Optimizarea Productiei
Optimizarea productiei necesita intelegerea parametrilor de proces care influenteaza cauzal calitatea, randamentul si eficienta, nu doar corelatia. Solutiile noastre de causal machine learning inlocuiesc ajustarile prin incercare si eroare si aproximarile statistice cu inginerie de precizie informata de descoperirea cauzala.
AplicamCausal Machine Learningpentru a rezolva provocari complexe de business.
Folosind algoritmi de descoperire cauzala pe datele de telemetrie a productiei, identificam adevaratele dependente de proces si buclele de feedback. Metodele de inferenta cauzala cuantifica apoi cum modificarile temperaturii, presiunii, ratelor de alimentare si altor parametri afecteaza rezultatele controlând pentru factorii de confuzie precum variatia materiei prime si imbatranirea echipamentului. Aceasta trece dincolo de design-ul traditional al experimentelor (DOE) prin scalarea la setari de inalta dimensiune si descoperirea relatiilor pe care matricele DOE le-ar putea rata, apoi invatand continuu pe masura ce rularile de productie acumuleaza date. Abordarea noastra se bazeaza pe cercetarea in [invatarea cauzala a politicilor optime](/research#optimal-rework-policy).
Producatorii industriali care implementeaza platforma noastra obtin imbunatatiri masurabile ale randamentului prin setari optimizate ale parametrilor, reduc rebuturile si reluarile identificand adevaratii factori de calitate si extind viata echipamentului prin mentenanta predictiva informata de relatiile cauzale dintre citirile senzorilor si modurile de defectare. Chiar si reduceri mici ale timpului de nefunctionare in facilitatile de volum mare ofera valoare semnificativa. Producatorii multi-site folosesc platforma noastra pentru a identifica cele mai bune practici de la o facilitate si a le transfera cu incredere la altele, tinand cont de diferentele locale.
Dashboard-urile in timp real arata inginerilor de proces exact ce variabile conteaza cel mai mult si ce interventii vor imbunatati urmatorul lot.
MetodologiaNoastra
Sinteza Datelor
Integram sursele dumneavoastra de date existente pentru a construi o fundatie analitica cuprinzatoare.
Analiza Cauzala
Folosind Double Machine Learning pentru a identifica adevaratele relatii cauza-efect.
Simulare Strategica
Modelam diferite scenarii pentru a prezice impactul deciziilor dumneavoastra.
Scala Operationala
Implementam modele gata de productie care se integreaza cu sistemele dumneavoastra existente.
Pregatit sa Incepi?
Echipa noastra combina cercetarea de varf cu implementarea practica.
Contacteaza-neCausal AI Training
Stapaneste framework-ul DoubleML cu cursurile noastre conduse de experti.
DoubleML Open Source
Exploreaza pachetele noastre Python si R pe GitHub.
“Maestria este tranzitia de la a prezice ce se intampla la a intelege de ce trebuie sa se intample.”
Lideri de Industrie ne Acorda Incredere
Stiinta Cauzalitatii si IA
Boston – Hong Kong – Hamburg – Munchen