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长在真实制造作业上的预测

我们在工厂内部接智力活——报价、交期、良率、可造性。预测长在干这些活时观测到的真实车间作业上,不是抓来的参数表,也不是合成基准。这一页是规格单,不是一件已上线的产品。读完,写信给我们。

01

能预测什么

四项预测输出,长在同一个底料上:我们替工厂干智力活时,它真正在跑的作业。套路每次一样——作业信号进来,在它之上训出模型,吐出一个能直接拍板的数。

输出
报价
输入——我们观测到什么
真正加工这个零件的作业——工艺路线、装夹、机时。
输出——你拿到什么
这个零件该多少钱,成本动因逐项拆开。
输出
交期
输入——我们观测到什么
产线上的真实产能,不是目录上的承诺。
输出——你拿到什么
何时出货,给一个日期区间,并点名卡在哪。
输出
良率
输入——我们观测到什么
一个设计走过车间这条路线的工艺历史。
输出——你拿到什么
下单量产前,先算出这道工艺的一次通过率。
输出
可造性
输入——我们观测到什么
拿设计去对产线能不能接得住。
输出——你拿到什么
能不能造,以及会在哪里和产线较劲。
02

底料

预测不是抓来的,也不是合成的。它长在一层行为底料上——这层底料在真实作业上量出来、在已发表的研究里验证过,和工厂里跑的是同一个模型。

行为底料
明细
33 个数据集 · 1500 万条行为 · 115 万名参与者 · 12 个领域——已发表、已验证。

底料站得住的证据:

0.832AUC
“坏一周”预测 AUC,用作业的时间 pattern 算出来——只用强度只有 0.688。
0.737AUC
SDK AUC
FIG. 1数据边界
数据边界示意:作业进入工厂内的模型,只有聚合信号外流MODEL
作业进原始数据留厂内聚合信号 →

作业在工厂内部流进模型。匿名聚合信号喂给预测。原始数据永不越过厂门那条线。

03

边界

每一份我们交付的预测都受一条规则约束。预测建在匿名聚合信号之上;学习它们所用的原始数据,永不离开其所在的工厂。系统只出建议,人来拍板。

规则
原始客户数据离开工厂
成立
永不
规则
预测建在匿名聚合信号上
成立
始终
规则
系统只出建议,人来拍板
成立
始终
04

目前阶段

PARTNERSHIPS · NOT A LAUNCHED API

这是一场合作洽谈,不是产品发布。没有对外的 API,没有定价页,没有自助开通,也还没有签约的预测客户。如果你的团队想要制造作业上的预测,我们一起拼一个试点——你的问题、我们的底料、一个有边界的测试。

项目
对外 API
状态
项目
定价 / 自助
状态
项目
签约预测客户
状态
尚无
项目
合作方式
状态
一起拼试点
05

联系

告诉我们你需要的预测,以及它要站在什么作业之上。回信来自一个真实地址,不是表单队列。

邮件 daizhe@tangerineintelligence.ai

邮件会以“Predictions”为主题打开。