생산 최적화

생산 원격 측정 데이터에 인과 발견 알고리즘을 사용하여 진정한 공정 의존성과 피드백 루프를 식별합니다. 그런 다음 인과 추론 방법은 원자재 변동 및 장비 노화와 같은 교란 요인을 통제하면서 온도, 압력, 공급 속도 및 기타 매개변수의 변화가 결과에 어떻게 영향을 미치는지 정량화합니다. 이는 고차원 설정으로 확장하고 DOE 매트릭스가 놓칠 수 있는 관계를 발견한 다음, 생산 실행이 축적됨에 따라 지속적으로 학습함으로써 기존의 실험 설계(DOE)를 넘어섭니다. 저희 접근법은 [최적 정책의 인과적 학습](/research#optimal-rework-policy) 연구를 기반으로 합니다.

저희 플랫폼을 배포하는 산업 제조업체는 최적화된 매개변수 설정을 통해 측정 가능한 수율 향상을 달성하고, 진정한 품질 동인을 식별하여 폐기물과 재작업을 줄이며, 센서 판독값과 고장 모드 사이의 인과관계에 기반한 예측 유지보수를 통해 장비 수명을 연장합니다. 대량 생산 시설에서 가동 중지 시간의 작은 감소도 상당한 가치를 제공합니다. 다중 사이트 제조업체는 저희 플랫폼을 사용하여 한 시설의 모범 사례를 식별하고 지역 차이를 고려하면서 자신 있게 다른 시설로 이전합니다.

실시간 대시보드는 공정 엔지니어에게 어떤 변수가 가장 중요하고 어떤 개입이 다음 배치를 개선할 것인지 정확히 보여줍니다.