Ipari alkalmazások

A prediktív karbantartás túllép a küszöbérték-figyelésen azáltal, hogy azonosítja a korai érzékelő-degradációtól a berendezés-meghibásodásig vezető valódi okozati útvonalakat. A történelmi karbantartási nyilvántartásokon és telemetrián végzett okozati felfedező algoritmusok feltárják, mely érzékelő-kombinációk jelzik előre a meghibásodási módokat, lehetővé téve a célzott vizsgálatot és cserét a katasztrofális meghibásodás előtt. A minőségellenőrzés okozati következtetést használ annak azonosítására, mely nyersanyag-tulajdonságok, folyamatparaméterek és berendezés-feltételek befolyásolják valójában a hibaarányokat, lehetővé téve az upstream beavatkozást a downstream válogatás helyett. A folyamatoptimalizálás okozati elemzést használ a valódi szűk keresztmetszetek és emeltyűpontok azonosítására, ahol kis változtatások túlméretezett hatékonyságnövekedést generálnak, elkerülve a nem valóban kötő korlátokba való befektetést. Kutatásunk az [optimális újramunkálási politikákról](/research#optimal-rework-policy) demonstrálja ezeket a módszereket a gyakorlatban.

Platformunkat használó gyártók mérhető hozamjavulást, nem tervezett leállási idő csökkenést és energiahatékonysági növekedést tapasztalnak optimalizált folyamatparamétereken keresztül. Az ellátási lánc rugalmassága javul, mert érti, mely beszállítói minőségváltozások befolyásolják valójában a termelést, és ennek megfelelően tárgyalhat. A berendezésgyártók és szállítók betekintéseket használnak a tervezés javítására. A többtelephelyes üzemeltetők magabiztosan viszik át a legjobb gyakorlatokat a telephelyek között, miközben figyelembe veszik a berendezés-kor, konfiguráció és kezelők helyi különbségeit.

Ipari IoT integrációnk kezeli a streaming érzékelőadatokat, okozati elemzésen keresztül dolgozza fel őket, és valós idejű riasztásokat és ajánlásokat biztosít a termelési mérnökcsapatoknak.