工业应用

预测性维护超越阈值监控，通过识别从早期传感器退化到设备故障的真正因果路径。历史维护记录和遥测上的因果发现算法揭示哪些传感器组合预测故障模式，在灾难性故障发生之前实现有针对性的检查和更换。质量控制利用因果推断识别哪些原材料属性、工艺参数和设备条件实际影响缺陷率，实现上游干预而非下游分拣。流程优化使用因果分析识别真正的瓶颈和杠杆点，在这些点上小变化产生超大效率收益，避免投资于实际上不是约束的限制。我们关于[最优返工策略](/research#optimal-rework-policy)的研究在实践中展示了这些方法。

使用我们平台的制造商实现可衡量的产量改进，通过优化工艺参数减少计划外停机时间和能源效率提升。供应链弹性得到改善，因为您了解哪些供应商质量变化实际影响生产并可以相应谈判。设备供应商和制造商使用洞察改进设计。多设施运营商在考虑设备年龄、配置和操作员的本地差异的同时，自信地跨站点转移最佳实践。

我们的工业物联网集成处理流式传感器数据，通过因果分析处理，并向生产工程团队提供实时警报和建议。