Çözüm mimarisi: Tahmine dayalı bakımla hata önleme

Üretimdeki yavaşlamaları ve olası arızaları saptayıp sürecin genelini geliştirebilecek bir imalat denetim sistemi bulunmayan üretim şirketleri, ıskarta ve yeniden işlem nedeniyle para ve üretkenlik kaybına uğrayabilir. Ayrıca, geniş çaplı geri çağırmalar müşteride güven kaybına yol açarak kârınızı etkileyebilir.

Bu çözüm, imalat işlem hatlarındaki (montaj hatları) olası arızaların tahmin edilmesine yardımcı olan bir kalite kontrol süreci sunarak şirketinizin daha az israfla daha fazla üretim yapmasına ve maliyetten tasarruf etmesine olanak tanır. Zaten hazır bulunan test sistemlerini ve arıza verilerini kullanır ve özellikle montaj hattının sonundaki dönüşler ile işlev arızalarını dikkate alır. Tüm bunları ana süreç adımlarını kapsayan modüler bir tasarım içinde, alana ilişkin bilgiler ve kök neden analiziyle birleştirir. Bu sayede, makine öğrenimi kullanarak arızaları daha meydana gelmeden tahmin edebilen gelişmiş bir analiz çözümü sağlar.

Gelecekteki arızaların erkenden tespit edilebilmesi, onarımların daha az masraflı olmasına ve gerektiğinde sorunlu parçaların atılmasına olanak tanır. Bu çözüm, ileride ürünlerin geri çağrılması veya garanti kapsamında işleme alınmasından daha hesaplıdır.

Azure'a Dağıt

Bu mimariyi Azure’a dağıtmak için aşağıdaki önceden oluşturulmuş şablonu kullanın

Azure'a Dağıt
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

Uygulama kılavuzu

Ürünler Belgeler

Stream Analytics

Stream Analytics, Azure Event Hub’dan gelen giriş akışı üzerinde neredeyse gerçek zamanlı analiz gerçekleştirir. Giriş verileri filtrelenerek bir Machine Learning uç noktasına geçirilir ve sonuçlar Power BI panosuna gönderilir.

Event Hubs

Event Hubs, ham montaj hattı verilerini alır ve Stream Analytics’e geçirir.

Machine Learning Studio

Machine Learning, Stream Analytics’ten gelen gerçek zamanlı montaj hattı verilerine dayalı olarak olası arızaları tahmin eder.

SQL Veri Ambarı

SQL Veri Ambarı, montaj hattı verilerini ve arıza tahminlerini depolar.

Power BI

Power BI, Stream Analytics’ten gelen gerçek zamanlı montaj hattı verilerini, Veri Ambarı’ndan gelen tahmin edilen arızaları ve uyarıları görselleştirir.

İlgili çözüm mimarileri

Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor SQL Data Warehouse Machine Learning Machine Learning Power BI Event Hub Stream Analytics HDInsight Geography Data(Blob Storage) Vehicle Catalogue Diagnotic Events (Simulated)

Araç telematikleriyle tahmine dayalı öngörüler

Araba bayileri, otomobil üreticileri ve sigorta şirketlerinin araç durumu ve sürüş alışkanlıkları ile ilgili tahmine dayalı öngörüler elde etmek için Cortana Intelligence ve Microsoft Azure’dan nasıl yararlanabileceğini öğrenin.

Daha fazla bilgi edinin