Промышленные применения

Предиктивное обслуживание выходит за рамки порогового мониторинга, выявляя истинные каузальные пути от ранней деградации датчиков до отказа оборудования. Алгоритмы каузального обнаружения на исторических записях обслуживания и телеметрии показывают, какие комбинации датчиков предсказывают режимы отказов, обеспечивая целевую инспекцию и замену до катастрофической поломки. Контроль качества использует каузальный вывод для выявления того, какие свойства сырья, параметры процесса и условия эксплуатации оборудования действительно влияют на уровень дефектов, обеспечивая упреждающее вмешательство, а не последующую сортировку. Оптимизация процессов использует каузальный анализ для выявления истинных узких мест и точек воздействия, где небольсиие изменения приносят значительные улучшения эффективности, избегая инвестиций в ограничения, которые на самом деле не являются сдерживающими. Наши исследования по [оптимальным политикам доработки](/research#optimal-rework-policy) демонстрируют эти методы на практике.

Производители, использующие нашу платформу, получают измеримое улучшение выхода, сокращение незапланированных простоев и повышение энергоэффективности благодаря оптимизированным параметрам процесса. Устойчивость цепочки поставок улучшается, поскольку вы понимаете, какие вариации качества поставщиков действительно влияют на производство, и можете соответственно вести переговоры. Производители оборудования и производственные компании используют полученные выводы для улучшения конструкций. Операторы с несколькими площадками уверенно переносят лучшие практики между объектами с учётом локальных различий в возрасте, конфигурации и операторах оборудования.

Наша интеграция с промышленным Интрнетом вещей (IIoT) обрабатывает потоковые данные датчиков, проводит каузальный анализ и предоставляет оповещения и рекомендации в реальном времени инженерно-производственным командам.