使用SAS软件分析与生产、销售和远程信息数据相一致的保修索赔数据，以获得统一、全面的了解。然后，应用机器学习来更快地自动检测新出现的问题 – 在它们对性能产生重大影响之前。
将保修数据与财务或风险信息相结合。使用获得专利的分析模型来隔离故障模式并确定其真正的根本原因，以便您对于纠正措施制定出明智的决策。使用先进的预测和可靠性技术（包括 Weibull）来了解问题对成本和客户的影响，从而可以确定问题的优先级，并集中资源解决影响最大的问题。