Produktion

 SAS® Quality Lifecycle Analysis (QLA) - Det är möjligt att uppnå kvalitetsförbättringar och samtidigt hålla kostnaderna nere. Med rätt kombination av dataintegration, automatisering och analys kan man skaffa sig en enhetlig bild av kvalitetsprocessen. QLA hjälper dig att:

• Göra hela kvalitetsprocessen synlig. Genom att läsa allt data, oavsett format och källa - från transaktionssystem till moderna MES, ERP och andra system- och sedan transformera, standardisera och tvätta datat och göra det klart för analys.
• Kontrollera hur dina tillverkningsprocesser fungerar. Med storskalig, automatisk kontroll av förbestämda parametrar som kan göras i schemalagda körningar eller på begäran.
• Minska ostadighet i processerna. Med avancerad analys av orsakssamband går det snabbare att hitta orsaker till fel i komplexa processer.
• Arbeta proaktivt för att motverka kvalitetsproblem och utförandefel med analys som varnar tidigt för potentiella fel och defekter, innan de blir kostsamma problem och innan de når kunden.
• Skapa processer för bibehållen kvalitet genom att automatisera nyckelprocesser och förbättra och integrera affärsregler för att återanvända dem.
• Anpassa kvalitets- och prestanda strategierna till varandra genom att dela information med de som behöver den.

 SAS® Predictive Asset Maintenance (PAM)- att förutsäga och förebygga produktionsstörningar är endast möjligt om du har tillgång till och kan analysera all relevanta data, såväl historiska data som realtidsdata, från kontroll- och övervakningssystem. PAM hjälper dig att:

• Erhålla en enda integrerat syn på all relevant information, inklusive historiska data och data i realtid, oberoende av källa eller format.
• Säkerställa noggrannhet och tillförlitlighet för denna information med inbyggda datakvalitetstekniker, vilka standardiserar och "tvättar" data så att den är redo för analys.
• Hitta dolda mönster och avvikelser, vilka identifierar produktionsavbrott med hjälp av avancerad Data Mining teknik för att sålla bland strömmar av komplexa uppgifter.
• Förutsäga när oplanerade avbrott kommer att ske med hjälp av sekvensanalys för att identifiera kommande evenemang baserad på arbetsflödet regler som du anger.
• Minska effekterna av oplanerade stopp med automatisk, tidig varning registreringar som dirigeras till lämpliga åtgärder ingenjör och trappades upp, om det behövs.
• Aktivera kunskapsutbyte och samarbete genom att trycka in kunskap system som lagrar tidigare reaktion på händelser och kontinuerligt uppdateras med bästa praxis.

 Kundreferens att ladda ner - AstraZeneca