Uretim Optimizasyonu

Uretim optimizasyonu, hangi surec parametrelerinin kaliteyi, verimi ve verimliligi nedensel olarak etkiledigini, yalnizca korelasyonu degil anlamayi gerektirir. Nedensel makine ogrenimi cozumlerimiz, deneme-yanilma ayarini ve istatistiksel yaklasimlari nedensel kesiflre dayali hassas muhendislikle degistirir.

UyguluyoruzNedensel Makine Ogrenimikarmasik is zorluklarini cozmek icin.

Uretim telemetri verilerinde nedensel kesif algoritmalari kullanarak gercek surec bagimliklarini ve geri bildirim dongularini belirliyoruz. Nedensel cikarim yontemleri daha sonra ham madde varyasyonu ve ekipman yaslanmasi gibi karistirici faktorleri kontrol ederken sicaklik, basinc, besleme oranlari ve diger parametrelerdeki degisikliklerin sonuclari nasil etkiledigini olcer. Bu, yuksek boyutlu ortamlara olceklendirerek ve DOE matrislerinin kaciirabilecegi iliskileri kesfederek, ardindan uretim calistikca veri birikstikce surekli ogreneerek geleneksel deney tasariminin (DOE) otesine gecer. Yaklasimimiz [optimal politikalarin nedensel ogrenilmesi](/research#optimal-rework-policy) uzerine yapilan arastirmalara dayanmaktadir.

Platformumuzu dagitan endustriyel ureticiler, optimize edilmis parametre ayarlari araciligiyla olculebilir verim iyilestirmeleri elde eder, gercek kalite itici guclerini belirleyerek hurda ve yeniden calismayi azaltir ve sensor okumalari ile ariza modlari arasindaki nedensel iliskilere dayanan kestirimci bakim yoluyla ekipman omrunu uzatir. Yuksek hacimli tesislerde kucuk kesinti azalmalari bile onemli deger saglar. Cok tesisli ureticiler, yerel farkliliklari hesaba katarak en iyi uygulamalari bir tesisten belirlemek ve guvenle dierlerine aktarmak icin platformumuzu kullanir.

Gercek zamanli panolar, surec muhendislerine hangi degiskenlerin en cok onemli oldugunu ve hangi mudahalelerin bir sonraki partiyi iyiltirecegini tam olarak gosterir.