Man and woman in front of computer screen in factory

製造業解決方案

智慧物聯網工廠 & 智慧製造軟體

提高企業可靠性並降低意外故障的成本。

SAS ® 如何啟用智慧物聯網工廠

在工業4.0時代,連結各種異質數據來源。 應用監控、診斷和預測性維護技術的組合,以提高資產和產品的可靠性,同時降低意外停機的成本。

整體營運視角

  • 消除隔離營運系統所造成的障礙,並完全掌握廠房和現場發生的事情。
  • 將流程、產品和客戶的聲音匯集在一起,以獲得整個流程和產品品質的單一全面觀點。
  • 整合來自整個業務來源的結構化和非結構化營運資料。

預測性維護

  • 最大限度地減少意外停機時間,並增加關鍵資產的可用性。
  • 最大限度地提高整體設備效率 (OEE)。
  • 透過縮短平均維修時間 (MTTR),提高資產回報率 (ROA),同時降低維護成本。
  • 避免急件配送、維修加班費用及高庫存緩衝。

提前警告潛在問題

  • 應用品質特定的資料模型和專利分析,以提高新興品質和可靠性問題的早期警告、資料驅動根本原因分析以及更深入的流程理解。
  • 協助預測潛在災難性的設備和流程事故。
  • 快速識別設計和生產缺陷,避免它們擴散。

彈性導入

  • 從特定資產的單一使用案例從小規模開始,並提高分析成熟度、應用的使用案例數量以及部署規模,以實現更智能、更連接的工廠。

為什麼選擇 SAS 來實現智慧物聯網工廠與智慧製造軟體?

將預測模型運用於物聯網、感測器和其他設備性能數據進行分析,以便及早警示潛在的故障或產品性能不佳。 這可減少設備停機時間、更好的資產效能(更高的收益和/或效率)、降低與服務相關的成本,並改善 SLA 效能。

減少停機時間 & 提高產量

協助確保智慧物聯網工廠生產流程中所有機器的最大運作效率,以提高產量和產能,同時減少廢料、浪費和能源消耗。

降低維護 & 營運成本

將昂貴的非計劃中斷時間降至最低,並最佳化維護週期。

創建新的收入來源

通過高利潤的服務收入來增加目前的產品銷售額,從而在市場上獲得更多價值。

客戶成功

製造商與 SAS 更聰明地合作

  • 利用資料分析和 IoT 最佳化供應鏈

    Georgia-Pacific依靠 SAS 來提高設備效率、減少停機時間、優化運輸物流和預測客戶流失率 —— 透過平衡速度和品質,以最大化效率和盈利能力。

  • 利用機器學習轉換複雜設備的預測性維護

    Lockheed Martin 將機器學習和物聯網分析應用於客戶、其自己的工程師和零件供應商的數據,以形成飛機維護的實時最佳實踐。

  • 將來自物聯網車輛的 IoT 資料應用至工作中

    Iveco 集團運用 SAS 進階分析來解讀大量感測器數據,從而發現隱藏的見解,這些洞察可透過創新的遠端診斷工具降低車輛維護成本。

    與 SAS 取得聯絡,瞭解我們能在哪些方面為您效勞。