Editar

Monitoramento preditivo de motores de aeronaves

Fábrica de dados do Azure
Hubs de eventos do Azure
Azure HDInsight
Azure Machine Learning
Stream Analytics do Azure
Azure Monitor

Ideias de solução

Esse artigo é uma ideia de solução. Se você deseja que ampliemos o conteúdo com mais informações, como possíveis casos de uso, serviços alternativos, considerações de implementação ou diretrizes de preços, fale conosco fornecendo comentários no GitHub.

A solução de Manutenção Preditiva do Microsoft Azure demonstra como combinar dados de aeronave em tempo real com análise para monitorar a integridade das aeronaves.

Essa solução é criada com o Azure Stream Analytics, o Hubs de Eventos, o Azure Machine Learning, o HDInsight, o Banco de dados SQL do Azure SQL, o Data Factory e o Power BI. Esses serviços são executados em um ambiente de alta disponibilidade, com patch e suporte, permitindo que você se concentre em sua solução em vez de no ambiente em que eles são executados.

Arquitetura

Diagrama de arquitetura: monitoramento de motores de aeronaves para manutenção preditiva de aeronaves com Azure.

Baixe um Arquivo Visio dessa arquitetura.

Componentes

  • O Azure Stream Analytics fornece análise quase em tempo real no fluxo de entrada dos Hubs de Eventos do Azure. Os dados de entrada são filtrados e transmitidos para um ponto de extremidade do Machine Learning e, finalmente, os resultados são enviados para o painel do Power BI.
  • Os Hubs de Eventos ingerem dados brutos de linha de assembly e os transmitem para o Stream Analytics.
  • O Azure Machine Learning prevê possíveis falhas com base em dados de linha de assembly em tempo real do Stream Analytics.
  • O HDInsight executa scripts do Hive para fornecer agregações sobre os eventos brutos que foram arquivados pelo Stream Analytics.
  • O Banco de Dados SQL do Azure armazena os resultados de previsão recebidos do Machine Learning e publica dados no Power BI.
  • O Data Factory lida com a orquestração, o agendamento, o gerenciamento de recursos e o monitoramento do pipeline de processamento em lote.
  • O Power BI permite a visualização de dados de linha de assembly em tempo real do Stream Analytics e as falhas e alertas previstos do Data Warehouse.

Detalhes do cenário

Possíveis casos de uso

Essa solução é ideal para as indústrias aeronáutica e aeroespacial.

Com as informações corretas, é possível determinar a condição do equipamento para prever quando a manutenção deve ser executada. A manutenção preditiva pode ser usada para os seguintes itens:

  • Diagnóstico em tempo real.
  • Assistência de voo em tempo real.
  • Prognósticos.
  • Redução de custos.

Próximas etapas

Mais documentação do produto:

Leia outros artigos do Centro de Arquitetura do Azure sobre manutenção preditiva e previsão com aprendizado de máquina: