Atunṣe Iṣelọpọ

Atunṣe iṣelọpọ nilo oye awọn aaye ilana wo ni o n kan didara, ikore, ati iṣẹ ni ona idi, kii ṣe ibatan nikan. Awọn ojutu causal machine learning wa n rọpo atunṣe igbiyanju-ati-aṣiṣe ati awọn isunmọ iṣiro pẹlu imọ-ẹrọ kongẹ ti awari idi n sọ fun.

A n loCausal Machine Learninglati yanju awọn ipenija iṣowo ti o nira.

Nipa lilo awọn algorithm awari idi lori data telemetry iṣelọpọ, a n ṣe idamo awọn igbẹkẹle ilana gidi ati awọn luupu esi. Awọn ona imọran idi lẹhinna n ṣe iwọn bi awọn iyipada si iwọn otutu, titẹ, awọn oṣuwọn ifunni, ati awọn aaye miiran ṣe n kan awọn abajade lakoko ti wọn n ṣakoso fun awọn nkan idapọmọra bii iyipada ohun elo aise ati ogbo ohun elo. Eyi n kọja apẹrẹ aṣa ti awọn idanwo (DOE) nipa gbigbooro si awọn eto iwọn giga ati wiwa awọn ibatan ti awọn matrix DOE le padanu, lẹhinna kọ ni ilọsiwaju bi awọn ṣiṣe iṣelọpọ ṣe n kojọpọ data. Ona wa da lori iwadi ni [ikẹkọ idi ti awọn ilana ti o dara julọ](/research#optimal-rework-policy).

Awọn oluṣelọpọ ile-iṣẹ ti o n gbe pẹpẹ wa kalẹ n ṣe aṣeyọri awọn ilowosi ikore ti a le wọn nipasẹ awọn eto aaye ti a ṣe atunṣe, din idọti ati atunṣe ku nipa ṣiṣe idamo awọn awakọ didara gidi, ati fa igbesi aye ohun elo gun nipasẹ itọju asọtẹlẹ ti awọn ibatan idi laarin awọn kika sensọ ati awọn ipo ikuna n sọ fun. Paapaa awọn idinku kekere ni akoko iduro ni awọn ile-iṣẹ iwọn giga n pese iye pataki. Awọn oluṣelọpọ aaye-pupọ n lo pẹpẹ wa lati ṣe idamo awọn iṣe ti o dara julọ lati ile-iṣẹ kan ati gbe wọn lọ si awọn miiran pẹlu igboya, ti wọn n ka awọn iyatọ agbegbe.

Awọn dasibọọdu akoko gidi n fihan awọn ẹlẹrọ ilana ni kedere awọn oniyipada wo ni o ṣe pataki julọ ati awọn idasi wo ni yoo mu ipele ti n bọ dara si.