솔루션 아키텍처: 항공우주 분야에서 예측 유지 관리를 위한 항공기 엔진 모니터링

항공기 여행은 현대인의 삶에서 꼭 필요합니다. 하지만 항공기 엔진은 비싸고 전문 기술자에 의한 잦은 유지보수가 필요합니다. 다운타임으로 인한 생산 중단 시 수익성이 크게 감소할 수 있습니다. 또한 연료가 전체 항공기 운행 비용에서 10%를 차지하므로 효율이 중요합니다.

오늘날 항공기 엔진에는 정밀한 센서가 달려 있어 엔진 작동을 추적합니다. 고급 분석을 통해 센서로부터 데이터를 결합함으로써 항공기를 실시간으로 모니터링하고 엔진 부품의 남은 수명을 예측함으로써 유지보수를 정확히 계획하여 장애를 미리 방지할 수 있습니다.

항공기 상태 모니터링 시스템은 엔진 부품의 남은 수명을 예측합니다. 여기에는 데이터 수신, 데이터 저장, 데이터 처리, 고급 분석이 포함되며 이는 모두 엔드-투-엔드 예측 유지관리 솔루션 구축에 필수적인 요소입니다. 항공기 엔진 모니터링을 예로 들었지만 이 솔루션은 다른 예측 유지보수 시나리오에도 일반적으로 활용할 수 있습니다.

다운타임을 줄이고 효율적인 엔진 운용을 보장함으로써 가능한 한 수익성 높은 항공기 운용을 도와줍니다.

Azure에 배포

미리 빌드된 템플릿을 사용하여 이 아키텍처를 Azure에 배포하세요.

Azure에 배포
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)

구현 지침

제품 설명서

Stream Analytics

Stream Analytics는 Azure Event Hub의 입력 스트림에 대한 실시간에 가까운 분석을 제공합니다. 입력 데이터는 필터링되어 Machine Learning 엔드포인트로 전달되고 마지막으로 결과를 Power BI 대시보드에 전달합니다.

Event Hubs

Event Hubs는 원시 어셈블리 라인 데이터를 수집하여 Stream Analytics에 전달합니다.

Machine Learning Studio

Machine Learning이 Stream Analytics의 실시간 어셈블리 라인 데이터를 바탕으로 잠재적인 문제를 예측합니다.

HDInsight

HDInsight는 Hive 스크립트를 실행하여 Stream Analytics를 통해 달성한 원시 이벤트에 대한 집계를 제공합니다.

SQL Database

SQL Database는 Machine Learning으로부터 받은 예측 결과를 저장하고 Power BI로 데이터를 게시합니다.

데이터 팩터리

Data Factory는 배치 프로세스 파이프라인의 오케스트레이션, 스케줄링, 모니터링을 처리합니다.

Power BI

Power BI는 Stream Analytics의 실시간 어셈블리 라인 데이터와 Data Warehouse의 예측된 장애 및 경고를 시각화합니다.

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