Architettura della soluzione: Monitoraggio dei motori degli aerei per la manutenzione predittiva nel settore aerospaziale

I trasporti aerei sono essenziali per la vita moderna. I motori degli aerei, tuttavia, sono costosi e per mantenerli operativi è necessaria una manutenzione frequente da parte di tecnici molto esperti specializzati. Le ore di produzione perse a causa del tempo di inattività possono accumularsi e ridurre i profitti potenziali. Il carburante, inoltre, rappresenta il 10% del costo totale operativo di un aereo, quindi l'efficienza è importante.

I motori degli aerei moderni sono dotati di sensori altamente sofisticati, che tengono traccia del funzionamento. Combinando i dati di questi sensori con le analisi avanzate, è possibile monitorare l'aereo in tempo reale e prevedere la vita utile rimanente di un componente del motore, per pianificare la manutenzione in modo tempestivo per evitare guasti meccanici.

Questo sistema di monitoraggio dell'integrità degli aerei prevede la vita utile rimanente dei componenti del motore. Include l'inserimento di dati, l'archiviazione di dati, l'elaborazione di dati e le analisi avanzate, tutti aspetti essenziali per la creazione di una soluzione di manutenzione predittiva end-to-end. Anche se questo esempio è personalizzato per il monitoraggio dei motori degli aerei, la soluzione può essere generalizzata con facilità per altri scenari di manutenzione predittiva.

Riducendo il tempo di inattività e assicurando il funzionamento efficiente dei motori, questa soluzione consente di mantenere operativa la flotta di aerei nel modo più redditizio possibile.

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Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor SQL Database Machine Learning Power BI Event Hub Stream Analytics HDInsight Geography Data(Blob Storage) Engine Sensor Data (Simulated)

Linee guida di implementazione

Prodotti/Descrizione Documentazione

Analisi di flusso

Analisi di flusso fornisce analisi in tempo quasi reale sul flusso di input dall'Hub eventi di Azure. I dati di input vengono filtrati e passati a un endpoint di Machine Learning, inviando infine i risultati al dashboard di Power BI.

Hub eventi

Hub eventi inserisce dati non elaborati della catena di montaggio e li passa ad Analisi di flusso.

Machine Learning Studio

Machine Learning prevede gli errori potenziali in base ai dati in tempo reale della catena di montaggio da Analisi di flusso.

HDInsight

HDInsight esegue script Hive per fornire aggregazioni sugli eventi non elaborati archiviati da Analisi di flusso.

Database SQL

Il database SQL archivia i risultati delle previsioni ricevuti da Machine Learning e pubblica i dati in Power BI.

Data Factory

Data Factory gestisce l'orchestrazione, la pianificazione e il monitoraggio della pipeline di elaborazione batch.

Power BI

Power BI visualizza i dati in tempo reale della catena di montaggio da Analisi di flusso e gli errori e gli avvisi previsti da Data Warehouse.

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