлерге масштабтау және DOE матрицалары жіберіп алуы мүмкін қатынастарды ашу арқылы дәстүрлі эксперимент дизайнынан (DOE) асып түседі, содан кейін өндірістік іске қосулар деректерді жинақтаған сайын үздіксіз оқиды. Біздің тәсіл [оңтайлы саясаттарды себептік оқыту](/research#optimal-rework-policy) бойынша зерттеуге негізделген.

Біздің платформаны енгізетін өнеркәсіптік өндірушілер оңтайландырылған параметр параметрлері арқылы өлшенетін өнімділік жақсартуларына қол жеткізеді, шынайы сапа факторларын анықтау арқылы қоқыс пен қайта өңдеуді азайтады және сенсор көрсеткіштері мен ақаулық режимдері арасындағы себептік қатынастармен хабардар болжамды техникалық қызмет көрсету арқылы жабдықтың қызмет ету мерзімін ұзартады. Жоғары көлемді қондырғылардағы тоқтау уақытының тіпті шағын қысқаруы маңызды құн береді. Көп нүктелі өндірушілер біздің платформаны бір қондырғыдан ең жақсы тәжірибелерді анықтау және жергілікті айырмашылықтарды ескере отырып, оларды басқаларына сенімді түрде тасымалдау үшін пайдаланады.

Нақты уақыттағы бақылау тақталары процесс инженерлеріне қандай айнымалылар ең маңызды екенін және қандай араласулар келесі партияны жақсартатынын нақты көрсетеді.