业务挑战
制造业领域面临不断改进质量，同时降低成本并提高生产效率的压力。您还需要努力调整库存量，提高盈利能力, 同时逐年降低成本。寻找从大量传感器和物联网数据中获取价值的新方法，您可以化被动为主动，最大限度减少非计划停机，减少报废和返工，开发创新收入流。
管理意外情况一直是一种挑战。传统方法 – 六西格玛、产线报告、MES系统 – 已经不足以从数据中获得洞察改进决策。寻找新的方法利用重要的工业数据，对于现代制造企业管理当今大量快速变化的数据至关重要。
AI如何提供帮助
人工智能技术的进步使我们能够自动执行复杂的任务，并在数量太大，或过于复杂而无法处理的旧数据中找到有用的信息。从质量和设备性能到供应链和备件优化，直至服务改进和物联网数据货币化，人工智能技术可在各种生产数据中发现新的洞察，使您能够：
- 发现潜在质量问题的早期迹象。AI功能不只是基于规则的简单机制，它可以不断学习自动检测数据中人类无法看不到的模式。
- 避免报废料和返工造成损失。利用图像识别发现生产过程中的次品，可以及时解决这些问题。
- 确定改进环节。文本分析，包括自然语言处理，有助于将客户情绪、服务评价和其他书面记录与质量和生产变量因素关联，确定需要改进的环节。
- 提高产量。 在工业加工中利用深度学习优化产品组合和生产技术，以过去无法想象的水平将音频、视频、文本和其他数据有效结合。
为什么选择SAS?
作为高级分析领域的领导者，SAS深知 精心设计，良好部署的分析策略有助于制造商更加经济高效地实现生产和盈利目标。不是仅仅使用技术，而是利用数据管理复杂性, 降低风险, 提高利润水平甚至创造新的收入来源。
因此，我们将人工智能功能嵌入软件 – 从功能强大的 SAS 平台到各种解决方案，帮助制造商自主检测、解决、预测、预防质量和可靠性问题。SAS 简化了不同系统的数据集成，从数据中提取更深入的见解，以提高生产效率，并将所需洞察随时随处部署在运营环境中 – 在机器或整个企业中。
