製造業界におけるアフターサービスの領域にデータとアナリティクスを活用していくことで、部品の寿命予測、不具合発生の早期検知、ワランティコスト削減、ユーザーの利用状況の把握など、革新的なサービスや高品質な製品の提供に役立てることができます。

本セッションでは、以下３つのテーマにおける、SASの製造アナリティクス・ソリューションの活用方法についてご紹介いたします。

• 部品の寿命予測とメンテナンス・リソースの最適配分の実現に向けて
  部品の寿命を予測し、不要な定期メンテナンスを減らし、生産的な稼働時間を増やす。
  そのためにデータソースを統合し、分析することで、製品の稼働状況とその品質を理解し、管理する。
  SAS のソリューションは、予測メンテナンスを導入し、メンテナンス・リソースを最適化することでこれらを実現します。
  そのキーとなるポイントをご紹介いたします。
• 不具合発生の早期検知とワランティコスト削減におけるアナリティクス活用について
  ワランティコスト削減を達成するために、必要となる業務をアナリティクス活用により高度化します。
  具体的には、疑わしいクレームの精査、早期異常検知、根本原因解析といった業務において有効な『データ統合』、『アルゴリズム』、『可視化』の考え方、アプローチについてご紹介いたします。
• SAS Analytics for IoTで実現するアフターサービスのAI化
  スマートプロダクトを通じたアフターサービスの高度化を進める企業においてユーザーの利用状況を的確にとらえ、最適なサポートやサービスを提供する為のIoTプラットフォームは必須の基盤です。
  本セッションではこのSASのIoTプラットフォームの特長を示しながら、アフターサービスの基盤としてEnd to Endの仕組みづくりや運用例をご説明します。

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