제조 분석

탄소 배출량 및 에너지 관련 생산 비용을 절감하여 보다 지속 가능한 제조 실현

SAS의 에너지 비용 최적화 솔루션

제조용 IoT 지속 가능성 솔루션으로 품질과 수율을 유지하면서 에너지 사용량과 비용을 절감하세요.

수상 내역

2024년 올해의 산업용 IoT 제품

SAS 에너지 비용 최적화는 최근 산업용 Internet of Things을 지원하는 가장 혁신적인 최고 제품을 선정하는 '올해의 제품상'을 수상했습니다. 수상 경력에 빛나는 SAS의 솔루션은 제조업체가 value 실현 시간을 단축하고 에너지 비용을 크게 절감할 수 있도록 지원합니다.

SAS가 에너지 사용량과 비용을 절감하는 방법

최적의 교대근무 조건 파악

현재와 과거의 생산량을 동적으로 비교하고 에너지 소비에 영향을 미치는 요인을 시각적으로 표시합니다.

품질을 유지하면서 에너지 소비 최소화

수학적 최적화 솔버 세트를 사용하여 적용할 정확한 프로세스 설정값을 결정합니다.

지속 가능성 노력 개선

탄소 배출량을 줄이고 ESG 요건을 충족하세요.

제조 에너지 사용량 및 비용 절감을 위해 SAS를 선택하는 이유는 무엇일까요?

설정값을 빠르게 변경하는 데 필요한 인사이트를 쉽게 확보할 수 있습니다.

IoT 데이터 통합. 원자재, 건조기, 소성, 날씨 등 공장 전반의 다양한 소스로부터 데이터에 액세스하고, 데이터를 통합하고 고도화 할 수 있습니다.
빌트인 데이터 모델. 환경 데이터, MES, PLC, SCADA 및 LIMS 데이터를 결합하여 에너지 소비에 가장 큰 영향을 미치는 프로세스 파라미터를 자동으로 설명할 수 있습니다.
사전 구축된 머신 러닝 모델. 최고 수준의 분석 기능을 통해 이러한 모델을 쉽게 배포하고 공장 전반에 걸쳐 필요한 변경 사항을 파악할 수 있습니다.
미리 작성된 시각화 및 대시보드. 조직 전체에서 데이터 분석을 확인하고 엔지니어가 인사이트를 바탕으로 신속하게 조치를 취하여 에너지를 크게 절약할 수 있도록 합니다.

통합 에너지 모듈로 value 실현 시간을 단축하세요.

자동화된 설명기능. 에너지 소비량과 프로세스 파라미터에 대한 상관관계 분석기를 통해 엔지니어에게 주요 프로세스 파라미터에 영향을 미치기 위해 필요한 누락된 인사이트를 제공합니다.
골든 시프트 분석기. 고급 분석 모델을 사용하여 각 프로세스 설정에 대한 최적의 교대 근무 파라미터를 파악하여 현재 생산 실행과 매우 낮은 에너지 소비를 기록한 과거 실행을 동적으로 비교합니다.
설정값 분석기. 수학적 최적화 솔버를 사용하여 품질을 유지하면서 에너지 소비를 최소화하기 위해 공정에 적용해야 하는 정확한 설정값에 대한 운영자 권장 사항을 제공합니다.