නිෂ්පාදන ප්‍රශස්තකරණය

නිෂ්පාදන ප්‍රශස්තකරණය සඳහා සහසම්බන්ධතාවය පමණක් නොව, ගුණාත්මකභාවය, ඵලදායීතාවය සහ කාර්යක්ෂමතාව කෙරෙහි කුමන ක්‍රියාවලි පරාමිති හේතුඵලවාදීව බලපාන්නේද යන්න තේරුම් ගැනීම අවශ්‍ය වේ. අපගේ හේතුඵල machine learning විසඳුම් මඟින් පරීක්ෂා කර බැලීමේ ක්‍රමවේද සහ සංඛ්‍යානමය දළ ඇස්තමේන්තු වෙනුවට හේතුඵල සොයාගැනීම් මඟින් දැනුවත් කරන ලද නිරවද්‍ය ඉංජිනේරු විද්‍යාව ආදේශ කරයි.

සංකීර්ණ ව්‍යාපාරික අභියෝග විසඳීම සඳහා අපිCausal Machine Learningභාවිතා කරමු.

නිෂ්පාදන ටෙලිමෙට්‍රි දත්ත මත හේතුඵල සොයාගැනීමේ ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරමින්, අපි සැබෑ ක්‍රියාවලි පරායත්තතාවන් සහ ප්‍රතිපෝෂණ ලූප හඳුනා ගනිමු. පසුව හේතුඵල අනුමාන ක්‍රම මඟින් උෂ්ණත්වය, පීඩනය, පෝෂණ අනුපාත සහ අනෙකුත් පරාමිතිවල වෙනස්වීම් ප්‍රතිඵලවලට බලපාන ආකාරය ප්‍රමාණාත්මකව මනිනු ලබන්නේ අමුද්‍රව්‍ය විචලනය සහ උපකරණ පරණ වීම වැනි සාධක පාලනය කරමිනි. මෙය ඉහළ මානයන් සහිත සැකසුම් දක්වා ව්‍යාප්ත වීමෙන් සහ DOE මැට්‍රික්ස් වලට මග හැරිය හැකි සම්බන්ධතා සොයා ගැනීමෙන් සාම්ප්‍රදායික පරීක්ෂණ සැලසුම්කරණයට (DOE) වඩා ඔබ්බට යන අතර, නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලීන්හි දත්ත රැස්වන විට අඛණ්ඩව ඉගෙන ගනී. අපගේ ප්‍රවේශය [හේතුඵලවාදීව ප්‍රශස්ත ප්‍රතිපත්ති ඉගෙනීම](/research#optimal-rework-policy) පිළිබඳ පර්යේෂණ මත පදනම් වේ.

අපගේ වේදිකාව ක්‍රියාත්මක කරන කාර්මික නිෂ්පාදකයින් ප්‍රශස්ත පරාමිති සැකසුම් හරහා මැනිය හැකි ඵලදායීතා වැඩිදියුණු කිරීම්, අනපේක්ෂිත අක්‍රිය කාලය අඩු වීම සහ බලශක්ති කාර්යක්ෂමතා ලාභ අත්විඳිති. සැපයුම් දාමයේ ඔරොත්තු දීමේ හැකියාව වැඩි දියුණු වන්නේ සැපයුම්කරුගේ ගුණාත්මක විචලනයන් සැබවින්ම නිෂ්පාදනයට බලපාන්නේ කෙසේදැයි ඔබ තේරුම් ගන්නා නිසාත් ඒ අනුව සාකච්ඡා කළ හැකි නිසාත් ය. බහු පහසුකම් සහිත ක්‍රියාකරුවන් එක් පහසුකමකින් ලබා ගන්නා හොඳම භාවිතයන් අනෙක් ඒවා වෙත විශ්වාසයෙන් යුතුව මාරු කරයි.

අපගේ කාර්මික IoT ඒකාබද්ධතාවය ස්ට්‍රීමිං සංවේදක දත්ත හසුරුවයි, ඒවා හේතුඵල විශ්ලේෂණය හරහා සකසයි, සහ නිෂ්පාදන ඉංජිනේරු කණ්ඩායම් වෙත තථ්‍ය කාලීන ඇඟවීම් සහ නිර්දේශ ලබා දෙයි.