将 IoT 分析交付给用户,推动创新、提高效率和产生成果。

SAS Analytics for IoT 稳定性监测和亮点的截图

SAS 物联网分析

在从大规模预测性维护到卓越的流程优化和质量、洪水预测和预防、能源成本优化等领域,利用 IoT 数据快速获得可扩展的成果。


了解 SAS Analytics for IoT

SAS Viya 的特点是云原生和云独立

您可以随时随地按所需方式(SAS 托管或自助托管)使用 SAS。

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了解有关 SAS on OpenShift 的信息

  • 借助分析技术和物联网优化供应链

    乔治亚太平洋公司依靠 SAS 提高设备效率,缩短停机时间,优化运输物流和预测客户流失情况。

  • 利用分析和 IoT 技术来预测及管理洪水事件

    北卡罗来纳州凯里镇与 SAS 和 Microsoft Azure 合作,使用一套功能强大的分析工具从实时数据和历史数据中获取洞察,保护市民免遭洪灾、保护水域并促进城市的环保发展。

  • 预测维护问题、预防故障并将诊断时间缩短 70%

    沃尔沃卡车和马克卡车使用传感器数据和 SAS AI 解决方案,最大限度缩短意外停机时间。

  • 通过维护性预测降低成本并提高机队就绪性

    SAS 正在帮助洛克希德·马丁公司使用分析和 AI 来革新飞机维护和机队管理。


    主要功能

    一款强大的 IoT 分析解决方案,具有嵌入式 AI 和行业领先的流传输功能。

    基于传感器的数据模型

    集成大量实时和历史 IoT 数据、数据层次和其他关系,以便进行高效的分析。为整个组织中的用户提供单一版本的数据。

    统一、以业务为中心的数据选择和启动程序

    提供直观的界面,使非技术用户可以快速准备、组织、选择和启动数据,而无需了解基础技术和数据结构。

    即时可用、可扩展的 ETL

    自动转换关键数据字段,并以实时或批处理方式将其加载到数据模型中。支持将其他现场和生产质量数据与传感器数据集成。

    数据剖析与探索

    汇总大量的高频数据,以了解数据收集地点以及适用于分析的数据。将数百万个传感器和事件记录减少到可管理的规模并将其可视化,同时维护数据中存在的关系和模式。

    开放式API

    显示 SAS 或第三方应用程序中的数据选择和启动程序,并支持从首选的编程环境(SAS、Python、R、Java、Lua 或 Scala)访问 SAS 功能。

    高级分析和嵌入式 AI

    将数据探索、功能设计和现代统计、数据挖掘、机器学习和 AI 技术结合在一个可扩展的内存分布式处理环境中。

    事件流处理

    通过以极低的延迟和极高的速率处理大量数据,分析并过滤流传输数据,可帮助您了解所发生的事件,并决定保留哪些数据以供将来分析。

    支持 物联网分析生命周期

    支持整个 IoT 基础架构的分析 – 从中心枢纽、数据中心或云一直到边缘,包括中间的任何点。简化整个分析生命周期的数据复杂性,从数据到发现、再到部署。

    云原生

    与云技术(包括 Docker 和 Kubernetes)兼容,以提供大规模、弹性、多租户、分布式服务,并可以利用工业物联网 (IIoT) 生成的大量数据。

    自定义分析框架

    为管理员提供低代码的用户界面,用于创建特定于站点的分析模板,这些模板可用来添加更多开箱即用的分析功能。支持将 SAS、Python、R 和其他代码集成到标准分析过程中。

    稳定性监控

    根据受监控资产典型操作的稳定周期建立分析模型。将预测行为模型与资产随时间表现的实际行为进行比较,产生异常行为警报。


    2023 年工业 IoT 产品奖徽标

    SAS 荣获 2023 年 IoT Evolution 年度工业 IoT 产品奖

    2024 年 IoT Evolution 年度产品奖徽标

    SAS 荣获 IoT Evolution World 2024 年 IoT Evolution 年度产品奖


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