Optimizacija proizvodnje

Optimizacija proizvodnje zahteva razumevanje, kateri procesni parametri kavzalno vplivajo na kakovost, izkoristek in ucinkovitost, ne le korelacijo. Nase resitve kavzalnega strojnega ucenja nadomesCajo nastavljanje s poskusi in napakami ter statisticne aproksimacije s preciznim inzeniringom, ki ga informira kavzalno odkrivanje.

Uporabljamokavzalno strojno ucenjeza resevanje kompleksnih poslovnih izzivov.

Z uporabo algoritmov kavzalnega odkrivanja na telemetricnih podatkih proizvodnje identificiramo resnicne procesne odvisnosti in povratne zanke. Metode kavzalne inference nato kvantificirajo, kako spremembe temperature, tlaka, hitrosti dovajanja in drugih parametrov vplivajo na rezultate, medtem ko nadzorujemo motece dejavnike, kot sta variacija surovin in staranje opreme. To presega tradicionalno zasnovo poskusov (DOE), saj se razsiri na visokodimenzionalne nastavitve in odkriva odnose, ki jih matrike DOE morda zgresesijo, nato pa se nenehno uci, ko se proizvodni teki kopicijo podatke. Nas pristop temelji na raziskavah o [kavzalnem ucenju optimalnih politik](/research#optimal-rework-policy).

Industrijski proizvajalci, ki uvajajo naso platformo, dosegajo merljive izboljsave izkoristka z optimiziranimi nastavitvami parametrov, zmanjsujejo odpadke in predelavo z identificiranjem resnicnih dejavnikov kakovosti ter podaljsujejo zivljenjsko dobo opreme s prediktivnim vzdrzevanjem, ki ga informirajo kavzalni odnosi med odcitki senzorjev in nacinov odpovedi. Tudi majhna zmanjsanja casa izpada v obratih z velikim obsegom prinasajo znatno vrednost. Proizvajalci z vec obrati uporabljajo naso platformo za identificiranje najboljsih praks iz enega obrata in jih samozavestno prenesejo na druge, pri cemer upostevajo lokalne razlike.

Nadzorne plosce v realnem casu procesnim inzenirjem natancno prikazujejo, katere spremenljivke so najpomembnejse in katere intervencije bodo izboljsale naslednjo serijo.