Pengoptimuman Pengeluaran

Pengoptimuman pembuatan memerlukan pemahaman parameter proses mana yang mempengaruhi kualiti, hasil, dan kecekapan secara kausal, bukan hanya korelasi. Penyelesaian causal machine learning kami menggantikan penalaan cuba-dan-ralat dan anggaran statistik dengan kejuruteraan ketepatan yang dimaklumkan oleh penemuan kausal.

Kami menggunakanCausal Machine Learninguntuk menyelesaikan cabaran perniagaan yang kompleks.

Menggunakan algoritma penemuan kausal pada data telemetri pengeluaran, kami mengenal pasti kebergantungan proses sebenar dan gelung maklum balas. Kaedah causal inference kemudian mengukur bagaimana perubahan pada suhu, tekanan, kadar suapan, dan parameter lain mempengaruhi hasil sambil mengawal faktor penganggu seperti variasi bahan mentah dan penuaan peralatan. Ini melampaui reka bentuk eksperimen tradisional (DOE) dengan berskala kepada tetapan berdimensi tinggi dan menemui hubungan yang mungkin terlepas oleh matriks DOE, kemudian belajar secara berterusan apabila larian pengeluaran mengumpul data. Pendekatan kami dibina berdasarkan penyelidikan dalam [pembelajaran kausal dasar optimum](/research#optimal-rework-policy).

Pengeluar perindustrian yang menggunakan platform kami mencapai penambahbaikan hasil yang boleh diukur melalui tetapan parameter yang dioptimumkan, mengurangkan sekerap dan kerja semula dengan mengenal pasti pemacu kualiti sebenar, dan memanjangkan hayat peralatan melalui penyelenggaraan ramalan yang dimaklumkan oleh hubungan kausal antara bacaan sensor dan mod kegagalan. Walaupun pengurangan kecil dalam masa henti di kemudahan volum tinggi memberikan nilai yang ketara. Pengeluar berbilang tapak menggunakan platform kami untuk mengenal pasti amalan terbaik dari satu kemudahan dan memindahkannya dengan yakin kepada yang lain, mengambil kira perbezaan tempatan.

Papan pemuka masa nyata menunjukkan jurutera proses dengan tepat pemboleh ubah mana yang paling penting dan intervensi mana yang akan meningkatkan kelompok seterusnya.