工業應用

預測性維護超越閾值監控，識別由早期傳感器退化到設備故障嘅真正因果路徑。歷史維護記錄同遙測數據上嘅因果發現演算法揭示邊啲傳感器組合預測故障模式，喺災難性故障之前實現針對性檢查同更換。品質控制利用因果推論識別邊啲原料特性、製程參數同設備條件確實影響缺陷率，實現上游干預而唔係下游分類。製程優化使用因果分析識別真正嘅瓶頸同槓桿點，小改變能產生超大效率收益，避免投資於實際上唔係約束性嘅限制。我哋關於[最優返工政策](/research#optimal-rework-policy)嘅研究喺實踐入面展示咗呢啲方法。

使用我哋平台嘅製造商體驗到可衡量嘅良率改善、計劃外停機時間減少，以及透過優化製程參數提高能源效率。供應鏈韌性改善，因為你了解邊啲供應商品質變異確實影響生產，並可據此進行談判。設備供應商同製造商利用洞察改善設計。多廠營運商喺考慮設備年齡、配置同操作人員嘅當地差異嘅同時，自信咁喺各廠區之間轉移最佳實踐。

我哋嘅工業物聯網整合處理串流傳感器數據，透過因果分析處理，並向生產工程團隊提供即時警報同建議。