산업 응용

예측 유지보수는 초기 센서 열화에서 장비 고장까지의 진정한 인과 경로를 식별하여 임계값 모니터링을 넘어섭니다. 과거 유지보수 기록과 원격 측정에 대한 인과 발견 알고리즘은 어떤 센서 조합이 고장 모드를 예측하는지 밝혀 치명적인 고장 전에 타겟팅된 검사와 교체를 가능하게 합니다. 품질 관리는 인과 추론을 활용하여 실제로 결함률에 영향을 미치는 원자재 특성, 공정 매개변수, 장비 조건을 식별하여 하류 정렬이 아닌 상류 개입을 가능하게 합니다. 공정 최적화는 인과 분석을 사용하여 작은 변화가 큰 효율성 향상을 생성하는 진정한 병목과 레버리지 포인트를 식별하여 실제로 구속되지 않는 제약에 투자하는 것을 피합니다. [최적 재작업 정책](/research#optimal-rework-policy)에 대한 저희 연구는 이러한 방법을 실제로 보여줍니다.

저희 플랫폼을 사용하는 제조업체는 측정 가능한 수율 향상, 계획되지 않은 가동 중지 시간 감소, 최적화된 공정 매개변수를 통한 에너지 효율성 향상을 경험합니다. 공급망 탄력성은 실제로 생산에 영향을 미치는 공급업체 품질 변동을 이해하고 그에 따라 협상할 수 있기 때문에 개선됩니다. 장비 공급업체와 제조업체는 인사이트를 사용하여 설계를 개선합니다. 다중 시설 운영자는 장비 노후화, 구성, 운영자의 지역 차이를 고려하면서 여러 사이트에 걸쳐 모범 사례를 자신 있게 이전합니다.

저희 산업용 IoT 통합은 스트리밍 센서 데이터를 처리하고 인과 분석을 통해 처리하며 생산 엔지니어링 팀에 실시간 경고와 권장 사항을 제공합니다.