隨著您向人工智慧物聯網 (AIoT) 邁進之際，從邊緣、雲端或兩者之間任何地方的各種 IoT 資料與行動計畫中締造價值

AI &機器學習

具有嵌入式 AI 和機器學習的進階分析解決方案使您能夠分析各種結構化和非結構化 IoT 資料來源。從大量 SAS 和開放式程式碼機器學習和高頻分析中進行選擇，以瞭解串流資料並獲得可以立即採取行動的見解。

Lockheed Martin 使用機器學習來轉變複雜設備的預測性維護，並使飛機在關鍵任務中保持正常運行。

串流分析

將串流資料與進階分析和 AI 相結合，揭示了支援即時決策的模式。使用可編碼到資料串流中的豐富儲存資料歷程記錄開發進階分析和數學演算法，從而實現對串流資料的持續評分。

SSAB 使用人工智慧和進階分析來分析感應器資料，以改進生產效率、產品品質和維護策略。

巨量資料管理

根據需要使用盡可能靠近邊緣的串流巨量資料。嵌入式資料品質例程和文字處理執行意味著巨量資料經過篩選並準備好使用。預先構建的連接器和配接器讓您一次編寫，隨處部署，同樣適合現在和未來。

American Honda

過去，員工每月需要花一週時間在試算表中彙總和報告保固資料。現在，American Honda 能夠自動填入這些報表，省下一週的人力用於處理其他專案。

智慧邊緣

最佳化的強大邊緣計算與機器學習相結合，可實現每秒數百萬個事件的高輸送量和低延遲回應時間。在商用硬體環境中執行的分散式記憶體內網格處理，可以隨著資料的增長而線性擴充。

阿姆斯特丹國家公園

Rijkswaterstaat 使用由 SAS Viya 提供支援的現代化 AI、IoT 和分析平台，從被動式基礎架構維護轉向預測性基礎架構維護，並即時掌握交通、隧道、橋樑、水門和水閘狀態。