Optymalizacja produkcji

Optymalizacja produkcji wymaga zrozumienia, które parametry procesowe przyczynowo wpływają na jakość, wydajność i efektywność, a nie tylko korelacji. Nasze rozwiązania przyczynowego uczenia maszynowego zastępują dostrajanie metodą prób i błędów oraz aproksymacje statystyczne precyzyjną inżynierią opartą na odkrywaniu przyczynowości.

StosujemyCausal Machine Learningdo rozwiązywania złożonych wyzwań biznesowych.

Wykorzystując algorytmy odkrywania przyczynowości na danych telemetrycznych produkcji, identyfikujemy prawdziwe zależności procesowe i pętle sprzężenia zwrotnego. Metody wnioskowania przyczynowego następnie kwantyfikują, jak zmiany temperatury, ciśnienia, szybkości podawania i innych parametrów wpływają na wyniki, kontrolując czynniki zakłócające takie jak zmienność surowców i starzenie się sprzętu. Wykracza to poza tradycyjne projektowanie eksperymentów (DOE), skalując się do ustawień wysokowymiarowych i odkrywając relacje, które macierze DOE mogą pominąć, a następnie ucząc się w sposób ciągły w miarę gromadzenia danych produkcyjnych. Nasze podejście opiera się na badaniach nad [przyczynowym uczeniem optymalnych polityk](/research#optimal-rework-policy).

Producenci przemysłowi wdrażający naszą platformę osiągają mierzalną poprawę wydajności poprzez zoptymalizowane ustawienia parametrów, redukują odpady i przeróbki poprzez identyfikację prawdziwych czynników jakości oraz przedłużają żywotność sprzętu poprzez predykcyjne utrzymanie oparte na przyczynowych relacjach między odczytami czujników a trybami awarii. Nawet niewielkie redukcje przestojów w zakładach o dużym wolumenie dostarczają znaczącą wartość. Producenci wielozakładowi wykorzystują naszą platformę do identyfikacji najlepszych praktyk z jednego zakładu i pewnego ich przenoszenia do innych, uwzględniając lokalne różnice.

Dashboardy w czasie rzeczywistym pokazują inżynierom procesowym dokładnie, które zmienne mają największe znaczenie i które interwencje poprawią następną serię.