Aplikasi Perindustrian

Penyelenggaraan ramalan melampaui pemantauan ambang dengan mengenal pasti laluan kausal sebenar daripada degradasi sensor awal kepada kegagalan peralatan. Algoritma penemuan kausal pada rekod penyelenggaraan sejarah dan telemetri mendedahkan kombinasi sensor mana yang meramalkan mod kegagalan, membolehkan pemeriksaan dan penggantian yang disasarkan sebelum kerosakan bencana. Kawalan kualiti memanfaatkan causal inference untuk mengenal pasti sifat bahan mentah mana, parameter proses, dan keadaan peralatan yang sebenarnya mempengaruhi kadar kecacatan, membolehkan intervensi huluan dan bukannya pengasingan hiliran. Pengoptimuman proses menggunakan analisis kausal untuk mengenal pasti kesesakan sebenar dan titik leveraj di mana perubahan kecil menjana keuntungan kecekapan yang besar, mengelakkan pelaburan dalam kekangan yang sebenarnya tidak mengikat. Penyelidikan kami tentang [dasar kerja semula optimum](/research#optimal-rework-policy) menunjukkan kaedah ini dalam amalan.

Pengeluar yang menggunakan platform kami mengalami penambahbaikan hasil yang boleh diukur, pengurangan masa henti tidak dirancang, dan keuntungan kecekapan tenaga melalui parameter proses yang dioptimumkan. Ketahanan rantaian bekalan bertambah baik kerana anda memahami variasi kualiti pembekal mana yang sebenarnya mempengaruhi pengeluaran dan boleh berunding dengan sewajarnya. Vendor dan pengeluar peralatan menggunakan wawasan untuk menambah baik reka bentuk. Pengendali berbilang kemudahan dengan yakin memindahkan amalan terbaik merentasi tapak sambil mengambil kira perbezaan tempatan dalam umur peralatan, konfigurasi, dan pengendali.

Integrasi IoT perindustrian kami mengendalikan data sensor penstriman, memprosesnya melalui analisis kausal, dan menyediakan makluman dan cadangan masa nyata kepada pasukan kejuruteraan pengeluaran.