کاربردهای صنعتی

نگهداری پیش‌بینانه فراتر از نظارت آستانه‌ای می‌رود و مسیرهای علّی واقعی از تخریب اولیه سنسور تا خرابی تجهیزات را شناسایی می‌کند. الگوریتم‌های کشف علّی بر سوابق نگهداری تاریخی و تله‌متری نشان می‌دهند کدام ترکیب‌های سنسور حالت‌های خرابی را پیش‌بینی می‌کنند و بازرسی و تعویض هدفمند قبل از خرابی فاجعه‌بار را امکان‌پذیر می‌سازند. کنترل کیفیت از استنتاج علّی برای شناسایی ویژگی‌های مواد اولیه، پارامترهای فرآیند و شرایط تجهیزاتی که واقعاً بر نرخ‌های عیب تأثیر می‌گذارند استفاده می‌کند و مداخله بالادست را به جای مرتب‌سازی پایین‌دست امکان‌پذیر می‌سازد. بهینه‌سازی فرآیند از تحلیل علّی برای شناسایی گلوگاه‌های واقعی و نقاط اهرمی استفاده می‌کند که در آن تغییرات کوچک دستاوردهای کارایی بزرگ ایجاد می‌کنند و از سرمایه‌گذاری در محدودیت‌هایی که واقعاً الزام‌آور نیستند جلوگیری می‌کند. پژوهش ما درباره [سیاست‌های بهینه بازکاری](/research#optimal-rework-policy) این روش‌ها را در عمل نشان می‌دهد.

تولیدکنندگانی که از پلتفرم ما استفاده می‌کنند بهبودهای بازده قابل اندازه‌گیری، کاهش زمان خرابی برنامه‌ریزی‌نشده و دستاوردهای کارایی انرژی از طریق پارامترهای فرآیند بهینه را تجربه می‌کنند. تاب‌آوری زنجیره تأمین بهبود می‌یابد زیرا می‌فهمید کدام تغییرات کیفیت تأمین‌کننده واقعاً بر تولید تأثیر می‌گذارند و می‌توانید بر این اساس مذاکره کنید. تولیدکنندگان و فروشندگان تجهیزات از بینش‌ها برای بهبود طراحی‌ها استفاده می‌کنند. اپراتورهای چندتأسیساتی با اطمینان بهترین شیوه‌ها را بین سایت‌ها منتقل می‌کنند در حالی که تفاوت‌های محلی در سن، پیکربندی و اپراتورهای تجهیزات را در نظر می‌گیرند.

یکپارچه‌سازی IoT صنعتی ما داده‌های سنسور جریانی را مدیریت می‌کند، آنها را از طریق تحلیل علّی پردازش می‌کند و هشدارها و توصیه‌های بلادرنگ را به تیم‌های مهندسی تولید ارائه می‌دهد.