Aplicações Industriais

Manutenção preditiva vai além do monitoramento de limiar identificando os verdadeiros caminhos causais de degradação inicial de sensores até falha de equipamento. Algoritmos de descoberta causal em registros históricos de manutenção e telemetria revelam quais combinações de sensores preveem modos de falha, permitindo inspeção e substituição direcionadas antes de quebra catastrófica. Controle de qualidade utiliza inferência causal para identificar quais propriedades de matéria-prima, parâmetros de processo e condições de equipamento realmente influenciam taxas de defeito, permitindo intervenção upstream em vez de triagem downstream. Otimização de processo usa análise causal para identificar verdadeiros gargalos e pontos de alavancagem onde pequenas mudanças geram ganhos de eficiência desproporcionais, evitando investimento em restrições que não são realmente vinculantes. Nossa pesquisa sobre [políticas ótimas de retrabalho](/research#optimal-rework-policy) demonstra esses métodos na prática.

Fabricantes que usam nossa plataforma experimentam melhorias mensuráveis de rendimento, redução de tempo de inatividade não planejado e ganhos de eficiência energética através de parâmetros de processo otimizados. Resiliência da cadeia de suprimentos melhora porque você entende quais variações de qualidade de fornecedores realmente impactam a produção e pode negociar de acordo. Fabricantes e fornecedores de equipamentos usam insights para melhorar designs. Operadores multi-instalações transferem melhores práticas entre sites com confiança considerando diferenças locais em idade, configuração e operadores de equipamentos.

Nossa integração de IoT industrial lida com dados de sensores em tempo real, processa-os através de análise causal e fornece alertas e recomendações em tempo real para equipes de engenharia de produção.