在向人工智能物联网 (AIoT) 迈进的过程中，利用位于边缘、云端或两者之间任何位置的各种 IoT 数据和计划创造价值。

AI &机器学习

具有嵌入式 AI 和机器学习功能的高级分析解决方案让您能够分析各种结构化和非结构化物联网数据源。您可以从大量的 SAS 及开源机器学习和高频分析中进行选择，以了解流数据和获得可以立即依据其采取行动的洞察。

洛克希德·马丁公司使用机器学习技术来改变复杂设备的预测性维护，并保持飞机可用，以便执行关键任务。

流分析

将流数据与高级分析和 AI 相结合，揭示支持实时决策的模式。利用丰富的存储数据历史来开发高级分析和数学算法，这些存储数据可以被编码为数据流，从而实现对流数据的连续评分。

SSAB 使用人工智能和高级分析技术来分析传感器数据，以提高生产效率和产品质量并改进维护策略。

大数据管理

根据需要，在尽可能靠近边缘处使用流传输大数据。嵌入式数据质量例程和文本处理执行意味着大数据已经过过滤并随时可供使用。预先构建的连接器和适配器让您可以一次编写，在当下和未来随处部署。

美国本田公司

以前，工作人员每个月都需要一周的时间在电子表格中汇总并报告保修数据。而现在，美国本田公司可以自动填充这些报告，省出一周的人力用于执行其他项目。

智能边缘

与机器学习相结合的经过优化的强大边缘计算可实现每秒数百万个事件的高吞吐量和低延迟响应时间。在商品化硬件环境中运行的分布式内存网格处理可以随着数据的增长进行线性扩展。

Rijkswaterstaat

Rijkswaterstaat 使用由 SAS Viya 提供支持的现代 AI、IoT 和分析平台获取关于交通、隧道、桥梁和水闸的实时洞察，从基础架构的被动性维护转变为预测性维护。