Pourquoi choisir les solutions analytiques IoT de SAS ?
Leader du marché de l'analytique, SAS donne aux entreprises les moyens de créer une véritable valeur à long terme à partir de diverses initiatives et données IoT, que ces dernières soient au niveau des devices, dans le cloud ou ailleurs. Notre plateforme robuste, évolutive et ouverte, fait le lien entre les environnements IT et opérationnels, tout en couvrant l'intégralité du cycle de vie analytique. De la visualisation à la modélisation statistique en passant par l'analyse descriptive, prédictive et prescriptive, SAS possède une solide expertise de l'analytique pour l'IoT (IA, machine learning, deep learning, etc.) qui vous aide à limiter vos risques et à dégager une réelle valeur ajoutée.
Découvrez comment l'AIoT contribue à améliorer l'expérience client, à réduire les temps d’immobilisations, et plus encore.
Solutions SAS d'analytique pour l'IoT
Écosystème de partenaires IoT
SAS s'associe à d'autres entreprises de pointe pour proposer des solutions IoT et IA innovantes qui apportent une réelle valeur ajoutée.
Hôtel The Sinclair
En partenariat avec T1A, Intel et Cisco, SAS aide l'hôtel The Sinclair à mieux cerner les préférences des visiteurs, à valoriser son programme de fidélité et à optimiser l'expérience des clients.
IA et machine learning
Nos solutions d'analytique avancée, avec fonctionnalités d'IA et de machine learning intégrées, permettent d'analyser diverses données IoT structurées et non structurées. Faites votre choix parmi une multitude d'outils d'analyse à haute fréquence et de machine learning SAS et open source pour analyser les données en continu et obtenir des informations immédiatement exploitables.
Lockheed Martin utilise le machine learning pour transformer la maintenance prédictive des équipements complexes et garantir la disponibilité d'avions en parfait état de fonctionnement pour les missions critiques.
Analyse des flux de données
En couplant les flux de données à des outils d'analytique avancée et à l'IA, vous identifiez des schémas permettant de prendre des décisions en temps réel. Les algorithmes mathématiques et d'analytique avancée sont mis au point à l'aide d'une multitude de données historiques qui peuvent être embarqués dans les flux de données, pour un scoring en continu.
Rogers Communications utilise SAS pour créer des modèles mesurant la probabilité que les clients soient des promoteurs des services de l'entreprise, puis exploite cette information pour s'adresser à eux de manière appropriée.
Gestion des big data
Consommez les flux de big data aussi près de la source que nécessaire. Grâce à l'intégration de routines de qualité des données et de l'exécution de systèmes d'analyse textuelle, les big data sont filtrées et prêtes à consommer. Grâce à des connecteurs et adaptateurs prédéfinis, vous pouvez mettre au point du code une seule fois et le déployer partout, aujourd'hui comme demain.
Auparavant, un collaborateur passait une semaine par mois à agréger et consigner les données de garantie dans des feuilles de calcul. Aujourd'hui, ces rapports sont automatiquement renseignés, ce qui permet à American Honda de récupérer l’équivalent d’une semaine de main d’œuvre utilisable pour d'autres projets.
Informations et données à la source
La puissance de l'edge computing couplée à celle du machine learning permet traiter d’importants volumes d'événements, à raison de plusieurs millions par seconde, avec des temps de réponse à faible latence. L'exécution du traitement distribué « in-memory » dans des environnements matériels standard peut s'adapter de manière linéaire à mesure que le volume de vos données augmente.
Western Digital surveille en permanence les données sur les performances des appareils et de leurs capteurs, ce qui permet aux ingénieurs de prendre rapidement les décisions qui s'imposent lorsqu'une exception se produit.
Applications industrielles de l'IoT et l'IA – De la source au cloud
Découvrez comment les solutions d'analytique pour l'IoT de SAS utilisent l'IA pour aider les entreprises de différents secteurs d'activité à tirer pleinement parti des données IoT, de leur source au cloud, et donc à générer de nouvelles opportunités de revenus, à améliorer leur efficacité opérationnelle et à offrir des expériences client différenciées.
Témoignages
IDC s’est penché sur la dernière version de SAS Analytics for IoT, une solution simplifiée visant à aider les clients à monétiser la valeur de leurs données IoT.
SAS est considéré comme un leader de l'analytique des flux de données dans cette nouvelle étude de marché publiée par Bloor Research.
Forrester a désigné SAS comme leader dans son rapport The Forrester Wave™: Real-Time Interaction Management, Q4 2020.
Les entreprises qui manipulent des données IoT se rendent compte que pour pouvoir en tirer pleinement parti, elles doivent associer IA et analytique. On peut donc affirmer sans risquer de se tromper que les activités IoT les plus performantes sont celles orientées AIoT.Oliver Schabenberger Executive Vice President, COO & CTO SAS
Produits SAS® d'analytique pour l'IoT
Reposant sur la plate-forme SAS® ouverte et évolutive, ces produits peuvent vous aider à opérationnaliser l'IoT, de la source au cloud.
Solutions principales
Produits associés
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SAS® Asset Performance AnalyticsHarness M2M and sensor data to boost uptime, performance and productivity while lowering maintenance costs and reducing your risk of revenue loss.
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SAS® Energy ForecastingImprove energy forecast performance, reduce uncertainties and generate value.
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SAS® Production Quality AnalyticsGain a holistic view of quality across the enterprise and throughout the entire supply chain.
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SAS® Quality Analytic SuiteIdentify issues earlier, find root causes faster and greatly reduce costs associated with recalls and brand reputation erosion.
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