Mga Aplikasyong Pang-industriya

Lumalampas ang predictive maintenance sa threshold monitoring sa pamamagitan ng pagtukoy ng mga tunay na causal path mula sa maagang sensor degradation tungo sa equipment failure. Nagbubunyag ang mga causal discovery algorithm sa makasaysayang maintenance record at telemetry kung aling mga sensor combination ang naghuhula ng mga failure mode, na nagbibigay-daan sa targeted inspection at replacement bago ang catastrophic breakdown. Ginagamit ng quality control ang causal inference upang tukuyin kung aling mga raw material property, process parameter, at equipment condition ang tunay na nakakaimpluwensya sa mga defect rate, na nagbibigay-daan sa upstream intervention sa halip na downstream sorting. Ginagamit ng process optimization ang causal analysis upang tukuyin ang mga tunay na bottleneck at leverage point kung saan ang maliliit na pagbabago ay nagdudulot ng malalaking efficiency gain, na iniiwasan ang pag-invest sa mga constraint na hindi talaga binding. Ipinapakita ng aming pananaliksik sa [optimal rework policies](/research#optimal-rework-policy) ang mga paraang ito sa praktika.

Ang mga manufacturer na gumagamit ng aming platform ay nakakaranas ng masusukat na pagpapabuti ng yield, pagbawas ng unplanned downtime, at energy efficiency gain sa pamamagitan ng optimized process parameter. Umuunlad ang supply chain resilience dahil nauunawaan ninyo kung aling mga supplier quality variation ang tunay na nakakaapekto sa produksyon at maaaring mag-negotiate nang naaayon. Ginagamit ng mga equipment vendor at manufacturer ang mga insight upang mapabuti ang mga design. May kumpiyansang naglilipat ang mga multi-facility operator ng mga best practice sa mga site habang isinasaalang-alang ang mga lokal na pagkakaiba sa edad ng kagamitan, configuration, at mga operator.

Ang aming industrial IoT integration ay humahawak ng streaming sensor data, pinoproseso ito sa pamamagitan ng causal analysis, at nagbibigay ng mga real-time na alerto at rekomendasyon sa mga production engineering team.