Arquitetura da solução: Monitoramento de motores de aeronaves para manutenção preditiva no setor aeroespacial

A solução de Manutenção preditiva do Microsoft Azure demonstra como combinar os dados em tempo real da aeronave com a análise, a fim de monitorar sua integridade.

Essa solução é criada nos serviços gerenciados do Azure: Azure Stream Analytics, Hubs de Eventos, Machine Learning Studio, HDInsight, Banco de Dados SQL do Azure e a Data Factory. Esses serviços são executados em um ambiente de alta disponibilidade, com correção e suporte, permitindo que você foque a sua solução em vez de o ambiente em que eles são executados.

Monitoramento de motores de aeronaves para manutenção preditiva no setor aeroespacialA solução de Manutenção preditiva do Microsoft Azure demonstra como combinar os dados em tempo real da aeronave com a análise, a fim de monitorar sua integridade.Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitorSQL DatabaseMachine LearningPower BI Event HubStream AnalyticsHDInsightGeography Data(Blob Storage)Engine Sensor Data (Simulated)

Diretrizes de implementação

Produtos/descrição Documentação

Azure Stream Analytics

O Stream Analytics oferece análises próximas ao tempo real no fluxo de entrada do Hub 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.

Hubs de Eventos

Os Hubs de Eventos ingerem dados brutos da linha de assembly e os transmitem ao Stream Analytics.

Machine Learning Studio

O Machine Learning prevê possíveis falhas com base nos dados em tempo real enviados da linha de assembly pelo Stream Analytics.

HDInsight

O HDInsight executa scripts do Hive para oferecer agregações nos eventos brutos que foram arquivados pelo Stream Analytics.

Banco de Dados SQL do Azure

O Banco de Dados SQL armazena os resultados de previsão recebidos do Machine Learning e publica os dados no Power BI.

Data Factory

O Data Factory manipula a orquestração, a programação e o monitoramento do pipeline de processamento em lotes.

O Power BI visualiza dados em tempo real da linha de assembly enviados pelo Stream Analytics, bem como as falhas previstas e os alertas do Data Warehouse.

Arquiteturas de solução relacionadas

Prevenção de defeitos com manutenção preditivaSaiba como usar o Azure Machine Learning para prever falhas antes de acontecerem com os dados de linha de assembly em tempo real.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

Saiba como usar o Azure Machine Learning para prever falhas antes de acontecerem com os dados de linha de assembly em tempo real.

Saiba mais
Percepções preditivas com telemática de veículosSaiba como concessionárias de carros, fabricantes e empresas de seguro podem utilizar o Microsoft Azure para obter percepções preditivas sobre a integridade do veículo e os hábitos de direção.Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitorSQL Data WarehouseMachine LearningMachine LearningPower BI Event HubStream AnalyticsHDInsightGeography Data(Blob Storage)Vehicle CatalogueDiagnotic Events (Simulated)

Saiba como concessionárias de carros, fabricantes e empresas de seguro podem utilizar o Microsoft Azure para obter percepções preditivas sobre a integridade do veículo e os hábitos de direção.

Saiba mais