SAS智慧供应链，智能供应链管理解决方案

是否希望显著改善供求计划流程? 想想看，以数据为中心准确预测，以接近实时的方式平衡库存与需求，从早期需求迹象中得出分析洞察。我们可以帮助您使其成为现实。利用SAS需求驱动的计划与优化套件 （SAS for Demand-Driven Planning and Optimization），您可以：

• 高效运营  自动生成基于统计加权一致的预测。监控预测效果，了解每一步预测误差值的添加 (或减小)。 销售、市场、财务、运营和供应团队之间轻松共享信息，落实销售和运营计划。
• 高效计划  采用反映业务实际情况的时间序列预测建模方法，同时考虑间断性需求、新品发布、定价、促销，甚至天气因素。利用复杂的优化算法对比调整预测，从中选择最佳策略。
• 增加利润  近乎实时地洞察供需动态，避免库存不足或过剩。使用先进模拟技术的多级优化算法计算最佳库存量。同时，利用预测建模和假设分析确定不同变量对供/求平衡的影响。

• 需求驱动计划  采用基于分析的流程生成需求驱动加权一致的预测，自动管理每位参与销售运营（S&OP）人员之间的信息交换。
• 多级库存优化  自动优化每一级库存分配、库存量和订货量，保持足够库存、最大化响应速度、增加收入、降低运输成本并提高客户满意度。
• 需求预测调节  采用直观方法分析需求数据，给出销售、发货、定价、促销和运营、品种或区域表现的状态和洞察结果。
  

• SAS预测分析师工作台（SAS Forecast Analyst Workbench）
  利用强大的自动化分析工作流程生成无偏见、准确的大规模需求预测。
  
• SAS新产品预测 （SAS New Product Forecasting）
  利用申报专利的方法准确预测新产品的需求。
  
• SAS协同计划工作台（SAS Collaborative Planning Workbench）
  采用结构化预测工作流程自动生成一致性计划。
  
• SAS库存优化工作台（SAS Inventory Optimization Workbench）
  通过计算每一库存量单位（SKU）、层级和地点的库存量和订货量，自动优化库存分配。

是否准备进一步获得数据的最大价值? 我们可以根据您的要求提供不同的技术、部署和融资选项。

有关定价和订购信息，请查看我们的购买选项。

或者，您可以请求个性化报价。

制定和支持质量驱动策略。快速确定并解决问题。客户反馈和预期与设计、工程、生产和包装相结合。利用SAS质量分析套件  (SAS Quality Analytic Suite)，您可以：

• 了解存在的质量问题  访问并分析客户关系管理 (CRM) 系统、传统新闻网站和社交媒体论坛各种类型的数据。然后将数据结合到问题检测过程中，从而及早获得预警并采取纠正措施的指导。
• 迅速捕捉新出现的问题  在很短的时间内分析大量数据，不断提高可靠性、效率和质量。
• 优先解决紧迫问题  充分利用有限资源识别并解决对成本和客户造成严重影响的问题。
  
• 限制客户影响  收集质保、客户服务及其他现场数据，快速解读其中的含义。利用根因分析快速排除故障，纠正问题，进一步提高正常平稳的运营能力。
• 降低运营成本  自动质量控制测量与监测、跟踪和报告相结合，降低总体运营成本。
• 提高资产利用率  利用机器对机器 (M2M) 和机器传感器数据预测非计划停机，避免系统运行中断。优化计划维护周期降低成本，同时提高资产可用性。

了解SAS^®质量分析套件（SAS^® Quality Analytic Suite）

• 问题预警  持续监控数以千计的参数，自动生成潜在质量问题报警，快速识别设计和生产缺陷，避免质量问题造成损失。
• 屡获殊荣的数据管理功能  获得全部与质量相关数据的单一、完整的视图。
• 降低成本  我们最先进的分析和预测建模功能可用来严格控制并改进流程。
• 灵活的数据模型  我们的数据模型可处理几乎任何类型的数据，而且可以定制，您可以根据需要整合任何附加数据类型。

