Produksjonsoptimalisering

Produksjonsoptimalisering krever forståelse av hvilke prosessparametere som kausalt påvirker kvalitet, utbytte og effektivitet, ikke bare korrelasjon. Våre kausale maskinlæringsløsninger erstatter prøv-og-feil-tuning og statistiske tilnærminger med presisjonsteknikk informert av kausal oppdagelse.

Vi anvenderCausal Machine Learningfor å løse komplekse forretningsutfordringer.

Ved å bruke kausale oppdagelsesalgoritmer på produksjonstelemetridata, identifiserer vi de sanne prosessavhengighetene og tilbakemeldingsløkkene. Kausale inferensmetoder kvantifiserer deretter hvordan endringer i temperatur, trykk, matefrekvenser og andre parametere påvirker resultater mens de kontrollerer for konfunderende faktorer som råvariasjon og utstyrselding. Dette går utover tradisjonell forsøksdesign (DOE) ved å skalere til høydimensjonale innstillinger og oppdage forhold som DOE-matriser kan gå glipp av, og deretter lære kontinuerlig ettersom produksjonskjøringer akkumulerer data. Vår tilnærming bygger på forskning om [kausal læring av optimale retningslinjer](/research#optimal-rework-policy).

Industriprodusenter som implementerer vår plattform oppnår målbare utbytte-forbedringer gjennom optimaliserte parameterinnstillinger, reduserer vrak og omarbeiding ved å identifisere sanne kvalitetsdrivere, og forlenger utstyrslevetid gjennom prediktivt vedlikehold informert av kausale forhold mellom sensoravlesninger og feilmodi. Selv små reduksjoner i nedetid i høyvolumfasiliteter gir betydelig verdi. Flersteds-produsenter bruker vår plattform til å identifisere beste praksis fra en fasilitet og trygt overføre dem til andre, samtidig som de tar hensyn til lokale forskjeller.

Sanntids-dashbord viser prosessingeniører nøyaktig hvilke variabler som betyr mest og hvilke intervensjoner som vil forbedre neste batch.