互联工厂_工业4.0时代的整合物联网智能工厂
利用工厂物联网数据分析，智能提高工厂运营可靠性并降低成本。
SAS® 如何实现互联工厂
在工业 4.0 时代连接不同的数据源。应用监控、诊断和预测性维护技术的组合，以提高资产和产品可靠性，并降低意外停机的成本。
整体运营观
- 消除孤立的操作系统所产生的障碍，并全面了解车间和现场发生的情况。
- 汇集流程、产品和客户的反馈，对流程和产品质量进行整体、全面的了解。
- 整合您的企业中各种来源的结构化及非结构化运营数据。
预测性维护
- 最大限度减少意外停机时间，并提高关键资产的可用性。
- 最大限度提高设备综合效率 (OEE)。
- 提高资产收益率 (ROA)，并通过缩短平均恢复时间 (MTTR) 降低维护成本。
- 避免急件交付，维修加班费和高缓冲库存。
潜在问题预警
- 应用特定质量的数据模型和专利分析，以推动对层出不穷的质量和可靠性问题作出早期预警，根据数据执行根本原因分析以及加深对流程的理解认识。
- 帮助预测设备和工艺的潜在灾难性突发事故。
- 在设计和生产缺陷的涉及范围扩大之前快速识别。
灵活实施
- 从特定资产的一个用例开始，逐步提高分析成熟度，增加应用的用例数量，以及扩大更智能、互联更紧密的工厂的部署规模。
我们的目标是改善生产，而不是花时间生成或收集数据。Makoto Miyamori Senior Manager of the No. 2 Manufacturing Innovation Section
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使用的 SAS® 软件
作为世界上最大的硬盘供应商之一，如何在生产过程早期识别潜在故障并避免产量偏移？
SAS 协助西部数据公司：
- 监控设备传感器并标记机器对机器的数据，以识别能够预测故障的隐藏模式。
- 预测产量偏移，并减少因缺陷设备的生产而造成的损失。
- 降低不良件退回的总数，从而提高客户忠诚度和信任度。
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使用的 SAS® 软件
C-130 飞机的原始设备制造商（OEM）如何使用机器学习来改变复杂设备的预测性维护？
SAS 协助洛克希德·马丁公司：
- 利用人工智能、物联网和高级分析技术预测部件何时发生故障，让更多的飞机得以参与执行全球范围内的重要任务。
- 将数据清理时间缩短 95％，使公司能够快速产生有助于减少客户停机时间和成本的结果。
- 从共同维护历史中学习，形成飞机维护的实时最佳实践。
相关产品和解决方案
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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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SAS® 物联网分析通过将 IoT 分析技术交付给用户，在从大规模预测性维护到卓越的流程优化和质量、洪水预测和预防、能源成本优化等领域推动创新、提高效率和产生成果。
