การปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต

การปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตจำเป็นต้องทำความเข้าใจว่าพารามิเตอร์กระบวนการใดมีอิทธิพลเชิงสาเหตุต่อคุณภาพ ผลผลิต และประสิทธิภาพ ไม่ใช่เพียงแค่ความสัมพันธ์ โซลูชัน Causal Machine Learning ของเราเข้ามาแทนที่การปรับแต่งแบบลองผิดลองถูกและการประมาณค่าทางสถิติด้วยวิศวกรรมที่แม่นยำซึ่งได้รับข้อมูลจากการค้นพบเชิงสาเหตุ\n\nด้วยการใช้อัลกอริทึมการค้นพบเชิงสาเหตุบนข้อมูลการวัดและส่งข้อมูลทางไกลในการผลิต เราจึงระบุความสัมพันธ์และวงจรป้อนกลับของกระบวนการที่แท้จริงได้ จากนั้นวิธีการ Causal Inference จะวัดปริมาณว่าการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิ ความดัน อัตราป้อน และพารามิเตอร์อื่นๆ ส่งผลต่อผลลัพธ์อย่างไร ในขณะที่ควบคุมปัจจัยก่อกวน เช่น การเปลี่ยนแปลงของวัตถุดิบและอายุการใช้งานของอุปกรณ์ ซึ่งก้าวข้ามขีดจำกัดของการออกแบบการทดลองแบบดั้งเดิม (DOE) ด้วยการปรับขนาดไปยังการตั้งค่าที่มีมิติสูงและค้นพบความสัมพันธ์ที่เมทริกซ์ DOE อาจพลาดไป จากนั้นเรียนรู้ได้อย่างต่อเนื่องเมื่อมีการรวบรวมข้อมูลจากการผลิต แนวทางของเราสร้างขึ้นจากงานวิจัยใน [การเรียนรู้นโยบายที่เหมาะสมเชิงสาเหตุ](/research#optimal-rework-policy)\n\nผู้ผลิตในอุตสาหกรรมที่ปรับใช้แพลตฟอร์มของเราจะได้รับผลผลิตที่เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัดผ่านการตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด ลดเศษซากและการทำงานซ้ำโดยการระบุตัวขับเคลื่อนคุณภาพที่แท้จริง และยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์ผ่านการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ได้รับข้อมูลจากความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างการอ่านค่าเซ็นเซอร์และโหมดความล้มเหลว แม้การลดเวลาหยุดทำงานเพียงเล็กน้อยในโรงงานที่มีปริมาณงานสูงก็สามารถสร้างมูลค่าที่สำคัญได้ ผู้ผลิตหลายแห่งใช้แพลตฟอร์มของเราเพื่อระบุแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดจากโรงงานแห่งหนึ่งและถ่ายทอดไปยังโรงงานอื่นๆ ได้อย่างมั่นใจ โดยคำนึงถึงความแตกต่างในท้องถิ่น\n\nแดชบอร์ดแบบเรียลไทม์แสดงให้วิศวกรกระบวนการเห็นอย่างชัดเจนว่าตัวแปรใดสำคัญที่สุด และการแทรกแซงใดจะปรับปรุงการผลิตครั้งต่อไป