Aplicatii Industriale

Mentenanta predictiva trece dincolo de monitorizarea pragurilor prin identificarea adevaratelor cai cauzale de la degradarea initiala a senzorilor la defectarea echipamentului. Algoritmii de descoperire cauzala pe inregistrarile istorice de mentenanta si telemetrie dezvaluie ce combinatii de senzori prezic modurile de defectare, permitand inspectia si inlocuirea targetata inainte de defectarea catastrofala. Controlul calitatii valorifica inferenta cauzala pentru a identifica ce proprietati ale materiei prime, parametri de proces si conditii ale echipamentului influenteaza efectiv ratele de defect, permitand interventia upstream mai degraba decat sortarea downstream. Optimizarea procesului foloseste analiza cauzala pentru a identifica adevaratele blocaje si punctele de levier unde mici modificari genereaza castiguri de eficienta disproportionate, evitand investitia in constrangeri care nu sunt de fapt limitative. Cercetarea noastra despre [politici optime de reluare](/research#optimal-rework-policy) demonstreaza aceste metode in practica.

Producatorii care folosesc platforma noastra experimenteaza imbunatatiri masurabile ale randamentului, reducerea timpului de nefunctionare neplanificat si castiguri de eficienta energetica prin parametri de proces optimizati. Rezilienta lantului de aprovizionare se imbunatateste deoarece intelegeti ce variatii de calitate ale furnizorilor impacteaza efectiv productia si puteti negocia in consecinta. Furnizorii de echipamente si producatorii folosesc perspectivele pentru a imbunatati design-urile. Operatorii multi-facilitate transfera cu incredere cele mai bune practici intre site-uri tinand cont de diferentele locale in varsta echipamentului, configuratie si operatori.

Integrarea noastra IoT industriala gestioneaza datele de senzori in flux, le proceseaza prin analiza cauzala si ofera alerte si recomandari in timp real echipelor de inginerie a productiei.