การประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรม

ผู้ผลิตในอุตสาหกรรมเพิ่มประสิทธิภาพด้านเวลาการทำงาน คุณภาพ และประสิทธิภาพ Causal Machine Learning เผยให้เห็นว่าพารามิเตอร์กระบวนการและสภาพของอุปกรณ์ใดที่ขับเคลื่อนประสิทธิภาพอย่างแท้จริง ทำให้สามารถวิศวกรรมที่แม่นยำซึ่งเข้ามาแทนที่การบำรุงรักษาแบบตอบสนองและการประมาณค่าทางสถิติ\n\nการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ก้าวข้ามการตรวจสอบเกณฑ์โดยการระบุเส้นทางเชิงสาเหตุที่แท้จริงจากการเสื่อมสภาพของเซ็นเซอร์ตั้งแต่แรกเริ่มไปสู่ความล้มเหลวของอุปกรณ์ อัลกอริทึมการค้นพบเชิงสาเหตุบนบันทึกการบำรุงรักษาในอดีตและข้อมูลการวัดและส่งข้อมูลทางไกลเผยให้เห็นว่าการผสมผสานเซ็นเซอร์ใดที่คาดการณ์โหมดความล้มเหลว ทำให้สามารถตรวจสอบและเปลี่ยนทดแทนแบบกำหนดเป้าหมายก่อนที่จะเกิดความล้มเหลวร้ายแรง การควบคุมคุณภาพใช้ Causal Inference เพื่อระบุว่าคุณสมบัติของวัตถุดิบ พารามิเตอร์กระบวนการ และสภาพของอุปกรณ์ใดที่ส่งผลต่ออัตราข้อบกพร่องอย่างแท้จริง ทำให้สามารถแทรกแซงต้นน้ำได้แทนที่จะเป็นการคัดแยกปลายน้ำ การปรับปรุงกระบวนการใช้การวิเคราะห์เชิงสาเหตุเพื่อระบุจุดคอขวดและจุดคันโยกที่แท้จริง ซึ่งการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยก็สามารถสร้างผลประโยชน์ด้านประสิทธิภาพที่สูงเกินไป หลีกเลี่ยงการลงทุนในข้อจำกัดที่ไม่ได้ผูกมัดจริง งานวิจัยของเราเกี่ยวกับ [นโยบายการทำงานซ้ำที่เหมาะสมที่สุดเชิงสาเหตุ](/research#optimal-rework-policy) แสดงให้เห็นวิธีการเหล่านี้ในทางปฏิบัติ\n\nผู้ผลิตที่ใช้แพลตฟอร์มของเราจะได้รับผลผลิตที่เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ลดเวลาหยุดทำงานที่ไม่คาดคิด และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานผ่านพารามิเตอร์กระบวนการที่เหมาะสมที่สุด ความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทานดีขึ้นเนื่องจากคุณเข้าใจว่าความผันผวนของคุณภาพซัพพลายเออร์ใดที่ส่งผลกระทบต่อการผลิตอย่างแท้จริง และสามารถเจรจาต่อรองได้ตามนั้น ผู้จำหน่ายและผู้ผลิตอุปกรณ์ใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงการออกแบบ ผู้ประกอบการหลายโรงงานถ่ายทอดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดระหว่างโรงงานได้อย่างมั่นใจ โดยคำนึงถึงความแตกต่างในท้องถิ่นในด้านอายุอุปกรณ์ การกำหนดค่า และผู้ปฏิบัติงาน\n\nการผสานรวม IoT อุตสาหกรรมของเราจัดการข้อมูลเซ็นเซอร์แบบสตรีม ประมวลผลผ่านการวิเคราะห์เชิงสาเหตุ และให้การแจ้งเตือนและคำแนะนำแบบเรียลไทม์แก่ทีมวิศวกรรมการผลิต