因果学习最优返工策略

在制造业中，返工指生产流程中的一个可选步骤，旨在消除错误或补救不符合期望质量标准的产品。对生产批次进行返工涉及重复先前的生产阶段并作调整，以确保最终产品满足所需规格。虽然返工提供了提高良率从而增加生产批次收益的机会，但也会产生额外成本。此外，对已达目标规格的部件进行返工可能损坏它们并降低良率。在本文中，我们应用双重/去偏机器学习（DML）来估计光电半导体制造中颜色转换过程的返工步骤对最终产品良率的条件处理效应。我们利用 DoubleML 实现来制定部件返工策略并经验性地估计其价值。从我们的因果机器学习分析中，我们推导出了关于单色 LED 涂覆转换层的启示。