産業用途

予知保全は、早期のセンサー劣化から設備故障までの真の因果経路を特定することで、閾値監視を超えます。過去のメンテナンス記録とテレメトリに対する因果発見アルゴリズムは、故障モードを予測するセンサーの組み合わせを明らかにし、壊滅的な故障の前に対象を絞った検査と交換を可能にします。品質管理は因果推論を活用して、どの原材料特性、プロセスパラメータ、設備条件が実際に欠陥率に影響するかを特定し、下流でのソートではなく上流での介入を可能にします。プロセス最適化は因果分析を使用して、小さな変更が大きな効率向上を生み出す真のボトルネックとレバレッジポイントを特定し、実際には拘束されていない制約への投資を回避します。当社の[最適再加工ポリシー](/research#optimal-rework-policy)に関する研究は、これらの手法を実践で実証しています。

当社のプラットフォームを使用するメーカーは、測定可能な収率改善、計画外ダウンタイムの削減、最適化されたプロセスパラメータによるエネルギー効率の向上を経験します。どのサプライヤーの品質変動が実際に生産に影響するかを理解し、それに応じて交渉できるため、サプライチェーンのレジリエンスが向上します。設備ベンダーとメーカーはインサイトを使用して設計を改善します。複数施設のオペレーターは、設備の年齢、構成、オペレーターのローカルな違いを考慮しながら、サイト間でベストプラクティスを自信を持って移転します。

当社の産業IoT統合は、ストリーミングセンサーデータを処理し、因果分析を通じて処理し、生産エンジニアリングチームにリアルタイムのアラートと推奨を提供します。