製造業 IoT 分析

提升您的品質性能。

業務挑戰

Six Sigma、線路級報告、MES 系統和其他方法不再足以從物聯網資料中獲得見解以改善決策。透過機器學習、串流分析和人工智慧運作的工業物聯網 (IIoT) 資料，可加速製造業的所有元素的創新 — 從供應鏈、交付到服務 —，從供應鏈到交付到服務，從而獲得一致的生產、流程和產品資料。借助從邊緣到雲端的 IoT 分析，製造商可以更好地擴展人類觀察和決策，探索數位轉型的新維度，並為混亂帶來秩序。

SAS ^® 物聯網分析如何提供幫助

從邊緣到雲端，管理和分析您的 IIoT 資料，在哪裡、時間以及如何最適合您的業務。了解哪些資料相關，以便您知道需要儲存哪些資料、忽略什麼以及現在應採取什麼行動。 SAS 提供值得信賴的自動化物聯網分析解決方案，可協助您：

以更低的成本獲得更高的製造品質。訪問和分析所有類型的數據-從呼叫中心系統，傳統新聞網站，社交媒體論壇或服務呼叫的書面記錄。然後將資料與您的問題偵測程序整合，以獲取早期警告和糾正行動指導。
降低保固成本和風險。整合來自多個來源的保固資料，並快速解碼其含義。自動化品質控制測量結合監控、追蹤和報告，協助您及時專注於關鍵任務問題，從而節省時間和金錢。
提高生產產量和輸送量，同時降低維護成本。在靜止狀態、串流中以及之間的所有點開採和分析 IIoT 資料。使用預測建模來發現洞察，並在發生前避免問題（例如意外維護或效率損失）。

為什麼選擇 SAS 進行物聯網分析？

企業品質資料管理。整合來自所有來源的結構化和非結構化品質相關資料，以獲得企業的品質效能視圖，並提高品質結果。
優異的根原因分析。利用完整的分析工具，從探索分析、使用優化器的實驗設計，到石川圖等原因結果工具。
進階的早期警告分析。儘早識別潛在問題，甚至在發生之前，以便您可以主動採取糾正措施來改善結果。
SAS 是串流分析領域的領導者。根據《Forrester：串流分析》2021 年第二季度的報告，「SAS 擁有最大的分析功能。 SAS 事件串流處理作為具有機器學習和其他進階分析的最內建分析的平台脫穎而出。它還具有適用於物聯網應用程序的成熟邊緣分析功能。」