Arquitetura da solução: Prevenção de defeitos com manutenção preditiva

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

Essa solução é criada nos serviços gerenciados do Azure: Azure Stream Analytics, Hubs de Eventos, Machine Learning Studio e a Azure Synapse Analytics. 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.

Defect prevention with predictive maintenanceLearn how to use Azure Machine Learning to predict failures before they happen with real-time assembly line data.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

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.

Azure Synapse Analytics

O Synapse Analytics armazena dados da linha de assembly junto com previsões de falha.

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.

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