उत्पादन ऑप्टिमायझेशन

उत्पादन टेलिमेट्री डेटावर कारणात्मक शोध अल्गोरिदम वापरून, आम्ही खऱ्या प्रक्रिया अवलंबित्व आणि फीडबॅक लूप ओळखतो. कारणात्मक अनुमान पद्धती नंतर तापमान, दाब, फीड दर आणि इतर पॅरामीटर्समधील बदल निकालांवर कसा परिणाम करतात हे मोजतात, तर कच्च्या मालातील तफावत आणि उपकरणांचे वय यांसारख्या गोंधळात टाकणाऱ्या घटकांवर नियंत्रण ठेवतात. हे पारंपारिक डिझाइन ऑफ एक्स्परिमेंट (DOE) च्या पलीकडे जाऊन उच्च-आयामी सेटिंग्जमध्ये स्केल करते आणि DOE मॅट्रिक्स चुकवू शकतात असे संबंध शोधते, नंतर उत्पादन सुरू असताना संकलित डेटावरून सतत शिकते. आमचा दृष्टिकोन [causally learning optimal policies](/research#optimal-rework-policy) मधील संशोधनावर आधारित आहे.

आमचा प्लॅटफॉर्म तैनात करणारे औद्योगिक उत्पादक ऑप्टिमाइझ केलेल्या पॅरामीटर सेटिंग्जद्वारे उत्पन्नात मोजता येण्याजोग्या सुधारणा साध्य करतात, खऱ्या गुणवत्तेच्या चालकांना ओळखून भंगार (Scrap) आणि रिवर्क कमी करतात आणि सेन्सर रीडिंग आणि फेल्युअर मोड्समधील कारणात्मक संबंधांद्वारे माहिती दिलेल्या प्रेडिक्टिव मेंटेनन्सद्वारे उपकरणांचे आयुष्य वाढवतात. उच्च-खंडाच्या सुविधांमध्ये डाउनटाइममध्ये केलेली थोडीशी घट देखील लक्षणीय मूल्य प्रदान करते. मल्टी-साइट उत्पादक एका सुविधेतील सर्वोत्तम पद्धती ओळखण्यासाठी आणि उपकरणांचे वय, कॉन्फिगरेशन आणि ऑपरेटरमधील स्थानिक फरक लक्षात घेऊन आत्मविश्वासाने दुसऱ्या सुविधेकडे हस्तांतरित करण्यासाठी आमचा प्लॅटफॉर्म वापरतात.

रिअल-टाइम डॅशबोर्ड प्रक्रिया इंजिनीअर्सना नक्की कोणते व्हेरिएबल्स सर्वात महत्त्वाचे आहेत आणि कोणते हस्तक्षेप पुढील बॅचमध्ये सुधारणा करतील हे दर्शवतात.