业务挑战
六西格玛、产线报告、MES 系统等方法已不足以洞察 IoT 数据,改进决策。通过机器学习、流分析和 AI 将工业 IoT (IIoT) 数据运维化,可加速从制造业供应链、交货到服务的全方位创新,获得统一的生产、过程和产品数据。借助从边缘到云端的 IoT 分析,制造商可有效提升人工观察和决策能力,探索数字化转型全新维度,让一切变得井然有序。
SAS® IoT Analytics 如何为您提供帮助
从边缘到云端,管理并分析您的 IIoT 数据,确定哪些数据对您的业务更有价值,从而使您知道应该存储哪些数据、忽略哪些数据、现在应当使用哪些数据。SAS 的自动化 IoT 分析解决方案可以帮助您:
- 降低成本,提高生产质量。访问和分析各种来源的数据,包括呼叫中心系统、传统新闻网站、社交媒体论坛或客服电话的书面记录。然后,将数据与问题检测流程整合集成,用于预警和制定整改计划。
- 降低保修成本和风险。整合来自多个来源的保修数据并快速解读。自动化质量控制测量与监控、跟踪和报告相结合,可以帮助您及时发现关键问题,节省时间和成本。
- 在降低维护成本的同时提高产量。挖掘并分析静态数据、流数据及其间的所有数据点。使用预测性建模洞察并避免问题,例如计划外维护或效率损失。
为何选择 SAS 的 IoT 分析解决方案?
- 企业级数据管理。整合来自所有来源的结构化和非结构化质量数据,从企业层面了解质量表现,改善质量。
- 根本原因分析。从探索性分析、优化器实验设计,到石川图等因果工具,充分利用各种分析工具。
- 高级预警分析。尽早发现潜在问题,甚至在问题发生之前,以便主动采取纠正措施来改进结果。
- 流分析领域先驱。SAS 在 2021 年第二季度《The Forrester Wave:流分析技术》报告中名列前茅。其中 SAS Event Stream Processing 凭借丰富的内置机器学习分析技术和其他高级分析技术脱颖而出,此外还拥有成熟的 IoT 应用程序边缘分析功能。
推荐资源
- 分析报告 AI in Manufacturing: Enabling Business-Driven Factory Innovations
- 文章 Analytics at the edge Examples of opportunity in the Internet of Things
- 分析报告 ARC Advisory Group Smart Manufacturing – Factoring in Energy Efficiency Alongside Data and AI
- 白皮书 Analytics Accelerates Monetization Opportunities for Connected Vehicle and Mobility Services
- 文章 Coming soon: The Internet of Cars
- 分析报告 Advanced Analytics Excellence In Discrete Manufacturing
- 分析报告 ARC View:工业级 AI:洞察数据,丰硕成果
- 白皮书 Analytics That Matter: A New World
- 电子书 5 Steps to Accelerate Value From Your Industrial IoT Data