יישומים תעשייתיים

תחזוקה חזויה עוברת מעבר לניטור סף על ידי זיהוי המסלולים הסיבתיים האמיתיים מהידרדרות חיישנים מוקדמת לכשל ציוד. אלגוריתמי גילוי סיבתי על רשומות תחזוקה היסטוריות וטלמטריה חושפים אילו שילובי חיישנים מנבאים מצבי כשל, מאפשרים בדיקה והחלפה ממוקדות לפני תקלה קטסטרופלית. בקרת איכות ממנפת הסקה סיבתית לזיהוי אילו תכונות חומרי גלם, פרמטרי תהליך ותנאי ציוד באמת משפיעים על שיעורי פגמים, מאפשרים התערבות במעלה הזרם במקום מיון במורד הזרם. אופטימיזציית תהליכים משתמשת בניתוח סיבתי לזיהוי צווארי בקבוק אמיתיים ונקודות מינוף שבהן שינויים קטנים מייצרים רווחי יעילות גדולים, נמנעים מהשקעה באילוצים שלא באמת מגבילים. המחקר שלנו על [מדיניות עיבוד מחדש אופטימלית](/research#optimal-rework-policy) מדגים שיטות אלה בפועל.

יצרנים המשתמשים בפלטפורמה שלנו חווים שיפורי תפוקה מדידים, הפחתה בזמני השבתה לא מתוכננים ורווחי יעילות אנרגטית באמצעות פרמטרי תהליך אופטימליים. חוסן שרשרת אספקה משתפר מכיוון שאתה מבין אילו וריאציות באיכות ספקים באמת משפיעות על ייצור ויכול לנהל משא ומתן בהתאם. יצרני ציוד וספקים משתמשים בתובנות לשיפור עיצובים. מפעילים רב-אתריים מעבירים בביטחון שיטות עבודה מומלצות בין אתרים תוך התחשבות בהבדלים מקומיים בגיל ציוד, תצורה ומפעילים.

אינטגרציית IoT תעשייתית שלנו מטפלת בנתוני חיישנים זורמים, מעבדת אותם דרך ניתוח סיבתי ומספקת התראות והמלצות בזמן אמת לצוותי הנדסת ייצור.