制造业物联网分析

业务挑战

许多制造商仍然认为采用工业物联网是一项挑战，不知道从何处着手，也不清楚哪些自动化流程将被证明最有优势。但在提高生产水平和推动各种其他创新方面，工业物联网具有极大的潜力。预计到 2020 年，全球将有 500 亿台互联设备，制造商如果继续忽视如何庞大的网络，就无法实现更高的效率以及主动而非被动的干预，从而蒙受无法承担的巨大损失。

SAS 如何提供帮助

管理和分析您的工业物联网 (IIoT) 数据，在何处、何时以及如何为您的业务提供最佳服务。了解哪些数据是相关的，这样您就知道应该对于哪些数据进行存储和忽略。SAS 提供可信赖的自动化物联网分析解决方案，可以帮助您：

• 衡量客户对质量的看法。访问和分析所有类型的数据 – 来自呼叫中心系统、传统新闻网站、社交媒体论坛或服务电话的书面记录。然后，将数据与问题检测流程进行集成，以用于预警和为纠正措施提供指导。
• 降低保修成本并减轻其影响。整合来自多个来源的保修数据，并快速解码其含义。自动化质量控制测量与监控、跟踪和报告相结合，可以帮助您及时关注关键任务问题，从而节省时间和金钱。
• 降低维护成本的同时提高生产收得率。在静态、流和其间的所有点处挖掘和分析工业物联网数据。使用预测建模来避免发生问题 – 例如计划外维护或效率损失。
  

为什么选择 SAS^®？

• 企业质量数据管理。集成来自所有来源的结构化和非结构化质量相关数据，以从企业层面了解质量表现，并推动改进质量结果。
• 优先根本原因分析。充分利用各种分析工具 – 从探索性分析到优化器实验设计，再到石川图等因果工具。
• 高级预警分析。尽早发现潜在问题，甚至在问题发生之前，以便主动采取纠正措施来改进结果。

SAS^® 制造业 IoT 分析解决方案