生產優化

使用生產遙測數據上的因果發現演算法，我們識別真正的工藝依賴關係和反饋迴路。然後，因果推論方法量化溫度、壓力、進料速率和其他參數的變化如何影響結果，同時控制原材料變化和設備老化等混雜因素。這超越了傳統的試驗設計（DOE），可擴展到高維設置並發現DOE矩陣可能遺漏的關係，然後隨著生產運行數據積累持續學習。我們的方法建立在[因果學習最優策略](/research#optimal-rework-policy)的研究之上。

部署我們平台的工業製造商通過優化參數設置實現可衡量的產量提升，通過識別真正的質量驅動因素減少廢品和返工，並通過基於傳感器讀數與故障模式之間因果關係的預測性維護延長設備壽命。即使在高產量設施中減少少量停機時間也能帶來顯著價值。多工廠製造商使用我們的平台識別一個設施的最佳實踐，並在考慮本地差異的情況下自信地將其轉移到其他設施。

實時儀表板向工藝工程師準確顯示哪些變量最重要以及哪些干預將改善下一批次。