Arquitetura da solução: Prevenção de defeitos com manutenção preditiva

Sem um sistema de controle de produção capaz de identificar desacelerações ou possíveis falhas para melhorar o processo geral, empresas do setor de manufatura podem perder dinheiro e produtividade com descartes e retrabalho. Além disso, recalls de grande escala podem abalar a confiança do consumidor, afetando os resultados.

Esta solução apresenta um processo de controle de qualidade que ajuda a prever falhas em pipelines de produção (linhas de assembly), assim, sua empresa poderá produzir mais com menos desperdício e economia de custos. A solução usa sistemas de testes prontos, além de dados de falha, analisando de forma específica os retornos e as falhas funcionais no final de uma linha de assembly. Ao combinar isso com conhecimento de domínio e análise de causa raiz em um design modular que encapsule as principais etapas de processamento, ela oferece uma solução de análise avançada que usa o aprendizado de máquina para prever falhas antes que elas ocorram.

Prever falhas futuras ajuda a reduzir reparos onerosos e até mesmo descartes, que geralmente são mais economicamente rentáveis do que os custos de uma garantia ou recall.

Implantar no Azure

Use o modelo pré-compilado a seguir para implantar essa arquitetura no Azure

Implantar no Azure
Azure SQL DW Machine Learning(Real time predictions) Power BI ALS test measurements (Telemetry) Event Hub Stream Analytics(Real time analytics) Dashboard of predictions/alerts Realtime data stats, Anomaliesand aggregates Realtime event and predictions

Diretrizes de implementação

Produtos Documentação

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.

Estúdio de Machine Learning

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

SQL Data Warehouse

O SQL Data Warehouse armazena dados da linha de assembly junto com previsões de falha.

Power BI

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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