Оптимизация производства

Оптимизация производства требует понимания того, какие параметры процесса каузально влияют на качество, выход и эффективность, а не просто корреляции. Наши решения на основе каузального машинного обучения заменяют настройку методом проб и ошибок и статистические приближения точной инженерией на основе каузального обнаружения.

Мы применяемкаузальное машинное обучениедля решения сложных бизнес-задач.

Используя алгоритмы каузального обнаружения на производственных телеметрических данных, мы выявляем истинные зависимости процессов и обратные связи. Затем методы каузального вывода количественно оценивают, как изменения температуры, давления, скорости подачи и других параметров влияют на результаты с учётом искажающих факторов, таких как вариации сырья и износ оборудования. Это выходит за рамки традиционного планирования эксперимента (DOE), масштабируясь до многомерных условий и обнаруживая связи, которые матрицы DOE могут упустить, а затем непрерывно обучаясь по мере накопления данных о производственных циклах. Наш подход основан на исследованиях по [каузальному обучению оптимальных политик](/research#optimal-rework-policy).

Промышленные производители, внедряющие нашу платформу, достигают измеримого улучшения выхода благодаря оптимизированным настройкам параметров, сокращают брак и доработку, выявляя истинные драйверы качества, и продлевают срок службы оборудования благодаря предиктивному обслуживанию на основе каузальных связей между показаниями датчиков и режимами отказов. Даже небольшое сокращение простоев на высокопроизводительных предприятиях приносит значительную ценность. Производители с несколькими площадками используют нашу платформу для выявления лучших практик на одном предприятии и уверенного их переноса на другие с учётом местных различий.

Панели мониторинга в реальном времени показывают инженерам-технологам, какие переменные наиболее важны и какие вмешательства улучшат следующую партию.