Megoldásarchitektúra: Prediktív karbantartást támogató repülőgéphajtómű-figyelés a légi közlékedésben

A Microsoft Azure prediktív karbantartási megoldása megmutatja, miként kombinálhatók a repülőgépek valós idejű adatai a repülőgépek állapotfigyelését szolgáló elemzésekkel.

Ez a megoldás az alábbi, Azure által felügyelt szolgáltatásokra épül: Azure Stream Analytics, Event Hubs, Machine Learning Studio, HDInsight, Azure SQL Database és Data Factory. Ezek a szolgáltatások magas rendelkezésre állású környezetben futnak javítások és támogatás mellett, ami lehetővé teszi, hogy a környezet helyett a megoldásra tudjon fókuszálni.

Aircraft engine monitoring for predictive maintenance in aerospaceMicrosoft Azure’s Predictive Maintenance solution demonstrates how to combine real-time aircraft data with analytics to monitor aircraft health.Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitorSQL DatabaseMachine LearningPower BI Event HubStream AnalyticsHDInsightGeography Data(Blob Storage)Engine Sensor Data (Simulated)

Implementálási segédlet

Termékek/Leírás Dokumentáció

Azure Stream Analytics

A Stream Analytics biztosítja az Azure Event Hubstól beérkező adatfolyam közel valós idejű elemzését. A bejövő adatok szűrés után továbbadódnak egy Machine Learning-végpontnak, amely végül elküldi az eredményeket a Power BI irányítópultjára.

Event Hubs

Az Event Hubs nyers gyári adatokat tölt be, és átadja azokat a Stream Analyticsnek.

Machine Learning Studio

A Machine Learning a Stream Analyticstől származó valós idejű gyári adatok alapján előre jelzi a lehetséges meghibásodásokat.

HDInsight

A HDInsight Hive-parancsprogramok futtatásával végzi a Stream Analytics által archivált nyers események összesítését.

Azure SQL Database

Az SQL Database tárolja az Azure Machine Learning szolgáltatásból származó előrejelzési eredményeket, és közzéteszi az adatokat a Power BI számára.

Data Factory

A Data Factory végzi a kötegelt feldolgozási folyamat szervezését, ütemezését és figyelését.

A Power BI vizuálisan jeleníti meg a Stream Analyticstől származó valós idejű gyári adatokat és a Data Warehouse-ból származó hiba-előrejelzéseket és figyelmeztetéseket.

Kapcsolódó megoldásarchitektúrák

예측 유지 관리를 통해 결함 방지Azure Machine Learning을 사용하면, 실시간 어셈블리 라인 데이터에서 오류가 발생하기 전에 예측할 수 있습니다.Azure SQL DWMachine Learning(Real time predictions)Power BIALS test measurements (Telemetry)Event HubStream Analytics(Real time analytics)Dashboard of predictions/alertsRealtime data stats, Anomaliesand aggregatesRealtime event and predictions

Megtudhatja, hogyan jelezheti előre a hibákat azok bekövetkezte előtt az Azure Machine Learning valós idejű gyártósoradataival.

Részletek
Predictive insights with vehicle telematicsLearn how car dealerships, manufacturers and insurance companies can use Microsoft Azure to gain predictive insights on vehicle health and driving habits.Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitorSQL Data WarehouseMachine LearningMachine LearningPower BI Event HubStream AnalyticsHDInsightGeography Data(Blob Storage)Vehicle CatalogueDiagnotic Events (Simulated)

Tudjon meg többet arról, hogyan tudnak az autókereskedők és biztosítási cégek a Microsoft Azure segítségével az autó várható állapotával és a vezetési szokásokkal kapcsolatos előrejelzésekhez jutni.

Részletek