Garantia de qualidade

Os sistemas de garantia de qualidade permitem que os negócios evitem defeitos durante seus processos de entrega de itens ou serviços para os clientes. Criar um sistema desse tipo, que coleta dados e identifica possíveis problemas junto a um pipeline, pode oferecer enormes vantagens. Por exemplo, na fabricação digital, a garantia de qualidade na linha de assembly é imperativa. Identificar lentidão e possíveis falhas antes que elas ocorram em vez de após elas serem detectadas pode ajudar as empresas a reduzir custos de descarte e retrabalho, aumentando simultaneamente a produtividade.

Essa solução mostra como prever falhas usando o exemplo de pipelines de fabricação (linhas de assembly). Isso é realizado usando 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 genérica que usa o aprendizado de máquina para prever falhas antes que elas ocorram. A previsão de falhas futuras ajuda permite a redução de custos de reparos e até mesmo de descartes, que geralmente são mais economicamente rentáveis do que os custos de uma garantia ou recall.

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Descrição

Observação: se você já tiver implantado esta solução, clique aqui para exibir sua implantação.

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Tempo de provisionamento estimado: 30 minutos

O Cortana Intelligence Suite fornece ferramentas de análise avançadas por meio do Microsoft Azure – ingestão de dados, armazenamento de dados, processamento de dados e componentes de análise avançados – todos os elementos essenciais para criar uma garantia de qualidade para solução de fabricação. A solução é implementada na nuvem, usando a plataforma Microsoft Azure online flexível que separa componentes da infraestrutura (ingestão de dados, armazenamento, movimentação de dados, visualização) do mecanismo de análise compatível com linguagens DS modernas como R e Python. O componente de modelagem de solução pode então ser restringido conforme necessário e ser implementado usando algoritmos de alto desempenho do Azure Machine Learning ou bibliotecas de software livre (R/Python) ou de um fornecedor de soluções terceirizado. O botão “Implantar” inicializará um fluxo de trabalho que implantará uma instância da solução no Grupo de Recursos na assinatura do Azure que você especificar. A solução inclui vários serviços do Azure (descritos abaixo), juntamente com um trabalho da Web que simula dados para que você tenha uma solução de trabalho de ponta a ponta logo após a implantação. Para instruções de pós-implantação e mais detalhes sobre a implementação técnica, consulte as instruções aqui.

Detalhes técnicos e fluxo de trabalho

Os dados de simulação da Linha de assembly de fabricação são transmitidos pelos Trabalhos da Web do Azure recém-implantados.
Estes dados sintéticos abastecem os Hubs de Eventos do Azure como pontos ou eventos de dados, que serão usados no restante do fluxo da solução e armazenados no SQL Data Warehouse do Azure.
Há dois trabalhos do Azure Stream Analytics usados nesse padrão para fornecer uma análise praticamente em tempo real do fluxo de entrada do Hub de Eventos do Azure. Os dois trabalhos filtram os dados de entrada e passam os pontos de dados juntos para um ponto de extremidade do Azure Machine Learning enviando os resultados para um dashboard do Power BI.
Finalmente, o Power BI é usado para a visualização dos resultados.

Aviso de isenção de responsabilidade

© 2017 Microsoft Corporation. Todos os direitos reservados. Estas informações são fornecidas “no estado em que se encontram” e poderão ser alteradas sem aviso. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, com relação às informações aqui fornecidas. Dados de terceiros foram utilizados para gerar esta Solução. Você é responsável por respeitar os direitos de terceiros, incluindo a obtenção e o cumprimento de licenças relevantes com o intuito de criar conjuntos de dados similares.

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