Aplicacions Industrials

El manteniment predictiu va més enllà del monitoratge de llindars identificant les veritables rutes causals des de la degradació primerenca de sensors fins a la fallada d'equips. Els algoritmes de descobriment causal en registres de manteniment històric i telemetria revelen quines combinacions de sensors prediuen modes de fallada, permetent inspecció i reemplaçament dirigits abans d'avaries catastròfiques. El control de qualitat aprofita la inferència causal per identificar quines propietats de les matèries primeres, paràmetres de procés i condicions d'equips realment influeixen en les taxes de defectes, permetent intervenció aigües amunt en lloc de classificació aigües avall. L'optimització de processos utilitza l'anàlisi causal per identificar veritables colls d'ampolla i punts de palanca on petits canvis generen guanys d'eficiència desproporcionats, evitant invertir en restriccions que en realitat no són limitants. La nostra recerca sobre [polítiques òptimes de re-treball](/research#optimal-rework-policy) demostra aquests mètodes a la pràctica.

Els fabricants que utilitzen la nostra plataforma experimenten millores mesurables en el rendiment, reducció del temps d'inactivitat no planificat i guanys d'eficiència energètica a través de paràmetres de procés optimitzats. La resiliència de la cadena de subministrament millora perquè vostè comprèn quines variacions de qualitat de proveïdors realment impacten la producció i pot negociar en conseqüència. Els proveïdors d'equips i fabricants utilitzen les perspectives per millorar els dissenys. Els operadors multi-instal·lació transfereixen amb confiança millors pràctiques a través de llocs tenint en compte les diferències locals en l'edat de l'equip, la configuració i els operadors.

La nostra integració d'IoT industrial gestiona dades de sensors en streaming, les processa a través d'anàlisi causal i proporciona alertes i recomanacions en temps real als equips d'enginyeria de producció.