Industrijske primjene

Prediktivno odrzavanje nadilazi pracenje pragova identificirajuci prave kauzalne putove od rane degradacije senzora do kvara opreme. Algoritmi kauzalnog otkrivanja na povijesnim zapisima odrzavanja i telemetriji otkrivaju koje kombinacije senzora predvidaju nacine kvara, omogucujuci ciljanu inspekciju i zamjenu prije katastrofalnog kvara. Kontrola kvalitete koristi kauzalnu inferenciju za identificiranje koje svojstva sirovina, procesni parametri i uvjeti opreme zaista utjecu na stope defekata, omogucujuci intervenciju uzvodno umjesto sortiranja nizvodno. Optimizacija procesa koristi kauzalnu analizu za identificiranje pravih uskih grla i tocaka poluge gdje male promjene generiraju prevelike dobitke ucinkovitosti, izbjegavajuci ulaganje u ogranicenja koja zapravo nisu obvezujuca. Nase istrazivanje o [optimalnim politikama prerada](/research#optimal-rework-policy) demonstrira ove metode u praksi.

Proizvodaci koji koriste nasu platformu dozivljavaju mjerljiva poboljsanja prinosa, smanjenje neplaniranih zastoja i dobitke energetske ucinkovitosti kroz optimizirane procesne parametre. Otpornost opskrbnog lanca poboljsava se jer razumijete koje varijacije kvalitete dobavljaca zaista utjecu na proizvodnju i mozete pregovarati u skladu s tim. Proizvodaci opreme koriste uvide za poboljsanje dizajna. Operatori s vise lokacija pouzdano prenose najbolje prakse izmedu lokacija uzimajuci u obzir lokalne razlike u starosti, konfiguraciji i operatorima opreme.

Nasa integracija industrijskog IoT-a rukuje streamiranim podacima senzora, obraduje ih kroz kauzalnu analizu i pruza upozorenja i preporuke u stvarnom vremenu timovima proizvodnog inzenjeringa.