Оптимізація виробництва
Оптимізація виробництва вимагає розуміння, які параметри процесу каузально впливають на якість, вихід та ефективність, а не просто кореляції. Наші рішення каузального машинного навчання замінюють налаштування методом спроб і помилок та статистичні наближення на прецизійну інженерію, інформовану каузальним відкриттям.
Ми застосовуємоCausal Machine Learningдля вирішення складних бізнес-завдань.
Використовуючи алгоритми каузального відкриття на даних телеметрії виробництва, ми визначаємо справжні залежності процесів та петлі зворотного зв'язку. Методи каузального висновку потім кількісно оцінюють, як зміни температури, тиску, швидкості подачі та інших параметрів впливають на результати, контролюючи конфаундери, такі як варіація сировини та старіння обладнання. Це виходить за межі традиційного дизайну експериментів (DOE), масштабуючись до високорозмірних налаштувань та виявляючи зв'язки, які матриці DOE можуть пропустити, а потім безперервно навчаючись у міру накопичення даних виробничих циклів. Наш підхід базується на дослідженнях [каузального навчання оптимальних політик](/research#optimal-rework-policy).
Промислові виробники, що впроваджують нашу платформу, досягають вимірюваних покращень виходу через оптимізовані налаштування параметрів, зменшують брак та доопрацювання, виявляючи справжні драйвери якості, та подовжують термін служби обладнання через предиктивне обслуговування, інформоване каузальними зв'язками між показаннями датчиків та режимами відмов. Навіть невеликі скорочення простоїв на високообсяжних підприємствах приносять значну цінність. Виробники з кількома підприємствами використовують нашу платформу для виявлення найкращих практик одного підприємства та впевненого їх перенесення на інші, враховуючи локальні відмінності.
Дашборди в реальному часі показують інженерам процесів, які саме змінні найважливіші та які інтервенції покращать наступну партію.
Нашаметодологія
Синтез даних
Ми інтегруємо ваші існуючі джерела даних для побудови комплексної аналітичної основи.
Каузальний аналіз
Використання Double Machine Learning для визначення справжніх причинно-наслідкових зв'язків.
Стратегічне моделювання
Моделювання різних сценаріїв для прогнозування впливу ваших рішень.
Операційний масштаб
Розгортання готових до виробництва моделей, що інтегруються з вашими існуючими системами.
“Майстерність — це перехід від передбачення того, що станеться, до розуміння того, чому це має статися.”
Нам довіряють лідери галузі
