ఉత్పత్తి ఆప్టిమైజేషన్

ప్రొడక్షన్ టెలిమెట్రీ డేటాపై కారణ ఆవిష్కరణ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి, మేము నిజమైన ప్రక్రియ ఆధారితాలను మరియు ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌లను గుర్తిస్తాము. కారణ అనుమాన పద్ధతులు ఉష్ణోగ్రత, పీడనం, ఫీడ్ రేట్లు మరియు ఇతర పారామితులలో మార్పులు ఫలితాలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయో కొలుస్తాయి, అదే సమయంలో ముడి పదార్థాల వైవిధ్యం మరియు పరికరాల వృద్ధాప్యం వంటి కన్ఫౌండింగ్ కారకాలను నియంత్రిస్తాయి. ఇది హై-డైమెన్షనల్ సెట్టింగ్‌లకు స్కేల్ చేయడం ద్వారా మరియు DOE మ్యాట్రిక్స్ కోల్పోయే సంబంధాలను కనుగొనడం ద్వారా సాంప్రదాయ డిజైన్ ఆఫ్ ఎక్స్‌పెరిమెంట్స్ (DOE) కంటే దాటి వెళుతుంది, ఆపై ఉత్పత్తి జరుగుతున్నప్పుడు డేటా సేకరించబడటంతో నిరంతరం నేర్చుకుంటుంది. మా విధానం [కారణ రీత్యా సరైన విధానాలను నేర్చుకోవడం](/research#optimal-rework-policy) పై పరిశోధనపై నిర్మించబడింది.

మా ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను అమలు చేసే పారిశ్రామిక తయారీదారులు ఆప్టిమైజ్ చేసిన పారామీటర్ సెట్టింగ్‌ల ద్వారా కొలవగల దిగుబడి మెరుగుదలలను సాధిస్తారు, నిజమైన నాణ్యత డ్రైవర్లను గుర్తించడం ద్వారా స్క్రాప్ మరియు రివర్క్‌ను తగ్గిస్తారు మరియు సెన్సార్ రీడింగ్‌లు మరియు ఫెయిల్యూర్ మోడ్‌ల మధ్య కారణ సంబంధాల ద్వారా తెలియజేయబడిన ప్రిడిక్టివ్ మెయింటెనెన్స్ ద్వారా పరికరాల జీవితాన్ని పొడిగిస్తారు. అధిక-వాల్యూమ్ సౌకర్యాలలో డౌన్‌టైమ్‌లో చిన్న తగ్గింపులు కూడా గణనీయమైన విలువను అందిస్తాయి. మల్టీ-సైట్ తయారీదారులు ఒక సౌకర్యం నుండి ఉత్తమ పద్ధతులను గుర్తించడానికి మరియు స్థానిక వ్యత్యాసాలను పరిగణనలోకి తీసుకుని వాటిని ఇతరులకు నమ్మకంతో బదిలీ చేయడానికి మా ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఉపయోగిస్తారు.

రియల్ టైమ్ డ్యాష్‌బోర్డ్‌లు ప్రాసెస్ ఇంజనీర్‌లకు ఏ వేరియబుల్స్ అత్యంత ముఖ్యమైనవో మరియు ఏ జోక్యాలు తదుపరి బ్యాచ్‌ను మెరుగుపరుస్తాయో ఖచ్చితంగా చూపుతాయి.