Pramoniniai taikymai

Numatomoji priežiūra peržengia ribinio stebėjimo, nustatydama tikrus priežastinius kelius nuo ankstyvos jutiklių degradacijos iki įrengimų gedimo. Priežastingumo atradimo algoritmai istoriniuose priežiūros įrašuose ir telemetrijoje atskleidžia, kurios jutiklių kombinacijos prognozuoja gedimų režimus, leisdami tiksliniam patikrinimui ir pakeitimui prieš katastrofinį sugedimą. Kokybės kontrolė naudoja priežastinę išvadą, nustatant, kurios žaliavų savybės, proceso parametrai ir įrengimų sąlygos iš tikrųjų įtakoja defektų rodiklius, leisdama intervencijai prieš srautą, o ne rūšiavimui po srauto. Proceso optimizavimas naudoja priežastinę analizę tikrų kliūčių ir sverto taškų nustatymui, kur maži pokyčiai generuoja neproporcingus efektyvumo padidėjimus, vengiant investavimo į apribojimus, kurie iš tikrųjų nėra saistantys. Mūsų tyrimai apie [optimalias perdirbimo politikas](/research#optimal-rework-policy) demonstruoja šiuos metodus praktikoje.

Gamintojai, naudojantys mūsų platformą, patiria išmatuojamus išeigos pagerėjimus, neplanuotų prastovų sumažėjimą ir energijos efektyvumo padidėjimą per optimizuotus proceso parametrus. Tiekimo grandinės atsparumas gerėja, nes suprantate, kurios tiekėjų kokybės variacijos iš tikrųjų įtakoja gamybą ir galite atitinkamai derėtis. Įrengimų tiekėjai ir gamintojai naudoja įžvalgas dizainų tobulinimui. Daugelio vietų operatoriai drąsiai perkelia geriausią praktiką tarp vietų, atsižvelgdami į vietinius skirtumus įrengimų amžiuje, konfigūracijoje ir operatoriuose.

Mūsų pramoninio IoT integracija tvarko srautinį jutiklių duomenų perdavimą, apdoroja juos per priežastinę analizę ir teikia realaus laiko įspėjimus ir rekomendacijas gamybos inžinerijos komandoms.