การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์จาก SAS
ค้นพบว่าโซลูชั่นการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนโดย SAS Analytics for IoT สามารถระบุและกำหนดการดำเนินการเพื่อลดต้นทุนส่วนเกิน การหยุดชะงักของการดำเนินงาน และอันตรายด้านความปลอดภัยได้อย่างไร
SAS เพิ่มประสิทธิภาพสินทรัพย์ด้วยการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ได้อย่างไร
คาดการณ์ปัญหาต่างๆ ก่อนที่จะเกิดขึ้น
ตรวจจับและวินิจฉัยปัญหาได้เร็วขึ้นเพื่อกำหนดแนวทางดำเนินการ
พยากรณ์อายุสินทรัพย์ในอนาคต
ปรับปรุงความน่าเชื่อถือด้วยการพยากรณ์อายุการใช้งานที่เหลืออยู่เพื่อระบุโอกาสที่เสี่ยงต่อการผิดพลาด
วางแผนสำหรับอนาคต
บรรเทาความเสี่ยงและคาดการณ์ความต้องการในอนาคตด้วยมุมมองแบบองค์รวมและคำแนะนำในการบำรุงรักษาที่เหมาะสมที่สุด
เหตุใดจึงควรเลือก SAS สำหรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
ดูภาพรวมการดำเนินงานของคุณ
- วิเคราะห์แหล่งข้อมูลไอทีและโอที โซลูชั่นของเรารวบรวมข้อมูลทั้งหมดของคุณไว้ในโซลูชั่นเดียวเพื่อการตัดสินใจเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานและการดำเนินงานที่สำคัญ
- ใช้ประโยชน์จากส่วนช่วยดำเนินการเพื่อเข้าถึงและสำรวจข้อมูล การใช้โมเดลข้อมูลที่เน้นเซนเซอร์ AI of Things (AIoT) ช่วยให้เริ่มต้นได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายเพื่อเข้าถึงและสำรวจข้อมูล
- สำรวจข้อมูลปริมาณมากได้อย่างง่ายดายSAS ช่วยให้คุณค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นได้อย่างง่ายดายโดยใช้ภาษาที่คุณเลือกและรูปแบบข้อมูลเปิดบนแพลตฟอร์มเดียว
ใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญของ SAS และการปรับใช้แบบยืดหยุ่น
- ปรับใช้โซลูชั่นได้ทุกที่โซลูชั่นการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ของเราสามารถปรับใช้ได้ทั้งแบบภายในสถานที่ บนคลาวด์ที่คุณเลือก หรือที่ขอบเครือข่าย
- ปรับขนาดเพื่อรองรับโมเดลการวิเคราะห์นับพันโมเดลเทคโนโลยีที่พร้อมสำหรับองค์กรเติบโตไปพร้อมกับการดำเนินงานของคุณเพื่อรองรับเป้าหมายการวิเคราะห์ในระยะยาวของคุณ
- ค้นหาพาร์ทเนอร์ที่มีประสบการณ์ด้านการผลิตเป็นเวลาห้าทศวรรษแล้วที่ SAS ได้แก้ไขปัญหาการวิเคราะห์ตั้งแต่การปรับปรุงกระบวนการทำงาน เพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน ไปจนถึงการคาดการณ์
ข้อเสนอสุดพิเศษ
SAS Analytics for IoT
อ่านว่า Georgia-Pacific ได้รับประโยชน์จากโซลูชั่นการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์อย่างไร
SAS Analytics for IoT ช่วยให้ Georgia-Pacific ปรับปรุงการกระบวนผลิตในโรงงาน เพิ่มผลผลิต และสร้างสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นสำหรับคนงาน การใช้ SAS Analytics for IoT ร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรอัตโนมัติ (AutoML) สำหรับ IoT ซึ่งเป็นตัวเร่งโซลูชัน ทำให้ Georgia-Pacific สามารถใช้ประโยชน์จากประวัติศาสตร์ในสถานที่ การลงทุนในโอเพ่นซอร์ส และผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เพื่อปรับขนาดการปฏิบัติการของการวิเคราะห์ให้สูงขึ้นอย่างมาก แนวทางเชิงกลยุทธ์นี้ช่วยลดเวลาหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนไว้ลง 30%
แหล่งข้อมูลที่แนะนำเกี่ยวกับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
ตั้งแต่ปี 1976 บริษัทต่างๆ ทั่วโลกไว้วางใจใน SAS