உற்பத்தி மேம்படுத்தல்

உற்பத்தி டெலிமெட்ரி தரவுகளில் காரணக் கண்டுபிடிப்பு அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி, உண்மையான செயல்முறை சார்புகள் மற்றும் பின்னூட்ட வளையங்களை நாங்கள் அடையாளம் காண்கிறோம். காரண அனுமான முறைகள் பின்னர் மூலப்பொருள் மாறுபாடு மற்றும் உபகரணங்களின் தேய்மானம் போன்ற குழப்பமான காரணிகளைக் கட்டுப்படுத்தும் அதே வேளையில் வெப்பநிலை, அழுத்தம், ஊட்ட விகிதங்கள் மற்றும் பிற அளவுருக்களில் ஏற்படும் மாற்றங்கள் விளைவுகளை எவ்வாறு பாதிக்கின்றன என்பதை அளவிடுகின்றன. இது உயர்-பரிமாண அமைப்புகளுக்கு விரிவடைவதன் மூலமும், DOE மெட்ரிக்குகள் தவறவிடக்கூடிய உறவுகளைக் கண்டறிவதன் மூலமும் பாரம்பரிய பரிசோதனை வடிவமைப்பைத் (DOE) தாண்டிச் செல்கிறது, பின்னர் உற்பத்தி நடக்கும்போது தரவு திரட்டப்படுவதால் தொடர்ந்து கற்றுக்கொள்கிறது. எங்களது ஆராய்ச்சி [காரண ரீதியாகச் சரியான கொள்கைகளைக் கற்றல்](/research#optimal-rework-policy) குறித்த ஆராய்ச்சியின் அடிப்படையில் அமைந்துள்ளது.

எங்களது தளத்தைப் பயன்படுத்தும் தொழில்துறை உற்பத்தியாளர்கள் மேம்படுத்தப்பட்ட அளவுரு அமைப்புகள் மூலம் அளவிடக்கூடிய மகசூல் மேம்பாடுகளை அடைகிறார்கள், உண்மையான தர இயக்கிகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலம் ஸ்கிராப் மற்றும் மறுவேலையைக் குறைக்கிறார்கள், மேலும் முன்கணிப்பு பராமரிப்பு மூலம் உபகரணங்களின் ஆயுளை நீட்டிக்கிறார்கள். அதிக அளவு வசதிகளில் வேலையில்லா நேரத்தின் சிறிய குறைப்புகள் கூட குறிப்பிடத்தக்க மதிப்பை வழங்குகின்றன. பல இடங்களைக் கொண்ட உற்பத்தியாளர்கள் ஒரு வசதியிலிருந்து சிறந்த நடைமுறைகளை அடையாளம் கண்டு அவற்றை மற்ற இடங்களுக்கு நம்பிக்கையுடன் மாற்ற எங்களது தளத்தைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.

நிகழ்நேர டாஷ்போர்டுகள் செயல்முறை பொறியாளர்களுக்கு எந்த மாறிகள் மிக முக்கியமானவை மற்றும் எந்தத் தலையீடுகள் அடுத்த தொகுதியை மேம்படுத்தும் என்பதைத் துல்லியமாகக் காட்டுகின்றன.