Ishlab chiqarishni optimallashtirish
Ishlab chiqarishni optimallashtirish qaysi jarayon parametrlari sifat, hosildorlik va samaradorlikka sabab-natija ta'sir qilishini tushunishni talab qiladi, faqat korrelyatsiya emas. Bizning sabab-natija mashina o'rganish yechimlarimiz sinov-xato sozlash va statistik taxminlarni sabab-natija kashfiyoti bilan ma'lum qilingan aniq muhandislik bilan almashtiradi.
Biz qo'llaymizCausal Machine Learningmurakkab biznes muammolarini hal qilish uchun.
Ishlab chiqarish telemetriya ma'lumotlarida sabab-natija kashfiyoti algoritmlaridan foydalanib, biz haqiqiy jarayon bog'liqliklarini va teskari aloqa halqalarini aniqlaymiz. Keyin sabab-natija xulosa usullari xom ashyo variatsiyasi va uskunaning eskirishi kabi chalkashuvchi omillarni nazorat qilgan holda harorat, bosim, oziqlantirish tezligi va boshqa parametrlarga o'zgarishlar natijalarga qanday ta'sir qilishini miqdoriy aniqlaydi. Bu an'anaviy tajribalar dizaynidan (DOE) yuqori o'lchamli sozlamalarga kengayish va DOE matritsalari o'tkazib yuborishi mumkin bo'lgan munosabatlarni kashf etish bilan oshib ketadi, keyin ishlab chiqarish ishlari ma'lumotlarni to'plashi bilan uzluksiz o'rganadi. Bizning yondashuvimiz [optimal siyosatlarni sabab-natija o'rganish](/research#optimal-rework-policy) bo'yicha tadqiqotlarga asoslanadi.
Bizning platformamizni joriy qilgan sanoat ishlab chiqaruvchilari optimallashtirilgan parametr sozlamalari orqali o'lchanadigan hosildorlik yaxshilanishlariga erishadi, haqiqiy sifat omillarini aniqlash orqali chiqindilar va qayta ishlashni kamaytiradi, hamda sensor ko'rsatkichlari va nosozlik rejimlari o'rtasidagi sabab-natija munosabatlari bilan ma'lum qilingan bashoratli texnik xizmat ko'rsatish orqali uskunaning ishlash muddatini uzaytiradi. Yuqori hajmli ob'ektlarda ishlamay qolish vaqtining kichik qisqarishlar ham sezilarli qiymatni beradi. Ko'p ob'ektli ishlab chiqaruvchilar bizning platformamizdan bitta ob'ektdagi eng yaxshi amaliyotlarni aniqlash va mahalliy farqlarni hisobga olgan holda boshqalarga ishonchli o'tkazish uchun foydalanadi.
Real vaqtda asboblar paneli jarayon muhandislariga qaysi o'zgaruvchilar eng muhim ekanligini va qaysi interventsiiyalar keyingi partiyani yaxshilashini aniq ko'rsatadi.
Bizningmetodologiyamiz
Ma'lumotlarni sintez qilish
Keng qamrovli analitik asos yaratish uchun mavjud ma'lumotlar manbalaringizni integratsiyalaymiz.
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.
Boshlashga 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
