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。
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通过嵌入 AI 的 强大 IoT 分析解决方案提升绩效
借助完整的 AI 嵌入式 物联网分析解决方案应对复杂性和规模挑战，从 IoT 投资中获取最大价值。无论技术水平如何，用户都可以轻松地访问、组织、选择和转换 IoT 数据 – 无需依赖稀缺的数据科学家资源。该解决方案基于 SAS® Viya®，提供以业务为中心的集成界面，让您能够以可视化方式轻松地探索外部数据源和大数据存储（如 Hadoop）。您可以快速选择数据并将其发布到仪表板、报表和分析工具中，以便做出自信、准确和及时的决策，从而推动创新和提升业务绩效。
了解 SAS Analytics for IoT
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。
SAS 荣获 2023 年 IoT Evolution 年度工业 IoT 产品奖
SAS 荣获 IoT Evolution World 2024 年 IoT Evolution 年度产品奖
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