Applicazioni Industriali

La manutenzione predittiva va oltre il monitoraggio delle soglie identificando i veri percorsi causali dal degrado precoce dei sensori al guasto delle attrezzature. Gli algoritmi di scoperta causale sui registri storici di manutenzione e telemetria rivelano quali combinazioni di sensori predicono le modalità di guasto, consentendo ispezione e sostituzione mirate prima di guasti catastrofici. Il controllo qualità sfrutta l'inferenza causale per identificare quali proprietà delle materie prime, parametri di processo e condizioni delle attrezzature influenzano effettivamente i tassi di difettosità, consentendo interventi a monte piuttosto che selezione a valle. L'ottimizzazione dei processi utilizza l'analisi causale per identificare veri colli di bottiglia e punti di leva dove piccoli cambiamenti generano guadagni di efficienza sovradimensionati, evitando di investire in vincoli che non sono effettivamente vincolanti. La nostra ricerca sulle [policy di rilavorazione ottimale](/research#optimal-rework-policy) dimostra questi metodi nella pratica.

I produttori che utilizzano la nostra piattaforma sperimentano miglioramenti misurabili della resa, riduzione dei tempi di fermo non pianificati e guadagni di efficienza energetica attraverso parametri di processo ottimizzati. La resilienza della supply chain migliora perché Lei comprende quali variazioni di qualità dei fornitori impattano effettivamente la produzione e può negoziare di conseguenza. I fornitori e produttori di attrezzature utilizzano gli insight per migliorare i design. Gli operatori multi-sito trasferiscono con fiducia le best practice tra i siti tenendo conto delle differenze locali in termini di età delle attrezzature, configurazione e operatori.

La nostra integrazione IoT industriale gestisce i dati dei sensori in streaming, li elabora attraverso l'analisi causale e fornisce avvisi e raccomandazioni in tempo reale ai team di ingegneria della produzione.