Индустриални приложения

Предсказуемата поддръжка надхвърля мониторинга на праговете, като идентифицира истинските каузални пътища от ранната деградация на сензорите до отказ на оборудването. Алгоритмите за каузално откриване върху исторически записи за поддръжка и телеметрия разкриват кои комбинации от сензори предсказват режими на отказ, позволявайки целенасочена проверка и подмяна преди катастрофална повреда. Контролът на качеството използва каузален извод, за да идентифицира кои свойства на суровините, параметри на процеса и условия на оборудването действително влияят на процентите на дефекти, позволявайки интервенция нагоре по веригата, вместо сортиране надолу по веригата. Оптимизацията на процесите използва каузален анализ, за да идентифицира истински тесни места и точки на ливъридж, където малки промени генерират непропорционални печалби в ефективността, избягвайки инвестиции в ограничения, които всъщност не са обвързващи. Нашето изследване върху [оптимални политики за преработка](/research#optimal-rework-policy) демонстрира тези методи на практика.

Производителите, използващи нашата платформа, изпитват измерими подобрения в добива, намаляване на непланирания престой и печалби в енергийната ефективност чрез оптимизирани параметри на процеса. Устойчивостта на веригата за доставки се подобрява, защото разбирате кои вариации в качеството на доставчиците действително влияят на производството и можете да преговаряте съответно. Производители на оборудване използват прозрения за подобряване на дизайните. Оператори с множество съоръжения уверено прехвърлят най-добри практики между обекти, като отчитат местните разлики в възрастта, конфигурацията и операторите на оборудването.

Нашата интеграция на индустриален IoT обработва поточни сензорни данни, анализира ги чрез каузален анализ и предоставя предупреждения и препоръки в реално време на екипите за производствено инженерство.