품질 보증

비즈니스는 품질 보증 시스템을 통해 고객에게 상품 또는 서비스를 제공하는 전체 프로세스에서 결함을 방지할 수 있습니다. 파이프라인을 따라 데이터를 수집하고 잠재적인 문제를 식별하는 시스템을 빌드하면 큰 장점이 있을 수 있습니다. 예를 들어 디지털 제조에서 어셈블리 라인에 대한 품질 보증은 필수적입니다. 속도 저하와 잠재적인 문제를 감지된 후보다는 발생하기 전에 식별하면 회사에서는 생산성을 개선하면서 폐기 및 재작업 비용을 줄일 수 있습니다.

이 솔루션은 제조 파이프라인(어셈블리 라인)의 예를 사용하여 장애를 예측하는 방법을 보여 줍니다. 이를 위해 이미 보유한 테스트 시스템과 장애 데이터를 사용하여 구체적으로 어셈블리 라인 끝의 반환 및 기능 장애를 조사합니다. 이러한 결과에 주 처리 단계를 캡슐화하는 모듈식 설계 내에서 도메인 지식과 근본 원인 분석을 결합하여 기계 학습으로 장애를 예측하는 일반적인 고급 분석 솔루션을 제공합니다. 조기에 장애를 예측하면 수리 비용을 절감하고 폐기를 방지할 수 있으므로 리콜 및 보증 비용보다 훨씬 경제적입니다.

설명

참고: 이 솔루션을 이미 배포한 경우 여기를 클릭하여 배포를 확인하세요.

시간을 절약하고 이러한 훈련된 SI 파트너 중 한 명이 이 솔루션의 개념 증명, 배포 및 통합을 도울 수 있도록 하세요.

예상 프로비전 시간: 30분

Cortana Intelligence Suite는 제조용 품질 보증 솔루션을 빌드하기 위한 모든 필수 요소인 고급 분석 도구(데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 처리 및 고급 분석 구성 요소)를 Microsoft Azure를 통해 제공합니다. 이 솔루션은 인프라 구성 요소(데이터 수집, 저장소, 데이터 이동, 시각화)를 R 및 Python 같은 최신 DS 언어를 지원하는 분석 엔진에서 분리하는 유연한 온라인 Microsoft Azure 플랫폼을 사용하여 클라우드에서 구현됩니다. 솔루션 모델링 구성 요소는 필요에 따라 다시 학습되고 고성능 Azure Machine Learning 알고리즘이나 오픈 소스(R/Python) 라이브러리를 사용하여 구현되거나 타사 솔루션 공급업체로부터 구현될 수 있습니다. ‘배포’ 단추를 누르면 지정한 Azure 구독의 리소스 그룹 내에 솔루션의 인스턴스를 배포하는 워크플로가 시작됩니다. 솔루션은 여러 Azure 서비스(아래에 설명되어 있음)와 함께, 배포 직후 작동하는 종단 간 솔루션이 있도록 데이터를 시뮬레이트하는 웹 작업을 포함합니다. 배포 후 지침과 기술 구현에 대한 자세한 내용은 여기의 지침을 참조하세요.

기술 세부 정보 및 워크플로

  1. 제조 어셈블리 라인 시뮬레이션 데이터는 새로 배포된 Azure WebJobs에서 스트리밍됩니다.
  2. 이 가상 데이터는 솔루션 흐름의 나머지 부분에서 사용되고 Azure SQL Data Warehouse에 저장될 데이터 요소/이벤트로 Azure Event Hubs 및 Azure SQL 서비스에 공급됩니다.
  3. 이 패턴에서는 Azure Event Hub의 입력 스트림에 대한 거의 실시간 분석을 제공하기 위해 두 가지 Azure Stream Analytics 작업이 사용됩니다. 두 가지 작업은 모두 입력 데이터를 필터링하고 Azure Machine Learning 끝점까지 데이터 요소를 전달하여 결과를 Power BI 대시보드에 보냅니다.
  4. 마지막으로 Power BI는 결과 시각화에 사용됩니다.

고지 사항

©2017 Microsoft Corporation. All rights reserved. 이 정보는 “있는 그대로” 제공되며 예고 없이 변경될 수 있습니다. Microsoft는 여기에 제공된 정보에 대해 어떠한 명시적 또는 묵시적 보증도 하지 않습니다. 타사 데이터는 솔루션을 생성하는 데 사용되었습니다. 유사한 데이터 집합을 만들기 위해 관련 라이선스를 확보하고 준수하는 것을 비롯한 다른 사람의 권리를 존중하는 것은 귀하의 책임입니다.

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