工業應用

預測性維護超越閾值監控，通過識別從早期傳感器退化到設備故障的真正因果路徑。歷史維護記錄和遙測上的因果發現演算法揭示哪些傳感器組合預測故障模式，在災難性故障發生之前實現有針對性的檢查和更換。質量控制利用因果推論識別哪些原材料屬性、工藝參數和設備條件實際影響缺陷率，實現上游干預而非下游分揀。流程優化使用因果分析識別真正的瓶頸和槓桿點，在這些點上小變化產生超大效率收益，避免投資於實際上不是約束的限制。我們關於[最優返工策略](/research#optimal-rework-policy)的研究在實踐中展示了這些方法。

使用我們平台的製造商實現可衡量的產量改進，通過優化工藝參數減少計劃外停機時間和能源效率提升。供應鏈彈性得到改善，因為您了解哪些供應商質量變化實際影響生產並可以相應談判。設備供應商和製造商使用洞察改進設計。多設施運營商在考慮設備年齡、配置和操作員的本地差異的同時，自信地跨站點轉移最佳實踐。

我們的工業物聯網集成處理流式傳感器數據，通過因果分析處理，並向生產工程團隊提供實時警報和建議。