Industrielle applikasjoner

Prediktivt vedlikehold går utover terskelovervåkning ved å identifisere de sanne kausale veiene fra tidlig sensordegradering til utstyrssvikt. Kausale oppdagelsesalgoritmer på historiske vedlikeholdsposter og telemetri avslører hvilke sensorkombinasjoner som predikerer feilmodi, noe som muliggjør målrettet inspeksjon og utskifting før katastrofal sammenbrudd. Kvalitetskontroll utnytter kausal inferens for å identifisere hvilke råvariegenskaper, prosessparametere og utstyrsforhold som faktisk påvirker defektrater, noe som muliggjør oppstrømsintervensjon i stedet for nedstrømssortering. Prosessoptimalisering bruker kausal analyse for å identifisere sanne flaskehalser og hendelpunkter der små endringer genererer uforholdsmessig store effektivitetsgevinster, og unngår å investere i begrensninger som faktisk ikke er bindende. Vår forskning på [optimale omarbeidingsretningslinjer](/research#optimal-rework-policy) demonstrerer disse metodene i praksis.

Produsenter som bruker vår plattform opplever målbare utbytteforbedringer, reduksjon i uplanlagt nedetid og energieffektivitetsgevinster gjennom optimaliserte prosessparametere. Forsyningskjedens motstandskraft forbedres fordi du forstår hvilke leverandørkvalitetsvariasjoner som faktisk påvirker produksjonen og kan forhandle deretter. Utstyrsleverandører og produsenter bruker innsikt til å forbedre design. Flerstedsoperatører overfører trygt beste praksis på tvers av anlegg mens de tar hensyn til lokale forskjeller i utstyrsalder, konfigurasjon og operatører.

Vår industrielle IoT-integrasjon håndterer strømmende sensordata, behandler dem gjennom kausal analyse og gir sanntidsvarsler og anbefalinger til produksjonsingeniørteam.