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Avoid Unplanned Downtime with Predictive Analytics - SAP Industrial IoT Case Study
通过预测分析避免计划外停机
SAP
目标 • 创建一个支持向解决方案提供商业务模式转变的创新 IT 环境 • 增强现有业务流程并利用大数据和预测性维护的力量变得更加主动、以客户为导向和竞争力 • 利用 SAP HANA® 平台转变和简化整个 SAP® 解决方案环境
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The Data Tsunami for AGL Energy - SAP Industrial IoT Case Study
AGL Energy 的数据海啸
SAP
AGL Energy 是澳大利亚最大的电力零售商之一,正在维多利亚州(包括其首府墨尔本)的 220 万户家庭和 300,000 家企业中用交互式智能电表替换其机电电表。这几乎是电力供应商日常数据处理量的 4,320 倍。这也是一场“数据海啸”的开始,它从这 250 万个智能电表中膨胀并流入 AGL Energy 的计费和运营系统。 AGL 的业务要求- 对于批发能源:改进结算报告 - 对于商业能源组合管理:更好的负载预测、准确性和数据分析/分段以及更好的报告 - 对于分析:更好的预测和报告
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Driving Two Million Vehicles with Real-Time Data - SAP Industrial IoT Case Study
使用实时数据驾驶 200 万辆汽车
SAP
对于 ARI,客户服务是关键。全球 7 个客户联络中心每年处理约 400 万个呼叫,需要分析海量的日常信息,人工耗时长达两天,从而对服务水平产生负面影响。随着 ARI 收集的数据量每 14 个月翻一番,他们的内部 ETL 数据仓库限制了他们全面帮助客户降低车队成本和提高运营效率的能力。
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Embracing Business Success in Real Time  - SAP Industrial IoT Case Study
实时拥抱业务成功
SAP
· 加强对不断增长的大数据的控制以改进业务决策· 管理微生物学、分子生物学、动物细胞培养、植物组织培养和实验室化学品实验室器具领域的 28,000 个生物技术库存单位的数据· 加速报告生成和分析-时间数据
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