Tööstuslikud rakendused

Tööstuslikud tootjad optimeerivad tööaja, kvaliteedi ja tõhususe jaoks. Kausaalne masinõpe paljastab, millised protsessiparameetrid ja seadmetingimused tegelikult juhivad jõudlust, võimaldades täpsusinseneeriat, mis asendab reaktiivset hooldust ja statistilist lahendust.

RakendameCausal Machine Learning-utinnovatsiooni juhtimiseks Tööstuslikud rakendusedsektoris.

Ennustatav hooldus liigub läviväärtuse jälgimisest kaugemale, tuvastades tõelised kausaalsed rajad varajasest andurihalvenemisest seadmerikkeni. Kausaalse avastamise algoritmid ajaloolistel hoolduskirjetel ja telemeetrial paljastavad, millised andurikombinatsioonid ennustavad rikkerežiime, võimaldades sihitud kontrollimist ja asendamist enne katastroofilist purunemist. Kvaliteedikontroll kasutab kausaalset järeldamist, et tuvastada, millised tooraineomadused, protsessiparameetrid ja seadmetingimused tegelikult mõjutavad defektimäärasid, võimaldades ülesvoolu sekkumist allavoolu sortimise asemel. Protsessi optimeerimine kasutab kausaalset analüüsi tõeliste pudelikaelade ja mõjutuspunktide tuvastamiseks, kus väikesed muutused genereerivad ülesuurendatud tõhususekasumeid, vältides investeerimist piirangutesse, mis tegelikult ei seo. Meie uurimistöö [optimaalsete ümbertöötamise poliitikate](/research#optimal-rework-policy) kohta demonstreerib neid meetodeid praktikas.

Tootjad, kes kasutavad meie platvormi, kogevad mõõdetavaid saagise parandusi, planeerimata seisakuaja vähendamist ja energiatõhususe kasumeid optimeeritud protsessiparameetrite kaudu. Tarneahela vastupidavus paraneb, sest te mõistate, millised tarnija kvaliteedivarikatsioonid tegelikult mõjutavad tootmist ja saate vastavalt läbi rääkida. Seadmete tarnijad ja tootjad kasutavad taipamisi disainide parandamiseks. Mitme asukoha operaatorid kannavad enesekindlalt parimaid praktikaid üle asukohtade, arvestades kohalikke erinevusi seadmete vanuses, konfiguratsioonis ja operaatorites.

Meie tööstuslik IoT integratsioon käsitleb striimivaid anduriandmeid, töötleb neid läbi kausaalse analüüsi ja pakub reaalajas hoiatusi ja soovitusi tootmismeeskondadele.