শিল্পে প্রয়োগ

প্রেডিক্টিভ মেইনটেন্যান্স কেবল থ্রেশহোল্ড মনিটরিংয়ের ঊর্ধ্বে গিয়ে প্রাথমিক সেন্সর অবক্ষয় থেকে সরঞ্জামের ব্যর্থতা পর্যন্ত প্রকৃত কার্যকারণ পথ চিহ্নিত করে। কার্যকারণ আবিষ্কার অ্যালগরিদম অন উৎপাদন টেলিমেট্রি ডেটাতে এবং ঐতিহাসিক রক্ষণাবেক্ষণ রেকর্ডে প্রকাশ করে কোন সেন্সর সমন্বয়গুলো ফেইলিউর মোডের পূর্বাভাস দেয়, যা বিপর্যয়কর ব্যর্থতার আগে টার্গেটেড পরিদর্শন এবং প্রতিস্থাপন সক্ষম করে। কোয়ালিটি কন্ট্রোল কার্যকারণ অনুমান ব্যবহার করে চিহ্নিত করে কোন কাঁচামালের বৈশিষ্ট্য, প্রসেস প্যারামিটার এবং সরঞ্জামের অবস্থা প্রকৃতপক্ষে ত্রুটির হারকে প্রভাবিত করে, যা ডাউনস্ট্রিম সর্টিংয়ের পরিবর্তে আপস্ট্রিম হস্তক্ষেপ সক্ষম করে। প্রসেস অপ্টিমাইজেশান কার্যকারণ বিশ্লেষণ ব্যবহার করে প্রকৃত বাধা (bottleneck) এবং লেভারেজ পয়েন্ট চিহ্নিত করে যেখানে ছোট পরিবর্তনগুলো বিশাল দক্ষতা বৃদ্ধি করে, এবং এমন সীমাবদ্ধতায় বিনিয়োগ এড়ায় যা আসলে বাধ্যতামূলক নয়। [সর্বোত্তম রিওয়ার্ক নীতির](/research#optimal-rework-policy) ওপর আমাদের গবেষণা এই পদ্ধতিগুলোর ব্যবহারিক প্রয়োগ প্রদর্শন করে।

আমাদের প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারী উৎপাদনকারীরা অপ্টিমাইজড প্রসেস প্যারামিটারের মাধ্যমে পরিমাপযোগ্য ফলন বৃদ্ধি, অনাকাঙ্ক্ষিত ডাউনটাইম হ্রাস এবং শক্তি দক্ষতা বৃদ্ধি অনুভব করেন। সাপ্লাই চেইন স্থিতিস্থাপকতা উন্নত হয় কারণ আপনি বুঝতে পারেন সরবরাহকারীর গুণমানের কোন তারতম্যগুলো প্রকৃতপক্ষে উৎপাদনকে প্রভাবিত করে এবং সেই অনুযায়ী আলোচনা করতে পারেন। সরঞ্জাম বিক্রেতা এবং উৎপাদনকারীরা ডিজাইন উন্নত করতে এই অন্তর্দৃষ্টি ব্যবহার করেন। মাল্টি-ফ্যাসিলিটি অপারেটররা সরঞ্জামের বয়স, কনফিগারেশন এবং অপারেটরদের স্থানীয় পার্থক্য বিবেচনায় নিয়ে আত্মবিশ্বাসের সাথে বিভিন্ন সাইটের মধ্যে সেরা অনুশীলনগুলো স্থানান্তরিত করেন।

আমাদের ইন্ডাস্ট্রিয়াল IoT ইন্টিগ্রেশন স্ট্রিমিং সেন্সর ডেটা পরিচালনা করে, কার্যকারণ বিশ্লেষণের মাধ্যমে এটি প্রসেস করে এবং প্রোডাকশন ইঞ্জিনিয়ারিং টিমকে রিয়েল-টাইম সতর্কতা এবং সুপারিশ প্রদান করে।