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利用SAS降低维修维护成本
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<p><span style="font-family: avenir-light, Arial, Helvetica, sans-serif; text-align: center; color: rgb(0, 0, 0); font-size: 16px;">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。<br/>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。</span></p>