Промислові застосування

Предиктивне обслуговування виходить за межі порогового моніторингу, визначаючи справжні каузальні шляхи від ранньої деградації датчиків до відмови обладнання. Алгоритми каузального відкриття на історичних записах обслуговування та телеметрії виявляють, які комбінації датчиків передбачають режими відмов, дозволяючи цілеспрямовану інспекцію та заміну до катастрофічної поломки. Контроль якості використовує каузальний висновок для визначення, які властивості сировини, параметри процесу та умови обладнання насправді впливають на рівень дефектів, дозволяючи втручання на ранніх етапах, а не сортування на пізніх. Оптимізація процесів використовує каузальний аналіз для визначення справжніх вузьких місць та точок важеля, де невеликі зміни генерують непропорційні приріст ефективності, уникаючи інвестицій в обмеження, які насправді не є зв'язуючими. Наше дослідження [оптимальних політик доопрацювання](/research#optimal-rework-policy) демонструє ці методи на практиці.

Виробники, що використовують нашу платформу, відчувають вимірювані покращення виходу, скорочення незапланованих простоїв та приріст енергоефективності через оптимізовані параметри процесу. Стійкість ланцюга постачання покращується, оскільки ви розумієте, які варіації якості постачальників насправді впливають на виробництво, і можете вести відповідні переговори. Виробники та постачальники обладнання використовують інсайти для покращення конструкцій. Оператори з кількома підприємствами впевнено переносять найкращі практики між майданчиками, враховуючи локальні відмінності у віці обладнання, конфігурації та операторах.

Наша інтеграція з промисловим IoT обробляє потокові дані датчиків, пропускає їх через каузальний аналіз та надає сповіщення та рекомендації в реальному часі командам виробничої інженерії.