将现场绩效数据与关键客户、产品、制造和地理信息合并，以全面了解现场质量。然后，应用预测分析来快速发现问题，以便您在问题升级并对您的品牌声誉和利润造成不可挽回的损害之前主动解决。
数据管理
允许您使用标准的可扩展数据模型整合来自不同源的数据。灵活的数据库支持可让您将模型存储在 SAS 或第三方数据库中，例如 SAP HANA 和 Hadoop。
集成保修业务规则
通过用于销售滞后剖析、使用分布、成熟度计算和季节性调整等的集成业务规则和算法，来解决保修数据的复杂性。
交互式问题分析界面
通过轻松地深入研究一个或多个数据点来获取有关新出现问题的详细信息，加快问题调查过程。
自动异常检测
基于对分析驱动的临界值或手动输入阈值的违反情况，自动检测异常以监视新出现的问题。
整合式文字分析
从大量非结构化数据中提取和分类重要信息，并将其与结构化数据相结合，以发现模式和相关索赔。
自助报告
可让您使用简单的选择过滤器轻松创建报告，以定义数据集和其他标准。
尽早发现新出现的问题。更快地找到根本原因。从检测出问题到纠正问题，节省数月的时间。
通过专利分析模型提供预警。
比以往任何时候都更快地定义、确定优先级并纠正问题。专利分析模型可让您高效地隔离故障模式并确定其真正的根本原因，从而做出明智的纠正措施决策。先进的预测和可靠性技术（包括 Weibull）可帮助您了解问题对成本和客户的影响，从而确定问题的优先级，并集中资源解决可产生最大影响的问题。
缩短从检测到纠正的时间。
将所有相关现场质量数据（包括呼叫中心和工单备注）整合到单一集成视图中。然后，应用预测性分析比传统分析更快地自动检测新出现的问题，以避免它们对性能产生严重影响。您可将问题检测时间缩短数月，从而节省大量维修成本并提高客户忠诚度。
降低保修成本。
尽早发现问题和更短的纠正周期可将解决时间减少 70％。您还可通过减少缺陷产品运输和召回数量，将保修成本降低多达 20%。通过缩短现场的问题存在时间并减少受影响客户数量，传统和社交媒体渠道对您进行负面报道的风险将大大降低。这意味着，您可减少为抵消客户满意度和品牌声誉所受损害而进行的昂贵宣传活动。
轻松实施企业范围的运营改进。
SAS 现场质量分析与完整的 SAS 质量分析套件无缝集成，包括 SAS 生产质量分析和 SAS 资产绩效分析。通用代码库和数据模型可让您在组织日渐成熟的过程中采用模块化方法添加分析功能，从而轻松实施企业范围内的运营改进。
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