了解SAS^®质量分析套件（SAS^® Quality Analytic Suite）

• SAS资产性能分析（SAS Asset Performance Analytics）
  利用M2M和传感器数据实现资产性能最大化。
  
• SAS现场质量分析（SAS Field Quality Analytics）
  快速检测新出现的问题并进行根因分析，提高产品质量和品牌声誉。
• SAS生产质量分析（SAS Production Quality Analytics）
  全面了解企业和整个供应链的质量。
  

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改进售后服务可以显著增加收入，降低客户服务的运营成本。同时，有助于提高首次联系解决率，吸引并保有盈利客户。采用SAS解决方案，您可以:

• 改善客户体验，降低运营成本  最大限度地减少货品短缺和过剩对客户造成的不良体验，通过准确确定任何地点所需的货品数量，避免利润受到损失。
  
• 极为精确地预测服务需求量  我们强大的预测引擎可管理数百万客户往来交易，支持多层结构，便于细分服务需求量。
• 制定满足需求的正确人员配备决策  全面集成的优化预测技术、先进的优化模型以及多种假设分析改善资源分配和人员配备流程。
• 识别可疑索赔和服务提供商  不同于传统业务规则引擎，利用自动分析模型分析服务索赔数据，审计员能够将精力集中于可能性最大的欺诈。
• 避免不必要的维修保养成本  采用高级分析算法进行根因分析。快速识别原因，确定产生问题的环节，从而在上报之前加以解决。

• 可靠的先进分析方法  SAS提供更高级的预报和预测分析，结合先进的人员优化功能，您可以根据所需技能水平准确预测服务需求量并优化人员配备。
• 集成预警功能  预警算法自动分析数百万种组合产品、组件和故障，及早检测产品生命周期中的潜在问题，在问题达到严重程度之前采取纠正措施。
  
• 屡获殊荣的数据管理功能  将所有数据源集中在一个视图中，包括结构化和非结构化数据，提供客户体验的实际洞察结果。
• 先进的文本挖掘功能  抽取并分类文本数据 (来自呼叫中心、服务技术人员、经销商等) 中的基本信息，结合结构化数据进行分析，获得产品和服务严重问题的重要信息。

• SAS资产性能分析（SAS Asset Performance Analytics）
  利用M2M和传感器数据实现资产性能最大化。
  
• SAS现场质量分析（SAS Field Quality Analytics）
  快速检测新出现的问题并进行根因分析，提高产品质量和品牌声誉。
• SAS OnDemand: 可疑索赔侦查（SAS OnDemand: Suspect Claims Detection）
  优化审计员时间，降低服务成本。
  

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To benefit from the promise of IoT data, you must shift analytics from traditional data centers toward devices at the edge. SAS integrates streaming data with analytics and visualization so you can get more value from the IoT, enabling swift supply chain decisions while reducing data movement and storage costs. With SAS IoT solutions, you can:

• Analyze delivery performance across all your suppliers. Stay ahead of shipment delays for raw materials, and spot process bottlenecks all the way back to the vendor, starting from the time the pallets are packed until they enter your manufacturing yard.
• Monitor and analyze asset performance metrics. Mitigate risk and enable your organization to predict problems before they become a reality and affect your supply chain.
• Find – and address – root causes faster. Analyze possible sources of defects or damage to in-transit goods that could affect product quality and efficacy – e.g., temperature fluctuations, significant shocks, exact origin of parts – so you can pinpoint and fix issues quickly. 

Learn more about IoT solutions from SAS

• Comprehensive data management. Integrate structured and unstructured data from all relevant sources into a single, enterprisewide view of supply chain performance.
• Superior root-cause analysis. Take advantage of a complete spectrum of analytical tools – from explorative analysis, to design of experiments with optimizers, to cause-and-effect tools like Ishikawa diagrams.
• Advanced early-warning analytics. Automatically analyze millions of combinations of products, components and failures to detect potential problems early, even before they occur, so you can take corrective action to improve outcomes.
• Proven event stream processing. Analyze data in motion by processing huge volumes of data at very high rates – with extremely low latency.

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