Gamybos optimizavimas
Gamybos optimizavimas reikalauja suprasti, kurie proceso parametrai priežastingai įtakoja kokybę, išeigą ir efektyvumą, o ne tik koreliaciją. Mūsų priežastinio mašininio mokymosi sprendimai pakeičia bandymų ir klaidų derinimą bei statistines aproksimacijas tikslia inžinerija, informuota priežastingumo atradimo.
Taikomepriežastinį mašininį mokymąsisudėtingų verslo iššūkių sprendimui.
Naudodami priežastingumo atradimo algoritmus gamybos telemetrijos duomenims, nustatome tikras proceso priklausomybes ir grįžtamojo ryšio kilpas. Priežastinės išvados metodai tada kiekybiškai įvertina, kaip temperatūros, slėgio, tiekimo greičių ir kitų parametrų pokyčiai įtakoja rezultatus, kontroliuojant klaidinančius veiksnius, tokius kaip žaliavų variacija ir įrengimų senėjimas. Tai peržengia tradicinį eksperimentų dizainą (DOE), masteluodami daugiamačiams kontekstams ir atrasdami ryšius, kuriuos DOE matricos gali praleisti, tada nuolat mokydamiesi, kai kaupiasi gamybos eigos duomenys. Mūsų metodas remiasi tyrimais apie [optimalias perdirbimo politikas](/research#optimal-rework-policy).
Pramoniniai gamintojai, diegiantys mūsų platformą, pasiekia išmatuojamus išeigos pagerėjimus per optimizuotas parametrų nuostatas, sumažina atliekas ir perdirbimą nustatydami tikrus kokybės veiksnius, ir prailgina įrengimų tarnavimo laiką per nuspėjamąją priežiūrą, informuotą priežastiniu ryšiu tarp jutiklių rodmenų ir gedimų režimų. Net maži prastovų sumažėjimai didelio tūrio įmonėse sukuria reikšmingą vertę. Daugelio vietų gamintojai naudoja mūsų platformą geriausių praktikų nustatymui vienoje įmonėje ir pasitikėdami perkelia jas į kitas, atsižvelgdami į vietinius skirtumus.
Realaus laiko prietaisų skydeliai rodo proceso inžinieriams, kurie kintamieji svarbiausi ir kurios intervencijos pagerins kitą partiją.
Mūsųmetodologija
Duomenų sintezė
Integruojame jūsų esamus duomenų šaltinius, kad sukurtume išsamų analitinį pagrindą.
Priežastinė analizė
Naudojame Double Machine Learning tikrų priežasties ir pasekmės ryšių nustatymui.
Strateginė simuliacija
Modeliuojame skirtingus scenarijus, kad prognozuotume jūsų sprendimų poveikį.
Veiklos mastas
Diegiame gamybai paruoštus modelius, kurie integruojasi su jūsų esamomis sistemomis.
Pasiruošę pradėti?
Mūsų komanda sujungia pažangiausius tyrimus su praktiniu įgyvendinimu.
Susisiekite su mumisCausal AI mokymai
Išmokite DoubleML sistemą su mūsų ekspertų vedamais kursais.
DoubleML atviras kodas
Naršykite mūsų Python ir R paketus GitHub platformoje.
“Meistriškumas – tai perėjimas nuo prognozavimo, kas įvyks, prie supratimo, kodėl tai turi įvykti.”
Mumis pasitiki pramonės lyderiai
