Løsningsarkitektur: Kvalitetskontroll for produksjonsprosesser

Uten et system for produksjonskontroll som kan identifisere forsinkelser eller mulige feil for å forbedre den totale prosessen, kan produksjonsselskap tape penger og produktivitet på skrap og at arbeid må gjøres på nytt. I tillegg kan tilbakekallinger i stor skala ryste kundenes tillit og svekke bunnlinjen ytterligere.

Denne løsningen introduserer en kvalitetskontroll som bidrar til å forutse svikt i produksjonen (på samlebåndet) slik at selskapet kan produsere mer med mindre svinn og bedre inntjening. Det bruker testsystemer som allerede er etablert samt data om feil, og ser spesifikt på returer og funksjonelle feil på slutten av et samlebånd. Ved å kombinere disse dataene med domenekunnskap og analyse av grunnleggende årsaker innenfor en modulær design som innkapsler hovedtrinnene i produksjonen, får man en løsning med avanserte analyser som bruker maskinlæring til å forutse feil før de skjer.

Tidlig oppfanging av fremtidige feil fører til at reparasjoner blir billigere eller til og med ikke trengs, noe som vanligvis er mer kostnadseffektivt enn alle kostnader knyttet til tilbakekalling og garantier.

Distribuer til Azure

Bruk den følgende forhåndsbygde malen til å distribuere denne arkitekturen til Azure

Distribuer til Azure
Azure SQL DW Machine Learning(Real time predictions) Power BI ALS test measurements (Telemetry) Event Hub Stram Analytics(Real time analytics) Dashboard of predictions/alerts Realtime data stats, Anomaliesand aggregates Realtime event and predictions

Implementeringsveiledning

Produkter Dokumentasjon

Stream Analytics

Stream Analytics gir tilnærmet sanntidsanalyse av inndataflyten fra Azure Event Hub. Inndata filtreres og sendes til et Machine Learning-endepunkt, til slutt sendes resultatene til Power BI-instrumentbordet.

Event Hubs

Event Hubs importerer rå samlebåndsdata og sender dem videre til Stream Analytics.

Machine Learning

Machine Learning predikerer potensielle feil basert på sanntids samlebåndsdata fra Stream Analytics.

SQL-datalager

SQL Data Warehouse lagrer samlebåndsdata sammen med feilprediksjoner.

strøm~~POS=TRUNC BI

Power BI visualiserer sanntids samlebåndsdata fra Stream Analytics og de predikerte feilene og varslene fra Data Warehouse.

Relaterte løsningsarkitekturer