ソリューションのアーキテクチャ: 予測メンテナンスによる不具合の防止

遅延や起こり得る不具合を特定してプロセス全体の改善を実現できる製造管理システムがなければ、製造企業は、スクラップや作業のやり直しにコストがかさみ、生産性を失うことになってしまいます。さらに、大規模なリコールはコンシューマーの信頼を揺るがすことになり、最終的な収益にさらなる影響をもたらします。

無駄を減らしてコストを削減しつつ、御社の生産量を増やせるよう、本ソリューションでは、製造パイプライン (組み立てライン) の不具合の予測に役立つ品質管理プロセスを紹介します。このソリューションでは、すでに確立されているテスト システムと不具合データを使用します。特に、返品や組み立てライン終盤での機械の不具合に注目します。これらと専門知識や根本原因の分析を、主な処理手順をカプセル化するモジュラー デザイン内で組み合わせると、機械学習を活用して発生前に不具合を予測する高度な分析ソリューションを利用できるようになります。

未来の不具合を早期に発見できると、高額な修理の回数を減らせるだけでなく、廃棄という判断を下すことも可能になります。これらは通常、リコールや保証にかかるコストよりも経済的です。

Azure へのデプロイ

次の事前構築済みのテンプレートを使用し、Azure にこのアーキテクチャをデプロイする

Azure へのデプロイ
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

実装ガイダンス

製品 ドキュメント

Stream Analytics

Stream Analytics では、Azure イベント ハブから取得した入力ストリームをほぼリアルタイムで分析できます。入力データはフィルターされてから Machine Learning のエンドポイントに渡され、結果は最終的に Power BI のダッシュボードに送信されます。

Event Hubs

Event Hubs は、組み立てラインの生データを取り込み、Stream Analytics に送信します。

Machine Learning Studio

Machine Learning は、Stream Analytics で取得したリアルタイムの組み立てラインのデータに基づいて、起こり得る不具合を予測します。

SQL Data Warehouse

SQL Data Warehouse は、不具合の予測と共に組み立てラインのデータを格納します。

Power BI

Power BI は、Stream Analytics から取得したリアルタイムの組み立てラインのデータと Data Warehouse から取得した予測される不具合とアラートを視覚化します。

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