Ražošanas optimizācija

Ražošanas optimizācija prasa izprast, kuri procesa parametri kauzāli ietekmē kvalitāti, ražīgumu un efektivitāti, nevis tikai korelāciju. Mūsu kauzālās mašīnmācīšanās risinājumi aizstāj mēģinājumu un kļūdu pielāgošanu un statistisko aptuvenību ar precīzu inženieriju, ko informē kauzālā atklāšana.

Mēs pielietojamKauzālo mašīnmācīšanoslai risinātu sarežģītas biznesa problēmas.

Izmantojot kauzālās atklāšanas algoritmus ražošanas telemetrijas datos, mēs identificējam patiesās procesa atkarības un atgriezeniskās saites cilpas. Kauzālās secināšanas metodes pēc tam kvantificē, kā temperatūras, spiediena, padeves ātruma un citu parametru izmaiņas ietekmē rezultātus, vienlaikus kontrolējot traucējošos faktorus, piemēram, izejvielu variāciju un iekārtu novecošanu. Tas pārsniedz tradicionālo eksperimentu dizainu (DOE), mērogojoties līdz augstdimensiju iestatījumiem un atklājot attiecības, ko DOE matricas var palaist garām, pēc tam nepārtraukti mācoties, ražošanas cikliem uzkrājot datus. Mūsu pieeja balstās uz pētījumiem par [kauzāli optimālu politiku apguvi](/research#optimal-rework-policy).

Rūpnieciskie ražotāji, kas izvieto mūsu platformu, sasniedz izmērāmus ražīguma uzlabojumus caur optimizētiem parametru iestatījumiem, samazina brāķi un pārstrādi, identificējot patiesus kvalitātes virzītājus, un pagarina iekārtu kalpošanas laiku caur prognozējošo apkopi, ko informē kauzālās attiecības starp sensoru rādījumiem un bojājumu veidiem. Pat nelieli dīkstāves samazinājumi liela apjoma objektos nodrošina būtisku vērtību. Daudzu objektu ražotāji izmanto mūsu platformu, lai identificētu labākās prakses no viena objekta un ar pārliecību pārsūtītu tās uz citiem, ņemot vērā vietējās atšķirības.

Reāllaika informācijas paneļi parāda procesu inženieriem precīzi, kuri mainīgie ir vissvarīgākie un kuras intervences uzlabos nākamo partiju.