Teolliset sovellukset

Ennakoiva kunnossapito ylittää kynnysvalvonnan tunnistamalla todelliset kausaaliset polut varhaisesta anturien heikkenemisestä laitevikaan. Kausaalisen löytämisen algoritmit historiallisista kunnossapitotiedoista ja telemetriasta paljastavat mitkä anturiyhdistelmät ennustavat vikatiloja, mahdollistaen kohdennetun tarkastuksen ja vaihdon ennen katastrofaalista rikkoutumista. Laadunvalvonta hyödyntää kausaalista päättelyä tunnistaakseen mitkä raaka-aineominaisuudet, prosessiparametrit ja laitteiden olosuhteet todella vaikuttavat vikatasoon, mahdollistaen ylävirran intervention alavirran lajittelun sijaan. Prosessin optimointi käyttää kausaalista analyysia tunnistaakseen todelliset pullonkaulat ja vipupisteet, joissa pienet muutokset tuottavat ylimitoitettuja tehokkuusvoittoja, välttäen investointeja rajoitteisiin, jotka eivät ole todella sitovia. Tutkimuksemme [optimaalisista uudelleentyöstökäytännöistä](/research#optimal-rework-policy) osoittaa nämä menetelmät käytännössä.

Alustaamme käyttävät valmistajat kokevat mitattavia tuottoparannuksia, suunnittelemattoman seisokkiajan vähenemistä ja energiatehokkuusvoittoja optimoiduilla prosessiparametreilla. Toimitusketjun resilienssi paranee, koska ymmärrät mitkä toimittajan laatuvaihtelut todella vaikuttavat tuotantoon ja voit neuvotella vastaavasti. Laitetoimittajat ja valmistajat käyttävät oivalluksia parantaakseen suunnitelmia. Monipaikkalliset operaattorit siirtävät luottavaisesti parhaita käytäntöjä paikkojen välillä huomioiden paikalliset erot laitteiden iässä, konfiguraatiossa ja käyttäjissä.

Teollinen IoT-integraatiomme käsittelee suoratoistoanturidataa, prosessoi sen kausaalisella analyysillä ja tarjoaa reaaliaikaisia hälytyksiä ja suosituksia tuotantotekniikan tiimeille.