Applications industrielles

La maintenance predictive va au-dela de la surveillance des seuils en identifiant les veritables voies causales de la degradation precoce des capteurs a la defaillance de l'equipement. Les algorithmes de decouverte causale sur les enregistrements de maintenance historiques et la telemetrie revelent quelles combinaisons de capteurs predisent les modes de defaillance, permettant une inspection et un remplacement cibles avant une panne catastrophique. Le controle qualite exploite l'inference causale pour identifier quelles proprietes des matieres premieres, parametres de processus et conditions d'equipement influencent reellement les taux de defauts, permettant une intervention en amont plutot qu'un tri en aval. L'optimisation des processus utilise l'analyse causale pour identifier les vrais goulots d'etranglement et les points de levier ou de petits changements generent des gains d'efficacite demesures, evitant d'investir dans des contraintes qui ne sont pas reellement contraignantes. Notre recherche sur les [politiques de reprise optimales](/research#optimal-rework-policy) demontre ces methodes en pratique.

Les fabricants utilisant notre plateforme connaissent des ameliorations de rendement mesurables, une reduction des temps d'arret imprevus et des gains d'efficacite energetique grace a des parametres de processus optimises. La resilience de la chaine d'approvisionnement s'ameliore car vous comprenez quelles variations de qualite des fournisseurs impactent reellement la production et pouvez negocier en consequence. Les vendeurs d'equipements et les fabricants utilisent les informations pour ameliorer les conceptions. Les operateurs multi-sites transferent avec confiance les meilleures pratiques entre les sites tout en tenant compte des differences locales d'age, de configuration et d'operateurs des equipements.

Notre integration IoT industrielle gere les donnees de capteurs en streaming, les traite via l'analyse causale et fournit des alertes et des recommandations en temps reel aux equipes d'ingenierie de production.