Rūpniecības pielietojumi

Prognozējošā apkope pārsniedz sliekšņa uzraudzību, identificējot patiesus kauzālos ceļus no agrīnas sensoru degradācijas līdz iekārtas bojājumam. Kauzālās atklāšanas algoritmi vēsturiskajos apkopes ierakstos un telemetrijā atklāj, kuras sensoru kombinācijas prognozē bojājumu veidus, ļaujot mērķētu pārbaudi un nomaiņu pirms katastrofālas bojāšanās. Kvalitātes kontrole izmanto kauzālo secināšanu, lai identificētu, kuras izejvielu īpašības, procesa parametri un iekārtu stāvokļi patiešām ietekmē defektu rādītājus, ļaujot augšupēju intervenci, nevis lejupēju šķirošanu. Procesa optimizācija izmanto kauzālo analīzi, lai identificētu patiesus vājos posmus un sviras punktus, kur nelielas izmaiņas rada nesamērīgus efektivitātes ieguvumus, izvairoties no investīcijām ierobežojumos, kas patiesībā nav saistoši. Mūsu pētījumi par [optimālām pārstrādes politikām](/research#optimal-rework-policy) demonstrē šīs metodes praksē.

Ražotāji, kas izmanto mūsu platformu, piedzīvo izmērāmus ražīguma uzlabojumus, neplānotas dīkstāves samazināšanos un energoefektivitātes ieguvumus caur optimizētiem procesa parametriem. Piegādes ķēdes noturība uzlabojas, jo jūs saprotat, kuras piegādātāju kvalitātes variācijas patiešām ietekmē ražošanu un varat attiecīgi vienoties. Iekārtu piegādātāji un ražotāji izmanto atziņas, lai uzlabotu dizainus. Daudzu objektu operatori ar pārliecību pārnes labākās prakses starp objektiem, ņemot vērā vietējās atšķirības iekārtu vecumā, konfigurācijā un operatoros.

Mūsu rūpnieciskā IoT integrācija apstrādā straumējošos sensoru datus, apstrādā tos caur kauzālo analīzi un nodrošina reāllaika brīdinājumus un ieteikumus ražošanas inženierijas komandām.