Industrijske aplikacije

Prediktivno vzdrzevanje presega spremljanje pragov z identificiranjem resnicnih kavzalnih poti od zgodnje degradacije senzorjev do odpovedi opreme. Algoritmi kavzalnega odkrivanja na zgodovinskih evidencah vzdrzevanja in telemetriji razkrivajo, katere kombinacije senzorjev napovedujejo nacine odpovedi, kar omogoca ciljni pregled in zamenjavo pred katastrofalnim zlomom. Kontrola kakovosti izkorisca kavzalno inferenco za identificiranje, katere lastnosti surovin, procesni parametri in pogoji opreme dejansko vplivajo na stopnje napak, kar omogoca intervencijo v zgornjem toku namesto sortiranja v spodnjem toku. Optimizacija procesa uporablja kavzalno analizo za identificiranje resnicnih ozkh grl in tock vzvoda, kjer majhne spremembe prinasajo neprimerno velike dobitke ucinkovitosti, s cimer se izognete vlozkom v omejitve, ki dejansko niso zavezujoce. Nasa raziskava o [optimalnih politikah predelave](/research#optimal-rework-policy) prikazuje te metode v praksi.

Proizvajalci, ki uporabljajo naso platformo, dozivljajo merljive izboljsave izkoristka, zmanjsanje nenacrtovanih izpadov in dobitke energetske ucinkovitosti z optimiziranimi procesnimi parametri. Odpornost dobavne verige se izboljsa, ker razumete, katere variacije kakovosti dobaviteljev dejansko vplivajo na proizvodnjo, in se lahko ustrezno pogajate. Proizvajalci in dobavitelji opreme uporabljajo vpoglede za izboljsanje zasnov. Operaterji z vec obrati samozavestno prenasajo najboljse prakse med lokacijami, pri cemer upostevajo lokalne razlike v starosti, konfiguraciji in operaterjih opreme.

Nasa integracija industrijskega IoT obravnava pretocne podatke senzorjev, jih obdeluje s kavzalno analizo ter zagotavlja opozorila in priporocila v realnem casu ekipam proizvodnega inzeniringa.