Cuộn
Trường hợp sử dụng

Tối ưu hóa sản xuất

Tối ưu hóa sản xuất đòi hỏi hiểu biết về các tham số quy trình nào ảnh hưởng nhân quả đến chất lượng, năng suất và hiệu quả, không chỉ là tương quan. Các giải pháp causal machine learning của chúng tôi thay thế điều chỉnh thử và sai và xấp xỉ thống kê bằng kỹ thuật chính xác được thông tin bởi khám phá nhân quả.

Chúng tôi áp dụngCausal Machine Learningđể giải quyết các thách thức kinh doanh phức tạp.

Sử dụng các thuật toán khám phá nhân quả trên dữ liệu đo từ xa sản xuất, chúng tôi xác định các phụ thuộc quy trình thực sự và các vòng phản hồi. Các phương pháp suy luận nhân quả sau đó định lượng cách thay đổi nhiệt độ, áp suất, tốc độ cấp liệu và các tham số khác ảnh hưởng đến kết quả trong khi kiểm soát các yếu tố gây nhiễu như biến đổi nguyên liệu thô và lão hóa thiết bị. Điều này vượt ra ngoài thiết kế thử nghiệm truyền thống (DOE) bằng cách mở rộng quy mô đến các thiết lập đa chiều và khám phá các mối quan hệ mà ma trận DOE có thể bỏ lỡ, sau đó học liên tục khi các lần chạy sản xuất tích lũy dữ liệu. Phương pháp của chúng tôi dựa trên nghiên cứu về [học nhân quả các chính sách tối ưu](/research#optimal-rework-policy).

Các nhà sản xuất công nghiệp triển khai nền tảng của chúng tôi đạt được cải thiện năng suất có thể đo lường thông qua cài đặt tham số tối ưu hóa, giảm phế liệu và làm lại bằng cách xác định các động lực chất lượng thực sự, và kéo dài tuổi thọ thiết bị thông qua bảo trì dự đoán được thông tin bởi các mối quan hệ nhân quả giữa các chỉ số cảm biến và chế độ hỏng. Ngay cả việc giảm nhỏ thời gian ngừng hoạt động tại các cơ sở sản lượng cao cũng mang lại giá trị đáng kể. Các nhà sản xuất đa địa điểm sử dụng nền tảng của chúng tôi để xác định các thực hành tốt nhất từ một cơ sở và tự tin chuyển giao chúng cho những nơi khác, tính đến các khác biệt địa phương.

Bảng điều khiển thời gian thực cho các kỹ sư quy trình thấy chính xác biến nào quan trọng nhất và can thiệp nào sẽ cải thiện lô tiếp theo.

Phương phápcủa chúng tôi

01

Tổng hợp dữ liệu

Chúng tôi tích hợp các nguồn dữ liệu hiện có của bạn để xây dựng nền tảng phân tích toàn diện.

02

Phân tích nhân quả

Sử dụng Double Machine Learning để xác định mối quan hệ nguyên nhân-kết quả thực sự.

03

Mô phỏng chiến lược

Mô hình hóa các kịch bản khác nhau để dự đoán tác động của các quyết định của bạn.

04

Quy mô vận hành

Triển khai các mô hình sẵn sàng sản xuất tích hợp với hệ thống hiện có của bạn.

Sự thành thạo là sự chuyển đổi từ dự đoán điều gì xảy ra sang hiểu tại sao nó phải xảy ra.

Được tin dùng bởi các doanh nghiệp hàng đầu