SAS® 如何实现更好的制造质量
全面了解产品、人员、地点和流程的质量。深入了解客户观点，并提前发现潜在问题。
企业质量数据管理
- 在整个产品生命周期中获得整体、全面的质量视图。
- 消除数据孤岛并结合流程、产品和客户的反馈。
- 整合所有来源的结构化和非结构化质量相关数据。
高级预警分析
- 使用基于嵌入式 AI 的预测分析技术，快速组合和分析大量数据。
- 提早发现问题，甚至在问题发生之前，从而主动采取纠正措施来改善结果。
- 使用专利分析模型，能够比传统预警技术更快、更准确地检测新兴趋势。
预测性质量
- 使用包括神经网络、回归分析和聚类的预测性建模技术，实现高级流程控制 (APC)。
- 自动监控所有制造流程的状况，以保证稳定的产品质量。
- 根据上游结果制定下游流程，以弥补先前的质量问题。
根本原因分析
- 减少报废并提高产量。
- 通过全面的市场领先的高级分析工具 – 从探索性分析到优化器实验设计，再到因果关系工具，加深对生产过程的理解。
- 通过使用根本原因分析来快速排除和纠正问题，从而实现更长的正常运行时间和更顺畅的操作。
了解 SAS 制造质量解决方案如何通过应用 AI 嵌入式物联网分析技术，帮助您提高产品质量、产量和 OEE 指标 – 无需编程。
一家领先的高科技通讯设备制造商如何提高工厂的可见性和产量？
SAS 协助 Vecima Networks：
- 实施统一技术，对整个组织中所管理的数据进行可视化和分析。
- 获得对制造性能的细粒度可见性，用于监控整个制造流程的流通产出率，自实施解决方案以来，该性能平均提高了 32%。
- 将分析方法转变为一个平台，使发生的非预期变化符合公司的业务运营方式，使公司处于领先于技术制造业快速发展的有利位置。
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