Zastosowania przemysłowe

Predykcyjne utrzymanie wykracza poza monitorowanie progowe poprzez identyfikację prawdziwych ścieżek przyczynowych od wczesnej degradacji czujników do awarii sprzętu. Algorytmy odkrywania przyczynowości na historycznych rekordach utrzymania i telemetrii ujawniają, które kombinacje czujników przewidują tryby awarii, umożliwiając celowaną inspekcję i wymianę przed katastrofalną awarią. Kontrola jakości wykorzystuje wnioskowanie przyczynowe do identyfikacji, które właściwości surowców, parametry procesowe i warunki sprzętu faktycznie wpływają na wskaźniki wad, umożliwiając interwencję wyżej w procesie zamiast sortowania niżej. Optymalizacja procesów wykorzystuje analizę przyczynową do identyfikacji prawdziwych wąskich gardeł i punktów dźwigni, gdzie małe zmiany generują nieproporcjonalne zyski efektywności, unikając inwestowania w ograniczenia, które faktycznie nie wiążą. Nasze badania nad [optymalnymi politykami naprawczymi](/research#optimal-rework-policy) demonstrują te metody w praktyce.

Producenci korzystający z naszej platformy doświadczają mierzalnej poprawy wydajności, redukcji nieplanowanych przestojów i zysków efektywności energetycznej poprzez zoptymalizowane parametry procesowe. Odporność łańcuchów dostaw poprawia się, ponieważ rozumieją Państwo, które wahania jakości dostawców faktycznie wpływają na produkcję i można odpowiednio negocjować. Dostawcy sprzętu i producenci wykorzystują spostrzeżenia do ulepszania projektów. Operatorzy wielozakładowi pewnie przenoszą najlepsze praktyki między zakładami, uwzględniając lokalne różnice w wieku sprzętu, konfiguracji i operatorach.

Nasza integracja z przemysłowym IoT obsługuje strumieniowe dane czujników, przetwarza je poprzez analizę przyczynową i zapewnia alerty oraz rekomendacje w czasie rzeczywistym zespołom inżynierii produkcji.