生産プロセスに関する理解の深化を予測的アナリティクスで推進。スループットと品質を指示的アナリティクス（処方的アナリティクス）で最大化。
産業IoT（IIoT）をサポートするための機能を取得
全社規模のリアルタイム・モニタリング機能により、プロセスの実行中にパターンを識別する処理が容易になります。重要な品質領域（例：設備資産パフォーマンスやフィールド品質）のために用意されたSASの共通のコードベースおよびデータモデルを通じて、「IIoTによって ─ エッジ上またはクラウド上で ─ 生成される大量の多様なデータ」を活用することができます。
企業全体に関する総合的な視野を確立
SASのアナリティクスに基づく全社規模の品質ソリューションを用いて、品質／生産性／稼働率に関連するあらゆるタイプのデータを統合することができます。各種プロセスの健全性をプロアクティブ（事前対応的）にモニタリングし、「品質と歩留まりの持続可能な改善」と「各種コストの抑制」を同時に実現します。
品質を改善し、生産コストを最小化
SASの高度な分析ワークスペースを用いて、複数のデータ領域（材料移動の追跡管理、系統データ、プロセスデータ、設備資産状態データなど）をサポートすることができます。対話操作型の根本原因分析や品質改善ツールの豊富なセットを活用することにより、深刻な問題へと発展する前の段階で、品質問題や操業パフォーマンス低下を予見できるようになります。
変化を素早く理解
ワールドクラスのデータマイニング機能により、製造オペレーション全体にわたって真のプロセス理解を獲得できます。ベストプラクティスに基づくワークフロー機能やケース・マネジメント機能により、発見事項や問題解決手段を文書化すると同時に、コラボレーションや知識共有を促進することができます。
主な特長
SASのソリューションはデータ統合、自動化、アナリティクスのパワーを組み合わせることにより、操業プロセスを完全に理解することを可能にします。その結果、製造企業は持続可能な改善と関連コストの低減を実現できるようになります。
クラウドネイティブ
DockerやKubernetesをはじめとする各種クラウド・テクノロジーと互換性があり、大規模かつ伸縮自在でマルチテナント対応の分散型サービスに対応。IIoTによって生成される大量のデータを活用する目的に合わせて構築されています。
エンタープライズ対応かつ品質中心型のデータモデル
レガシーシステムや最新のMES（製造実行システム）、ERP、その他のシステムから、フォーマットやソースを問わず大量のデータを収集することができます。
自動モニタリングと自動アラート
大規模な自動モニタリング・エンジンを用いてすべてのプロセスの健全性を継続的にモニタリングすることにより、製造業務やオペレーションの全体にわたって品質を確保できます。
予測モデリング
プロセスや設備のセットアップを最適化する取り組みを支援。具体的には、探索的分析から、実験計画と最適化、特性要因図（石川ダイアグラムなど）まで、幅広い分析ツールを提供します。
高度な分析ワークスペース
ユーザーは高度に対話操作型かつビジュアルな環境で、品質問題を分析し、要改善領域を探索できるようになります。この機能は、一般ユーザーから統計専門家に至るまで、幅広いユーザー層に対応しています。
レポーティングとKPIダッシュボード
カスタマイズ可能なレポートやグラフを配布することで、情報を必要としている関係者全員への情報共有を効率的に実現。具体的には、標準レポートと非定型レポート、KPIスコアカード、ドリルダウン可能なビュー、スナップショット作成とトレンド分析などを利用できます。
品質探索
製造プロセスから生成される大量のセンサーデータを、「バッチ生産」や「製品切り替え」といった生産イベントのコンテキストの中で表示することができます。要調査領域を視覚的に識別できるため、より迅速にプロセス理解を深めることが可能です。
予測的品質管理
自社／自組織の生産品質指標（例：歩留まり）を数理的にモデル化できます。それらのモデルをリアルタイムで実行し、品質問題の発生前に予測アラートを取得することが可能です。
プロセス最適化
機械学習アルゴリズムを用いてプロセスを分析し、最適なセットポイント（設定値）を判断します。歩留まり／スループットの最大化と、コストの最小化を同時に追求できます。
我々の目的は生産を改善することであり、データの生成や収集に時間を費やすことはありません。Makoto Miyamori Senior Manager, No. 2 Manufacturing Innovation Section Manufacturing Enhancement Department
クラウド・プロバイダー
実験的なものからミッションクリティカルなものまで、あらゆるアナリティクスの課題を、クラウドでの迅速な意思決定で克服しましょう。SAS Viyaの最新版は、以下のクラウド・プロバイダーで利用可能です。
SAS Viyaの最新バージョンはMicrosoft Azure上で自然に動作しますので、SASクラウドにより分析プラットフォーム全体が管理し、最適なパフォーマンスと価値が実現できます。
Microsoft社は当社の戦略パートナーであり、推奨クラウド・プロバイダーでもあります。SASとMicrosoftは、深いレベルの統合とロードマップの共有により、クラウドにおけるAIとアナリティクスの未来の形成を推し進めています。
クラウド・ネイティブとなるように設計されているSAS Viyaは、数百万のAWSユーザーが利用しているのと同じ各種クラウドサービスを活用できることに関してテストおよび承認されています。
近日登場予定です。Red HatとSASは、データセンター内かクラウド上か、あるいはその併用かを問わず、アナリティクスの導入展開と利用をより容易に行えるようにします。
SAS® Production Quality Analyticsの詳細をビデオでご確認ください
SAS® Production Quality Analyticsの詳細情報と関連情報
ソリューション概要
製品ライフサイクル全体にわたり高度なアナリティクスで製造品質を改善
SASはIoTデータをエッジで捕捉することにより、製造企業におけるリアルタイムのインテリジェントな意思決定をどのように支援するのでしょうか？
e-book
クオリティ4.0影響・戦略ハンドブック
高度なテクノロジー、アナリティクス、IIoTを活用して、製造プロセスを強化し、パワフルなデジタル時代に相応しい姿へと進化させる方法とは？
ウェビナー
SASのアナリティクスで製造品質と歩留まりを最適化する
品質の最大化を図るために、望ましくない品質変動の主原因を特定し、最適なセットポイント（設定値）に関するレコメンドを生成する方法とは？
アナリスト・レポート
SAS：IoTアナリティクス・ライフサイクルに対する包括的アプローチを提供
SASのIoT戦略に関するIDC社の見解をお読みください。
関連製品
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- SAS® Analytics for IoTAI機能と業界をリードするストリーム処理機能を標準搭載したパワフルなIoTアナリティクスをユーザーの手元に届けることで、イノベーション、効率化、成果達成を推進
- SAS® Asset Performance AnalyticsM2Mデータやセンサーデータを活用して、稼働時間、パフォーマンス、生産性を大幅に高めながら、保守整備コストの削減と収益逸失リスクの軽減を実現できます。
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