工業應用

預測性維護超越閾值監控，識別從早期感測器退化到設備故障的真正因果路徑。歷史維護記錄和遙測資料上的因果發現演算法揭示哪些感測器組合預測故障模式，在災難性故障之前實現針對性檢查和更換。品質控制利用因果推論識別哪些原料特性、製程參數和設備條件確實影響缺陷率，實現上游干預而非下游分類。製程優化使用因果分析識別真正的瓶頸和槓桿點，小改變能產生超大效率收益，避免投資於實際上非約束性的限制。我們關於[最優返工政策](/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體驗到可衡量的良率改善、計畫外停機時間減少，以及透過優化製程參數提高能源效率。供應鏈韌性改善，因為您了解哪些供應商品質變異確實影響生產，並可據此進行談判。設備供應商和製造商利用洞察改善設計。多廠營運商在考量設備年齡、配置和操作人員的當地差異的同時，自信地在各廠區之間轉移最佳實踐。

我們的工業物聯網整合處理串流感測器資料，透過因果分析處理，並向生產工程團隊提供即時警報和建議。