ソリューションのアイデア
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Microsoft Azure の予測的なメンテナンス ソリューションは、リアルタイムの航空機データと分析を組み合わせて、航空機の正常性を監視する方法を示しています。
このソリューションは、Azure Stream Analytics、Azure Event Hubs、Azure Machine Learning、HDInsight、Azure SQL Database、Data Factory および Power BI を使用して構築されています。 これらのサービスは高可用性環境で実行され、パッチが適用され、サポートされているので、実行される環境ではなく、ソリューションに注力できます。
アーキテクチャ
このアーキテクチャの Visio ファイルをダウンロードします。
Components
- Azure Stream Analytics は、Azure Event Hubs からの入力ストリームに対するほぼリアルタイムの分析を提供します。 入力データがフィルター処理され Machine Learning エンドポイントに渡され、最終的に結果が Power BI ダッシュボードに送信されます。
- Event Hubs は未加工の組み立てライン データを取り込み、Stream Analytics に渡します。
- Azure Machine Learning は、Azure Stream Analytics からのリアルタイムの組み立てライン データに基づいて潜在的な障害を予測します。
- HDInsight は、Stream Analytics によってアーカイブされた未加工のイベントの集計を提供する Hive スクリプトを実行します。
- Azure SQL Database は Machine Learning から受信した予測結果を格納し、Power BI にデータを発行します。
- Data Factory は、オーケストレーション、スケジュール設定、およびバッチ処理のパイプラインの監視を処理します。
- Power BI は、Azure Stream Analytics からのリアルタイムの組み立てライン データ、および Data Warehouse からの予測されたエラーとアラートを視覚化できます。
シナリオの詳細
考えられるユース ケース
このソリューションは、航空機と航空宇宙の業界に最適です。
正しい情報を使用して、メンテナンスをいつ行うべきかを予測するために、機器の状態を判断することができます。 予測メンテナンスは、次の項目に使用できます。
- リアルタイム診断。
- リアルタイムのフライト アシスタンス。
- 予後。
- コスト削減。
次のステップ
次の製品ドキュメントを参照してください。
- Stream Analytics
- Event Hubs
- Azure Machine Learning
- HDInsight
- SQL Database
- Azure Data Factory
- Power BI
関連リソース
機械学習を使用した予測メンテナンスと予測に関する Azure アーキテクチャ センターの次の記事を参照してください。