生产优化

使用生产遥测数据上的因果发现算法，我们识别真正的工艺依赖关系和反馈回路。然后，因果推断方法量化温度、压力、进料速率和其他参数的变化如何影响结果，同时控制原材料变化和设备老化等混杂因素。这超越了传统的试验设计（DOE），可扩展到高维设置并发现DOE矩阵可能遗漏的关系，然后随着生产运行数据积累持续学习。我们的方法建立在[因果学习最优策略](/research#optimal-rework-policy)的研究之上。

部署我们平台的工业制造商通过优化参数设置实现可衡量的产量提升，通过识别真正的质量驱动因素减少废品和返工，并通过基于传感器读数与故障模式之间因果关系的预测性维护延长设备寿命。即使在高产量设施中减少少量停机时间也能带来显著价值。多工厂制造商使用我们的平台识别一个设施的最佳实践，并在考虑本地差异的情况下自信地将其转移到其他设施。

实时仪表板向工艺工程师准确显示哪些变量最重要以及哪些干预将改善下一批次。