物联网解决方案

向着人工智能的方向发展

为什么选择 SAS 物联网分析解决方案? 

作为分析领域的市场领导者,SAS 帮助组织从各种物联网数据和计划中创造和维持真正的价值,无论这些数据是在边缘、在云中,还是在两者之间的任何地方。我们可靠的可扩展、开放式边缘到企业平台将 IT 与操作环境连接在一起,同时跨越了整个分析生命周期。从可视化和统计建模到描述性、预测性和规范性分析,SAS 在物联网分析中提供深厚的专业知识(包括 AI、机器学习和深度学习),可帮助您降低风险并获得真正的业务价值。

借助人工智能物联网提升客户体验

SAS 如何提供物联网分析解决方案

物联网合作伙伴生态系统

SAS 与其他领先公司合作,以实现可推动真正业务价值的变革性物联网和 AI 解决方案。

GE Transportation 正在使用 SAS 的分析来构建生态系统,该生态系统将让客户能够连贯一致地管理其物联网布局。

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。

Rogers Communications 使用 SAS 构建模型,这些模型可预测客户将公司的服务推荐给他人的可能性。然后公司使用该信息与客户进行适当的沟通。   

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。

柯尼卡美能达公司受益于对大量随着时间推移而扩展的传感器数据的进行高速处理的能力。

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。

西部数据公司持续监控设备传感器和设备性能数据,以便工程师在异常发生时可以迅速做出关键决策。

通过将高级分析和 AI 应用到物联网数据来减少停机时间。

物联网和 AI 的行业应用–从边缘到云端

探索 SAS 物联网分析解决方案如何使用 AI 来帮助各种行业在从边缘到云端充分利用物联网数据,解锁新的收入来源、运营效率和各有不同的客户体验。

客户的话

IDC 点评了最新版本的 SAS 物联网分析,这是一款经过简化的产品,旨在帮助客户利用其物联网数据的价值赚钱。

该《Bloor 流分析市场调研更新》(Bloor Research Market Update on Streaming Analytics) 认为SAS 是流分析领域的最佳冠军。

SAS 被 Forrester 评为 2019 年第一季度 Forrester Wave:实时交互管理领导者。

如果分析是物联网成功的一个必要条件,那么 AI 形式的分析是否是物联网发挥其潜力的必要条件?人工智能物联网 (AIoT) 会是物联网的最终成功案例吗? Oliver Schabenberger Oliver Schabenberger Executive Vice President, COO & CTO SAS

与 SAS 联系,了解我们能为您做些什么。

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