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抽象理解制造管道中的因果关系对于关键制造任务（例如异常检测和根本原因分析）至关重要。但是，现有的因果机学习（因果ML）方法难以有效地扩展到制造环境中存在的大量变量。我们倡导将域知识纳入制造管道中，称为知识图（KGS），用于设计用于大规模制造问题的因果ML方法。知识图可以编码有关不同组件和制造管道阶段之间相互作用和依赖关系的丰富上下文信息，从而提供了一个结构化框架来指导发现因果关系。通过合并KG，因果ML模型可以利用数据驱动的方法和领域知识，提高可扩展性并提高大规模制造环境中因果学习的准确性。
使用知识图授权大规模制造管道的因果机学习
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