中国北京，2022年2月10日——越来越多的顶尖制造商正采用来自SAS的人工智能（AI）、机器学习和流式分析技术，以开展运营转型、更好地服务客户。作为全球分析领域的领导者，SAS已加入美国清洁能源智能制造创新研究院（CESMII），以进一步推动高级分析在制造业的应用。
“面对多重经济挑战和供应链的持续中断，制造商在提高可持续性的同时，也在寻求数字化转型。”CESMII首席执行官John Dyck表示：“CESMII擅长标准化和情境化的制造业数据，而SAS在AI和机器学习方面具备深厚的专业知识。二者结合可助力今天的智能制造商适应不断变化的市场环境、满足不断变化的客户需求。”
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AI和机器学习等高级分析技术，在与大数据管理、流式分析和边缘计算等技术结合后，有助于将物联网（IOT）数据更快地转化为更精准的决策。在这些技术的支持下，制造企业将能够打造整体的韧性，更好地利用数据来提高生产质量和效率、改进业务决策并促进利润增长。
“在高科技工厂、智慧城市和车联网领域，AI、机器学习和流式分析等技术推动着数字化转型。即使在充满挑战的经济形势下，这些技术也能够帮助工业企业取得成功。”SAS物联网副总裁Jason Mann表示：“作为CESMII的成员，SAS将帮助更多的制造商更好地利用这些技术进行转型。”
制造商信赖SAS分析技术
加入CESMII后， SAS将会给更多领域不同规模的企业带来分析的力量，以数据驱动制造发展。已经采用SAS并获得收益的智能化制造企业包括：
·美国造纸商乔治亚-太平洋公司（Georgia-Pacific）采用了SAS®Viya®——可进行大规模并行分析的SAS云原生AI平台——来提高设备效率、减少停机时间、优化航运物流并预测客户流失。借助SAS，乔治亚-太平洋的计划外停机时间减少了30%，整体效率提高了10%，实现了生产速度和质量的最佳平衡，进而取得了利润最大化。
·美国航空航天制造商洛克希德·马丁公司（NYSE： LMT）采用SAS物联网分析和机器学习，进行预测性维护并降低成本，使其C-130J“大力神”飞机随时做好准备，执行远程搜救、全球维和、科学研究、军事行动、人道主义救援等任务。通过从反应式维护到预测性维护的转型，洛克希德·马丁公司在6个月内缩减了2000小时的飞机停驶时间。
·更多制造商获益事例，请访问SAS客户案例页面。
SAS的制造业分析解决方案
供应链挑战持续存在，促使制造业进行数字化转型，从而打造可持续性。而不思改变的制造商将被甩在后面，失去竞争优势及其客户。
SAS高级分析为制造商提供了洞察，使其从被动反应变为主动预测。这些洞察可以帮助他们做出更好的决策，从而超额完成生产目标并降低成本。借助SAS分析，智能制造商可以识别并解决众多问题，例如产品质量、资产绩效、客户服务、质保索赔、供应链和不断变化的客户需求。
“制造商一直都在拥抱创新。”SAS制造业全球营销经理Charles Phillips表示：“通过高级分析及其在各种场景中的应用，制造商可以迅速从机器学习、计算机视觉、流式分析等技术中获取价值。”
关于CESMII
美国清洁能源智能制造创新研究院（CESMII）致力于推动文化创新和技术转型，以安全的工业技术作为国家要务。通过在实时操作与组织内外部创造价值的人和系统之间实现信息的无障碍传输，CESMII促使制造业在质量、吞吐量、成本/利润率、安全性、资产可靠性和能源生产率等领域取得了可衡量的进步，从根本上对制造绩效产生了影响。登录网站了解更多信息，也可在Twitter和LinkedIn上关注我们。
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