生產優化

使用生產遙測數據上嘅因果發現演算法，我哋識別真正嘅製程依賴關係同回饋迴路。然後因果推論方法量化溫度、壓力、進料速率同其他參數嘅變化點樣影響結果，同時控制原料變異同設備老化等干擾因素。呢個超越咗傳統嘅實驗設計（DOE），透過擴展到高維度設定並發現 DOE 矩陣可能遺漏嘅關係，然後隨住生產運行累積數據持續學習。我哋嘅方法建立喺[因果學習最優政策](/research#optimal-rework-policy)嘅研究之上。

部署我哋平台嘅工業製造商透過優化嘅參數設定實現可衡量嘅良率改善，透過識別真正嘅品質驅動因素減少廢品同返工，並透過基於傳感器讀數同故障模式之間因果關係嘅預測性維護延長設備壽命。即使喺高產量設施入面，停機時間嘅小幅減少都能帶嚟顯著價值。多廠製造商使用我哋嘅平台由一個設施識別最佳實踐並自信咁轉移到其他設施，同時考慮當地差異。

即時儀表板向製程工程師展示邊啲變數最重要以及邊啲干預措施會改善下一批次。