Lösungsarchitektur: Überwachung von Flugzeugtriebwerken für den vorhersagbaren Wartungsbedarf für Luft- und Raumfahrt
Die Predictive Maintenance-Lösung von Microsoft Azure zeigt, wie Echtzeitdaten des Flugzeugs mit Analysen zur Überwachung der Flugzeugintegrität kombiniert werden.
Diese Lösung basiert auf diesen verwalteten Azure-Diensten: Azure Stream Analytics, Event Hubs, Machine Learning Studio, HDInsight, Azure SQL-Datenbank und der Data Factory. Diese Dienste werden in einer Hochverfügbarkeitsumgebung ausgeführt, gepatcht und unterstützt, sodass Sie sich auf die Lösung konzentrieren können, anstatt auf die Umgebung, in der sie ausgeführt wird.
Implementierungsleitfaden
| Produkte/Beschreibung | Dokumentation | |
|---|---|---|
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Azure Stream Analytics |
Stream Analytics stellt Analysen beinahe zur Echtzeit auf dem Eingabestring vom Azure-Event Hub bereit. Eingabedaten werden gefiltert und an einen Machine Learning-Endpunkt übermittelt wobei schlussendlich die Ergebnisse an das Power BI-Dashboard gesendet werden. | |
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Event Hubs |
Event Hubs erfasst Daten der Montagelinien und übergibt diese an Stream Analytics. | |
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Machine Learning Studio |
Machine Learning sagt potenzielle Fehler auf Grundlage von Echtzeitdaten der Montagelinien von Stream Analytics vorher. | |
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HDInsight |
HDInsight führt Hive-Skripts aus, um Aggregationen auf den Rohereignissen bereitzustellen, die durch Stream Analytics archiviert wurden. | |
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Azure SQL-Datenbank |
Die SQL-Datenbank speichern die Vorhersageergebnisse, die es vom Machine Learning-Dienst erhalten hat und veröffentlicht die Daten in Power BI. | |
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Data Factory |
Data Factory behandelt die Orchestrierung, Planung und Überwachung der Batchverarbeitungs-Pipeline. | |
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Power BI visualisiert Echtzeitdaten von Montagelinien von Stream Analytics und sagt Fehler und Warnungen von Data Warehouse vorher. |
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