Matumizi ya Viwanda

Matengenezo ya kutabiri yanaenda zaidi ya ufuatiliaji wa kiwango kwa kutambua njia za kweli za kisababishi kutoka kuzorota mapema kwa sensori hadi kushindwa kwa vifaa. Algorithms za ugunduzi wa kisababishi kwenye rekodi za kihistoria za matengenezo na telemetry zinafunua mchanganyiko gani wa sensori unatabiri hali za kushindwa, kuwezesha ukaguzi uliolengwa na ubadilishaji kabla ya kuvunjika kwa janga. Udhibiti wa ubora unatumia causal inference kutambua sifa gani za malighafi, vigezo vya mchakato, na hali za vifaa kweli zinaathiri viwango vya kasoro, kuwezesha uingiliaji wa juu badala ya kuchagua chini. Uboreshaji wa mchakato unatumia uchambuzi wa kisababishi kutambua vikwazo vya kweli na pointi za leverage ambapo mabadiliko madogo yanazalisha faida kubwa za ufanisi, kuepuka kuwekeza katika vikwazo ambavyo havifungi kweli. Utafiti wetu kuhusu [sera bora za kurekebisha](/research#optimal-rework-policy) unaonyesha mbinu hizi kwa vitendo.

Wazalishaji wanaotumia jukwaa letu wanapata maboresho yanayopimika ya mavuno, upungufu wa muda wa kusimama usiopangwa, na faida za ufanisi wa nishati kupitia vigezo vilivyoboreshwa vya mchakato. Ustahimilivu wa mlolongo wa ugavi unaboreshwa kwa sababu unaelewa tofauti gani za ubora wa wasambazaji kweli zinaathiri uzalishaji na unaweza kujadiliana ipasavyo. Wauzaji na wazalishaji wa vifaa wanatumia maarifa kuboresha miundo. Waendeshaji wa tovuti nyingi wanahamisha mazoea bora kati ya tovuti kwa ujasiri wakizingatia tofauti za ndani za umri wa vifaa, usanidi, na waendeshaji.

Ujumuishaji wetu wa IoT ya viwanda unashughulikia data ya sensori inayotiririka, kuisindika kupitia uchambuzi wa kisababishi, na kutoa tahadhari na mapendekezo ya wakati halisi kwa timu za uhandisi wa uzalishaji.