편집

항공기 엔진 예측 모니터링

Azure Data Factory
Azure Event Hubs
Azure HDInsight
Azure Machine Learning
Azure Stream Analytics
Azure Monitor

솔루션 아이디어

이 문서는 솔루션 아이디어입니다. 잠재적인 사용 사례, 대체 서비스, 구현 고려 사항 또는 가격 책정 지침과 같은 추가 정보로 콘텐츠를 확장하려면 GitHub 피드백을 제공하여 알려주세요.

Microsoft Azure의 예측 유지 관리 솔루션에서 실시간 항공기 데이터를 분석과 결합하여 항공기 상태를 모니터링하는 방법을 보여 줍니다.

이 솔루션은 Azure Stream Analytics, Event Hubs, Azure Machine Learning, HDInsight, Azure SQL Database, Data Factory 및 Power BI를 사용하여 빌드됩니다. 해당 서비스는 고가용성 환경에서 실행되고 패치되며 지원되므로 실행되는 환경이 아니라 솔루션에 집중할 수 있습니다.

아키텍처

아키텍처 다이어그램: Azure를 사용하여 예측 항공기 유지 관리를 위한 항공기 엔진 모니터링

이 아키텍처의 Visio 파일을 다운로드합니다.

구성 요소

  • Azure Stream Analytics는 Azure Event Hubs의 입력 스트림에 대한 분석을 거의 실시간으로 제공합니다. 입력 데이터가 필터링되어 Machine Learning 엔드포인트로 전달되고, 마지막으로 결과를 Power BI 대시보드로 보냅니다.
  • Event Hubs는 원시 어셈블리 라인 데이터를 수집하고 Stream Analytics에 전달합니다.
  • Azure Machine Learning은 Stream Analytics의 실시간 어셈블리 라인 데이터를 기반으로 잠재적인 오류를 예측합니다.
  • HDInsight는 Hive 스크립트를 실행하여 Stream Analytics에서 보관한 원시 이벤트에 대한 집계를 제공합니다.
  • Azure SQL Database는 Machine Learning에서 받은 예측 결과를 저장하고 Power BI에 데이터를 게시합니다.
  • Data Factory는 일괄 처리 파이프라인의 오케스트레이션, 예약 및 모니터링을 처리합니다.
  • Power BI를 사용하면 Stream Analytics의 실시간 어셈블리 라인 데이터와 Data Warehouse의 예측된 실패 및 경고를 시각화할 수 있습니다.

시나리오 정보

잠재적인 사용 사례

이 솔루션은 항공기 및 항공 우주 산업에 이상적입니다.

올바른 정보를 사용하면 유지 관리를 수행해야 하는 시기를 예측하기 위해 장비의 상태를 확인할 수 있습니다. 예측 유지 관리는 다음 항목에 사용할 수 있습니다.

  • 실시간 진단
  • 실시간 비행 지원
  • 예후
  • 비용 절감

다음 단계

제품 설명서를 참조하세요.

기계 학습을 사용한 예측 유지 관리 및 예측에 대한 다른 Azure 아키텍처 센터 문서를 읽어보세요.