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솔루션 아키텍처: 예측 유지 관리를 통해 결함 방지

Azure Machine Learning을 사용하면, 실시간 어셈블리 라인 데이터에서 오류가 발생하기 전에 예측할 수 있습니다.

이 솔루션은 Azure 관리 서비스를 기반으로 합니다. Stream Analytics, Event Hubs, Machine Learning Studio, SQL Data Warehouse 그리고 Power BI. 이러한 서비스는 고가용성 환경에서 실행되고 패치되며 지원되므로, 솔루션이 실행되는 환경 대신 솔루션에 집중할 수 있습니다.

예측 유지 관리를 통해 결함 방지Azure Machine Learning을 사용하면, 실시간 어셈블리 라인 데이터에서 오류가 발생하기 전에 예측할 수 있습니다.Azure SQL DWMachine Learning(Real time predictions)Power BIALS test measurements (Telemetry)Event HubStream Analytics(Real time analytics)Dashboard of predictions/alertsRealtime data stats, Anomaliesand aggregatesRealtime event and predictions

구현 가이드

제품/설명 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.

SQL Data Warehouse

SQL Data Warehouse는 어셈블리 라인 데이터를 장애 예측과 함께 저장합니다.

Power BI

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

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