Upravit

Kontrola kvality

Azure Event Hubs
Azure Machine Learning
Azure Stream Analytics
Power BI

Systémy kontroly kvality umožňují firmám zabránit chybám v rámci procesů doručování zboží nebo služeb zákazníkům. Vytvoření takového systému, který shromažďuje data a identifikuje možné problémy, poskytuje mimořádné výhody. Například v digitální výrobě je zajištění kvality napříč celou výrobní linkou naprostou nezbytností. Odhalení zpomalení a potenciálních selhání dřív, než k nim dojde, pomáhá společnostem snižovat náklady na zmetky a opakovanou práci a zároveň zvýšit produktivitu.

Architektura

Architecture diagram shows data into Azure Event Hubs, then to Data Lake, then processes with Stream Analytics, finally to Power BI visualization.

Stáhněte si soubor aplikace Visio s touto architekturou.

Tok dat

  1. Generátor událostí zdrojového systému streamuje data do služby Azure Event Hubs.
  2. Služba Event Hubs používá funkci Capture k odesílání nezpracovaných událostí do Data Lake.
  3. Úloha Stream Analytics čte data z Event Hubs v reálném čase.
  4. Úloha Stream Analytics volá model ML ve službě Azure Machine Učení k předpovídání selhání nebo chyby.
  5. Úloha Stream Analytics odesílá agregace datových proudů do řídicího panelu Power BI v reálném čase pro operace.
  6. Úloha Stream Analytics nasdílí zpracovávaná data v reálném čase do fondu Azure Synapse SQL.
  7. Služba Logic Apps odesílá upozornění ze streamovaných dat do mobilního telefonu.
  8. Power BI se používá pro vizualizaci výsledků.

Komponenty

  • Event Hubs ingestuje události sestavení a předává je do Stream Analytics a webové služby Azure ML.
  • Azure Stream Analytics: Stream Analytics přijímá vstupní stream ze služby Event Hubs, volá webovou službu Azure ML, která provede předpovědi, a odešle stream do Azure Synapse a Power BI a Logic Apps pro upozornění.
  • Azure Machine Učení: Machine Učení pomáhá navrhovat, testovat, zprovoznit a spravovat řešení prediktivní analýzy v cloudu a nasazovat webové služby, které můžou volat Stream Analytics.
  • Účty úložiště: Azure Storage ukládá nezpracované události streamovaná data ze služby Event Hubs a slouží k dlouhodobé trvalosti dat.
  • Logic Apps: Odesílá výstrahy vygenerované ze streamovaných dat do zařízení operátora.
  • Synapse Analytics: Umožňuje ukládat relační data pro ad hoc a plánované analytické zpracování a analytické dotazy uživatelů.
  • Power BI: Vizualizuje provozní řídicí panely v reálném čase a také servery pro analytické sestavy.

Alternativy

  • V závislosti na scénáři je možné základní architekturu zjednodušit odebráním dávkové vrstvy – odebráním úložiště pro nezpracované události a Azure Synapse pro relační data.
  • Azure SQL Database je spravovaná relační databáze jako služba. V závislosti na vašich objemech dat a vzorech přístupu můžete zvolit Azure SQL Database.
  • Azure Functions poskytuje efektivní bezserverový přístup, pokud je architektura úloh zaměřená na jemně odstupňované distribuované komponenty, což vyžaduje minimální závislosti, kdy se jednotlivé komponenty vyžadují jenom ke spouštění na vyžádání (ne nepřetržitě) a orchestrace komponent se nevyžaduje.
  • IoT Hub funguje jako centrální centrum zpráv pro zabezpečenou obousměrnou komunikaci s identitou jednotlivých zařízení mezi cloudovou platformou a stavebním vybavením a dalšími prvky lokality. IoT Hub dokáže rychle shromažďovat data pro každé zařízení pro příjem dat do kanálu analýzy dat.

Podrobnosti scénáře

Potenciální případy použití

Toto řešení na příkladu výrobních kanálů (montážní linky) ukazuje, jak předvídat selhání. To se provádí pomocí testovacích systémů, které jsou již zavedeny a data o selhání, konkrétně při pohledu na návraty a funkční selhání na konci montážní linky. Díky kombinaci těchto prvků s poznatky z oboru a analýzou původní příčiny v rámci modulárního návrhu, který zapouzdřuje hlavní kroky výroby, poskytujeme obecné řešení pokročilé analýzy, které pomocí strojového učení předpovídá chyby dřív, než k nim dojde. Včasná předpověď budoucích chyb umožňuje levnější opravy nebo dokonce zahození, což je obvykle nákladově efektivnější než náklady spojené s vracením a poskytováním záruky.

Důležité informace

Tyto aspekty implementují pilíře dobře architektuře Azure, což je sada hlavních principů, které je možné použít ke zlepšení kvality úlohy. Další informace naleznete v tématu Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Škálovatelnost

Většina komponent používaných v tomto ukázkovém scénáři jsou spravované služby, které se škálují na základě vašich aktuálních potřeb scénáře.

Obecné pokyny k návrhu škálovatelných řešení najdete v kontrolním seznamu k efektivitě výkonu v Centru architektury Azure.

Zabezpečení

Zabezpečení poskytuje záruky proti záměrným útokům a zneužití cenných dat a systémů. Další informace najdete v tématu Přehled pilíře zabezpečení.

Spravované identity pro prostředky Azure slouží k zajištění přístupu k jiným prostředkům interním pro váš účet. Povolte přístup jenom k požadovaným prostředkům v těchto identitách, abyste zajistili, že vaše funkce (a potenciálně i vašim zákazníkům) nezpřístupní nic dalšího.

Obecné pokyny k návrhu zabezpečených řešení najdete v dokumentaci k zabezpečení Azure.

Odolnost

Všechny komponenty v tomto scénáři se spravují, takže na regionální úrovni jsou všechny odolné automaticky.

Obecné pokyny k návrhu odolných řešení najdete v tématu Principy návrhu spolehlivosti.

Další kroky