Produktionsoptimering

Tillverkningsoptimering kräver förståelse för vilka processparametrar som kausalt påverkar kvalitet, utbyte och effektivitet, inte bara korrelation. Våra lösningar för kausal maskininlärning ersätter trial-and-error-justering och statistiska approximationer med precisionsteknik informerad av kausal upptäckt.

Vi tillämparCausal Machine Learningför att lösa komplexa affärsutmaningar.

Med kausala upptäcktsalgoritmer på produktionstelemetridata identifierar vi de verkliga processberoendena och återkopplingslooparna. Kausala inferensmetoder kvantifierar sedan hur förändringar i temperatur, tryck, matningshastigheter och andra parametrar påverkar utfall samtidigt som vi kontrollerar för störfaktorer som råmaterialvariation och utrustningsåldrande. Detta går bortom traditionell experimentdesign (DOE) genom att skala till högdimensionella miljöer och upptäcka samband som DOE-matriser kan missa, och sedan lära kontinuerligt när produktionskörningar ackumulerar data. Vår metod bygger på forskning om [kausalt lärande av optimala policyer](/research#optimal-rework-policy).

Industriella tillverkare som implementerar vår plattform uppnår mätbara utbytesförbättringar genom optimerade parameterinställningar, minskar skrot och omarbetning genom att identifiera verkliga kvalitetsdrivkrafter, och förlänger utrustningslivslängd genom prediktivt underhåll informerat av kausala samband mellan sensoravläsningar och fellägen. Även små minskningar av stilleståndstid i högvolymanläggningar levererar betydande värde. Tillverkare med flera anläggningar använder vår plattform för att identifiera bästa praxis från en anläggning och med tillförsikt överföra dem till andra, med beaktande av lokala skillnader.

Realtidsdashboards visar processingenjörer exakt vilka variabler som är viktigast och vilka interventioner som kommer att förbättra nästa batch.