Løsningsarkitektur: Forebyggelse af fejl med forudsigende vedligeholdelse

Uden et kontrolsystem i produktionen, som kan identificere nedgange eller mulige fejl og forbedre den samlede proces, kan produktionsvirksomheder nemt ende med at miste penge og produktivitet på kasserede produkter eller produkter, der skal omarbejdes. Ligesom storstilede produkttilbagekaldelser kan påvirke forbrugernes tillid og dermed bundlinjen yderligere.

Denne løsning introducerer en kvalitetskontrolproces, som gør det muligt at forudse fejl for produktionspipelinen (samlebåndslinjen), så virksomheden kan spare penge gennem øget produktion og mindre spild. Den bruger eksisterende testsystemer og fejldata med særligt fokus på returneringer og funktionelle fejl i slutningen af samlebåndslinjen. Ved at kombinere disse data med områdekendskab og rodårsagsanalyse i et modulbaseret design, som omfatter primære behandlingstrin, får du en avanceret analyseløsning, som anvender Machine Learning til at forudse fejl, før de opstår.

Tidlig registrering af fejl, før de opstår, muliggør billigere reparationer eller endda kassering af produkter, hvilket ofte er mere økonomisk for virksomheden end produkttilbagekaldelser og garantikrav.

Installér på Azure

Brug følgende forhåndsbyggede skabelon til at installere denne arkitektur på Azure

Installér på Azure
Azure SQL DW Machine Learning(Real time predictions) Power BI ALS test measurements (Telemetry) Event Hub Stream Analytics(Real time analytics) Dashboard of predictions/alerts Realtime data stats, Anomaliesand aggregates Realtime event and predictions

Implementeringsvejledning

Produkter Dokumentation

Stream Analytics

Stream Analytics leverer analyser i nær-realtid af inputstrømmen fra Azure Event Hub. Inputdata filtreres og videresendes til et Machine Learning-slutpunkt, som slutter med at sende resultaterne til Power BI-dashboardet.

Event Hubs

Event Hubs overfører rå samlebåndsdata og videresender dem til Stream Analytics.

Machine Learning Studio

Machine Learning forudsiger potentielle fejl baseret på samlebåndsdata i realtid fra Stream Analytics.

SQL Data Warehouse

SQL Data Warehouse bruges til lagring af samlebåndsdata sammen med forudsigelser om fejl.

Power BI

Power BI visualiserer samlebåndsdata i realtid fra Stream Analytics og de forudsete fejl og advarsler fra Data Warehouse.

Related solution architectures