生產優化

使用生產遙測資料上的因果發現演算法，我們識別真正的製程依賴關係和回饋迴路。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，同時控制原料變異和設備老化等干擾因素。這超越了傳統的實驗設計（DOE），透過擴展到高維度設定並發現 DOE 矩陣可能遺漏的關係，然後隨著生產運行累積資料持續學習。我們的方法建立在[因果學習最優政策](/research#optimal-rework-policy)的研究之上。

部署我們平台的工業製造商透過優化的參數設定實現可衡量的良率改善，透過識別真正的品質驅動因素減少廢品和返工，並透過基於感測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，停機時間的小幅減少也能帶來顯著價值。多廠製造商使用我們的平台從一個設施識別最佳實踐並自信地轉移到其他設施，同時考量當地差異。

即時儀表板向製程工程師展示哪些變數最重要以及哪些干預措施將改善下一批次。