制造业物联网分析

提升您的质量表现。

业务挑战

六西格玛、产线报告、MES 系统等方法已不足以洞察 IoT 数据，改进决策。通过机器学习、流分析和 AI 将工业 IoT (IIoT) 数据运维化，可加速从制造业供应链、交货到服务的全方位创新，获得统一的生产、过程和产品数据。借助从边缘到云端的 IoT 分析，制造商可有效提升人工观察和决策能力，探索数字化转型全新维度，让一切变得井然有序。

SAS^® IoT Analytics 如何为您提供帮助

从边缘到云端，管理并分析您的 IIoT 数据，确定哪些数据对您的业务更有价值，从而使您知道应该存储哪些数据、忽略哪些数据、现在应当使用哪些数据。SAS 的自动化 IoT 分析解决方案可以帮助您：

降低成本，提高生产质量。访问和分析各种来源的数据，包括呼叫中心系统、传统新闻网站、社交媒体论坛或客服电话的书面记录。然后，将数据与问题检测流程整合集成，用于预警和制定整改计划。
降低保修成本和风险。整合来自多个来源的保修数据并快速解读。自动化质量控制测量与监控、跟踪和报告相结合，可以帮助您及时发现关键问题，节省时间和成本。
在降低维护成本的同时提高产量。挖掘并分析静态数据、流数据及其间的所有数据点。使用预测性建模洞察并避免问题，例如计划外维护或效率损失。

为何选择 SAS 的 IoT 分析解决方案？

企业级数据管理。整合来自所有来源的结构化和非结构化质量数据，从企业层面了解质量表现，改善质量。
根本原因分析。从探索性分析、优化器实验设计，到石川图等因果工具，充分利用各种分析工具。
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。
流分析领域先驱。SAS 在 2021 年第二季度《The Forrester Wave：流分析技术》报告中名列前茅。其中 SAS Event Stream Processing 凭借丰富的内置机器学习分析技术和其他高级分析技术脱颖而出，此外还拥有成熟的 IoT 应用程序边缘分析功能。