औद्योगिक अनुप्रयोग

भविष्य कहनेवाला रखरखाव प्रारंभिक सेंसर गिरावट से उपकरण विफलता तक सच्चे कारण-कारक पथों की पहचान करके थ्रेशोल्ड मॉनิทरिंग से परे जाता है। ऐतिहासिक रखरखाव रिकॉर्ड और टेलीमेट्री पर Causal Discovery एल्गोरिदम प्रकट करते हैं कि कौन से सेंसर संयोजन विफलता मोड की भविष्यवाणी करते हैं, विनाशकारी ब्रेकडाउन से पहले लक्षित निरीक्षण और प्रतिस्थापन को सक्षम बनाते हैं। गुणवत्ता नियंत्रण यह पहचानने के लिए Causal Inference का लाभ उठाता है कि कौन से कच्चे माल के गुण, प्रक्रिया पैरामीटर और उपकरण स्थितियां वास्तव में दोष दरों को प्रभावित करती हैं, डाउनस्ट्रीम सॉर्टिंग के बजाय अपस्ट्रीम हस्तक्षेप को सक्षम बनाती हैं। प्रक्रिया अनुकूलन सच्ची बाधाओं और लीवरेज पॉइंट्स की पहचान करने के लिए कारण-कारक विश्लेषण का उपयोग करता है जहां छोटे परिवर्तन बड़े दक्षता लाभ उत्पन्न करते हैं, उन बाधाओं में निवेश करने से बचते हुए जो वास्तव में बाध्यकारी नहीं हैं। [इष्टतम पुनर्कार्य नीतियों](/research#optimal-rework-policy) पर हमारा शोध इन विधियों को व्यवहार में प्रदर्शित करता है।

हमारे प्लेटफॉर्म का उपयोग करने वाले निर्माता मापनीय उपज सुधार, अनियोजित डाउनटाइम में कमी, और अनुकूलित प्रक्रिया पैरामीटर के माध्यम से ऊर्जा दक्षता लाभ का अनुभव करते हैं। आपूर्ति श्रृंखला लचीलापन में सुधार होता है क्योंकि आप समझते हैं कि कौन से आपूर्तिकर्ता गुणवत्ता भिन्नताएं वास्तव में उत्पादन को प्रभावित करती हैं और तदनुसार बातचीत कर सकते हैं। उपकरण विक्रेता और निर्माता डिज़ाइन में सुधार के लिए अंतर्दृष्टि का उपयोग करते हैं। मल्टी-सुविधा ऑपरेटर आत्मविश्वास से उपकरण उम्र, कॉन्फ़िगरेशन और ऑपरेटरों में स्थानीय अंतरों को ध्यान में रखते हुए साइटों में सर्वोत्तम प्रथाओं को स्थानांतरित करते हैं।

हमारा औद्योगिक IoT एकीकरण स्ट्रीमिंग सेंसर डेटा को संभालता है, इसे कारण-कारक विश्लेषण के माध्यम से संसाधित करता है, और उत्पादन इंजीनियरिंग टीमों को रियल-टाइम अलर्ट और सिफारिशें प्रदान करता है।