Βιομηχανικές Εφαρμογές

Η προληπτική συντήρηση προχωρά πέρα από την παρακολούθηση ορίων εντοπίζοντας τις πραγματικές αιτιακές διαδρομές από την πρώιμη υποβάθμιση αισθητήρων έως την αστοχία εξοπλισμού. Οι αλγόριθμοι αιτιακής ανακάλυψης σε ιστορικά αρχεία συντήρησης και τηλεμετρία αποκαλύπτουν ποιοι συνδυασμοί αισθητήρων προβλέπουν τρόπους αστοχίας, επιτρέποντας στοχευμένη επιθεώρηση και αντικατάσταση πριν από καταστροφική βλάβη. Ο έλεγχος ποιότητας αξιοποιεί την αιτιακή συμπερασματολογία για να εντοπίσει ποιες ιδιότητες πρώτων υλών, παράμετροι διεργασίας και συνθήκες εξοπλισμού επηρεάζουν πραγματικά τα ποσοστά ελαττωμάτων, επιτρέποντας παρέμβαση ανάντη αντί για διαλογή κατάντη. Η βελτιστοποίηση διεργασιών χρησιμοποιεί αιτιακή ανάλυση για να εντοπίσει πραγματικά σημεία συμφόρησης και σημεία μόχλευσης όπου μικρές αλλαγές δημιουργούν δυσανάλογα κέρδη αποδοτικότητας, αποφεύγοντας την επένδυση σε περιορισμούς που δεν είναι πραγματικά δεσμευτικοί. Η έρευνά μας για [βέλτιστες πολιτικές επανεπεξεργασίας](/research#optimal-rework-policy) καταδεικνύει αυτές τις μεθόδους στην πράξη.

Οι κατασκευαστές που χρησιμοποιούν την πλατφόρμα μας βιώνουν μετρήσιμες βελτιώσεις απόδοσης, μείωση του μη προγραμματισμένου χρόνου διακοπής λειτουργίας και κέρδη ενεργειακής απόδοσης μέσω βελτιστοποιημένων παραμέτρων διεργασίας. Η ανθεκτικότητα της αλυσίδας εφοδιασμού βελτιώνεται επειδή κατανοείτε ποιες διακυμάνσεις ποιότητας προμηθευτών επηρεάζουν πραγματικά την παραγωγή και μπορείτε να διαπραγματευτείτε ανάλογα. Οι προμηθευτές εξοπλισμού και οι κατασκευαστές χρησιμοποιούν γνώσεις για τη βελτίωση των σχεδίων. Οι χειριστές πολλαπλών εγκαταστάσεων μεταφέρουν με σιγουριά βέλτιστες πρακτικές μεταξύ τοποθεσιών λαμβάνοντας υπόψη τις τοπικές διαφορές στην ηλικία του εξοπλισμού, τη διαμόρφωση και τους χειριστές.

Η βιομηχανική ενσωμάτωση IoT μας χειρίζεται δεδομένα αισθητήρων ροής, τα επεξεργάζεται μέσω αιτιακής ανάλυσης και παρέχει ειδοποιήσεις και συστάσεις σε πραγματικό χρόνο σε ομάδες μηχανικής παραγωγής.