Uboreshaji wa Uzalishaji

Kwa kutumia algorithms za ugunduzi wa kisababishi kwenye data ya telemetry ya uzalishaji, tunatambua utegemezi wa kweli wa mchakato na mizunguko ya maoni. Mbinu za causal inference kisha zinapima jinsi mabadiliko ya joto, shinikizo, viwango vya kulisha, na vigezo vingine yanavyoathiri matokeo wakati zinazuia mambo ya kuchanganya kama tofauti ya malighafi na kuzeeka kwa vifaa. Hii inaenda zaidi ya muundo wa jadi wa majaribio (DOE) kwa kupanua hadi mazingira ya dimensia kubwa na kugundua mahusiano ambayo matrices za DOE zinaweza kukosa, kisha kujifunza kwa kuendelea kadri uzalishaji unavyojikusanya data. Mbinu yetu inajengwa juu ya utafiti katika [kujifunza kisababishi sera bora](/research#optimal-rework-policy).

Wazalishaji wa viwanda wanaosambaza jukwaa letu wanapata maboresho yanayopimika ya mavuno kupitia mipangilio iliyoboreshwa ya vigezo, kupunguza takataka na kurekebisha kwa kutambua viendeshaji vya kweli vya ubora, na kuongeza maisha ya vifaa kupitia matengenezo ya kutabiri yanayojulishwa na mahusiano ya kisababishi kati ya usomaji wa sensori na hali za kushindwa. Hata upunguzo mdogo wa muda wa kusimama katika vifaa vya ujazo wa juu unatoa thamani kubwa. Wazalishaji wa tovuti nyingi wanatumia jukwaa letu kutambua mazoea bora kutoka tovuti moja na kuhamisha kwa ujasiri kwa nyingine, kuzingatia tofauti za ndani.

Dashibodi za wakati halisi zinaonyesha wahandisi wa mchakato hasa vigezo vipi vinavyohusika zaidi na uingiliaji gani utaboresha kundi lijalo.