Priemyselne aplikacie

Prediktivna udrzba prekracuje monitorovanie prahovych hodnot identifikaciou skutocnych kauzalnych ciest od ranej degradacie senzorov po zlyhanie zariadeni. Algoritmy kauzalneho objavovania na historickych zaznamoch o udrzbe a telemetrii odhaluju, ktore kombinacie senzorov predpovedaju rezimy zlyhania, co umoznuje cielenu inspekciu a vymenu pred katastrofalnym rozbittim. Kontrola kvality vyuziva kauzalnu inferenciu na identifikaciu, ktore vlastnosti suroviny, procesne parametre a stavy zariadeni skutocne ovplyvnuju miery vad, co umoznuje upstream intervenciu namiesto downstream triedenia. Optimalizacia procesu pouziva kauzalnu analyzu na identifikaciu skutocnych uzkezch hrdiel a bodov paky, kde male zmeny generuju nepomerne velke zlepsenia efektivity, vyhybajuc sa investiciam do ohraniceni, ktore v skutocnosti nie su zavazne. Nas vyskum o [optimalnych politikach prepracovania](/research#optimal-rework-policy) demonstruje tieto metody v praxi.

Vyrobcovia pouzivajuci nasu platformu zazivaju meratelne zlepsenia vynosu, znizenie neplanovaných prestojov a zisky energetickej efektivity prostrednictvom optimalizovanych procesnych parametrov. Odolnost dodavatelskeeho retazca sa zlepsuje, pretoze chapete, ktore variacie kvality dodavatelov skutocne ovplyvnuju vyrobu a mozete podla toho vyjednavat. Dodavatelia a vyrobcovia zariadeni pouzivaju poznatky na zlepsenie naavrhov. Prevadzkovatelia s viacerymi zavodmi presvedcivo prenasaju osvedcene postupy medzi lokalitami pri zohladneni lokalnych rozdielov v stari zariadeni, konfiguracie a operatorov.

Nasa priemyselna IoT integracia spracuvava streamovane senzorove data, spracuvava ich prostrednictvom kauzalnej analyzy a poskytuje upozornenia a odporucania v realnom case pre timy vyrobneho inzinierstva.