Prumyslove aplikace

Prediktivní údržba přechází za monitorování prahových hodnot identifikací skutečných kauzálních cest od rané degradace senzorů k selhání zařízení. Algoritmy kauzálního objevování na historických záznamech údržby a telemetrii odhalují, které kombinace senzorů předpovídají režimy selhání, což umožňuje cílenou inspekci a výměnu před katastrofickým selháním. Kontrola kvality využívá kauzální inferenci k identifikaci, které vlastnosti surovin, procesní parametry a podmínky zařízení skutečně ovlivňují míry defektů, což umožňuje upstream intervenci místo downstream třídění. Optimalizace procesů využívá kauzální analýzu k identifikaci skutečných úzkých míst a pákových bodů, kde malé změny generují nadměrné zisky efektivity, čímž se vyhýbá investování do omezení, která ve skutečnosti nejsou závazná. Náš výzkum [optimálních politik přepracování](/research#optimal-rework-policy) demonstruje tyto metody v praxi.

Výrobci používající naši platformu zažívají měřitelná zlepšení výtěžnosti, snížení neplánovaných prostojů a zisky energetické efektivity prostřednictvím optimalizovaných procesních parametrů. Odolnost dodavatelského řetězce se zlepšuje, protože rozumíte, které variace kvality dodavatelů skutečně ovlivňují produkci, a můžete podle toho vyjednávat. Výrobci zařízení a dodavatelé používají poznatky ke zlepšení designů. Provozovatelé více závodů s důvěrou přenášejí nejlepší postupy mezi závody při zohlednění místních rozdílů ve stáří zařízení, konfiguraci a operátorech.

Naše integrace průmyslového IoT zpracovává streamovaná senzorová data, zpracovává je prostřednictvím kauzální analýzy a poskytuje upozornění a doporučení v reálném čase výrobním inženýrským týmům.