Sanoat ilovalari
Sanoat ishlab chiqaruvchilari ish vaqti, sifat va samaradorlik uchun optimallashtiradi. Sabab-natija mashina o'rganish qaysi jarayon parametrlari va uskunaning holati aslida ishlashni harakatlantirishini ochib beradi, bu reaktiv texnik xizmat ko'rsatish va statistik taxminlarni almashtiradigan aniq muhandislikni imkon beradi.
Biz qo'llaymizCausal Machine Learningsektorida innovatsiyalarni harakatga keltirish uchun Sanoat ilovalari.
Bashoratli texnik xizmat ko'rsatish dastlabki sensor degradatsiyasidan uskunaning nosozligigacha haqiqiy sabab-natija yo'llarini aniqlash orqali chegara monitoringidan tashqariga chiqadi. Tarixiy texnik xizmat ko'rsatish yozuvlari va telemetriya bo'yicha sabab-natija kashfiyoti algoritmlari qaysi sensor kombinatsiyalari nosozlik rejimlarini bashorat qilishini ochib beradi, bu halokatli buzilishdan oldin maqsadli tekshiruv va almashtirishni imkon beradi. Sifat nazorati qaysi xom ashyo xususiyatlari, jarayon parametrlari va uskunaning holati aslida nuqson stavkalariga ta'sir qilishini aniqlash uchun sabab-natija xulosasidan foydalanadi, bu pastki oqim saralash o'rniga yuqori oqim interventsiiyasini imkon beradi. Jarayonni optimallashtirish haqiqiy to'siqlar va kichik o'zgarishlar ortiqcha samaradorlik yutuqlarini yaratadigan ta'sir nuqtalarini aniqlash uchun sabab-natija tahlilidan foydalanadi, aslida cheklanmagan cheklovlarga sarmoya kiritishdan qochadi. Bizning [optimal qayta ishlash siyosatlari](/research#optimal-rework-policy) bo'yicha tadqiqotimiz ushbu usullarni amalda namoyish etadi.
Bizning platformamizdan foydalanadigan ishlab chiqaruvchilar o'lchanadigan hosildorlik yaxshilanishlarini, rejalashtirilmagan ishlamay qolish vaqtining qisqarishini va optimallashtirilgan jarayon parametrlari orqali energiya samaradorligi yutuqlarini boshdan kechiradi. Ta'minot zanjiri barqarorligi yaxshilanadi, chunki siz qaysi yetkazib beruvchi sifati variatsiyalari aslida ishlab chiqarishga ta'sir qilishini tushunasiz va shunga mos ravishda muzokara qilishingiz mumkin. Uskunalar yetkazib beruvchilari va ishlab chiqaruvchilar tushunchalardan dizaynlarni yaxshilash uchun foydalanadi. Ko'p ob'ekt operatorlari uskunaning yoshi, konfiguratsiyasi va operatorlardagi mahalliy farqlarni hisobga olgan holda ob'ektlar bo'ylab eng yaxshi amaliyotlarni ishonchli o'tkazadi.
Bizning sanoat IoT integratsiyamiz oqim sensor ma'lumotlarini boshqaradi, ularni sabab-natija tahlili orqali qayta ishlaydi va ishlab chiqarish muhandisligi jamoalariga real vaqtda ogohlantirishlar va tavsiyalar beradi.
Bizningmetodologiyamiz
Sektor tahlili
Sanoatingizning noyob muammolari va imkoniyatlarini chuqur tushunish.
Sabab-natija tahlili
Haqiqiy sabab-natija munosabatlarini aniqlash uchun Double Machine Learning dan foydalanish.
Strategik simulyatsiya
Qarorlaringiz ta'sirini bashorat qilish uchun turli senariylarni modellashtirish.
Operatsion miqyos
Mavjud tizimlaringiz bilan integratsiyalangan ishlab chiqarishga tayyor modellarni joylashtirish.
Sabab-natija ta'siriga tayyormisiz?
Bizning jamoamiz eng zamonaviy tadqiqotlarni amaliy amalga oshirish bilan birlashtiradi.
Biz bilan bog'laningCausal AI o'qitish
Mutaxassislar tomonidan boshqariladigan kurslarimiz bilan DoubleML freymvorkini o'zlashtiring.
DoubleML ochiq manba
GitHub da Python va R paketlarimizni o'rganing.
“Mahorat - bu nima bo'lishini bashorat qilishdan nima uchun bo'lishi kerakligini tushunishga o'tishdir.”
Sanoat yetakchilari tomonidan ishonilgan
