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

Economize tempo e deixe que um desses parceiros de SI treinados ajude com uma prova de conceito e com a implantação e integração dessa solução.

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 em um 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

  1. Os dados de simulação da Linha de assembly de fabricação são transmitidos pelos Trabalhos da Web do Azure recém-implantados.
  2. Estes dados sintéticos abastecem os Hubs de Eventos do Azure como pontos/eventos de dados, que serão consumidos no restante do fluxo da solução e armazenados no Azure Synapse Analytics.
  3. 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.
  4. Finalmente, o Power BI é usado para a visualização dos resultados.

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QualitätssicherungMithilfe von Qualitätssicherungssystemen können Unternehmen Fehler in allen Prozessen der Herstellung und Bereitstellung von Waren oder Dienstleistungen für Kunden vermeiden. Ein solches System, das Daten sammelt und potenzielle Probleme in einer Pipeline identifiziert, kann erhebliche Vorteile bieten. Bei der digitalen Fertigung z.B. ist die Qualitätssicherung in der gesamten Montagelinie zwingend erforderlich. Wenn Unternehmen Verzögerungen und mögliche Ausfälle ermitteln können, bevor diese eintreten und nicht erst, nachdem sie entdeckt wurden, können sie die Kosten für Ausschuss und Nachbearbeitung senken und gleichzeitig die Produktivität erhöhen.

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실시간 데이터 스트림의 변칙 검색Cortana Intelligence IT Anomaly Insights 솔루션을 사용하면 대규모 조직 내의 IT 부서에서는 IT 인프라(CPU, 메모리 등), 서비스(시간 초과, SLA 편차, brownout 등) 및 기타 KPI(핵심 성과 지표)(주문 백로그, 로그인 및 결제 실패 등)로부터의 기본적인 상태 메트릭을 바탕으로 확장 가능한 자동화된 방식으로 문제를 빠르게 진단하고 해결할 수 있습니다. 이 솔루션을 통해 사용자 지정 데이터를 사용해 볼 수 있는 ‘평가판 사용해 보기’ 환경에서 솔루션이 제공하는 가치를 쉽게 실현할 수 있습니다. ‘배포’ 환경을 사용하여 종단 간 솔루션 구성 요소를 Azure 구독에 배포하고 필요에 따라 사용자 지정을 완벽하게 제어하는 방식으로 Azure에서 솔루션을 빠르게 시작할 수 있습니다.

Detecção de Anomalias em Fluxos de Dados em Tempo Real

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