Gezintiyi Atla

Kalite Güvencesi

Kalite güvencesi sistemleri, işletmelerin müşterilere ürün veya hizmet sunma süreçlerinin tamamında hataları engellemesine imkan tanır. Bir işlem hattı boyunca veri toplayan ve olası sorunları belirleyen böyle bir sistem oluşturulması, büyük avantajlar sağlayabilir. Örneğin, dijital üretimde montaj hattı boyunca kalite güvencesi olmazsa olmazdır. Yavaşlamaların ve olası hataların algılandıktan sonra değil de oluşmadan önce belirlenmesi, şirketlerin ıskarta ve yeniden işlem açısından maliyeti düşürürken üretkenliği geliştirmesine yardımcı olabilir.

Bu çözümde, üretim işlem hatları (montaj hatları) örneği kullanılarak hataların nasıl tahmin edilebileceği gösterilir. Bu, zaten hazır bulunan test sistemleri ve arıza verileri kullanılarak, özellikle de montaj hattının sonundaki dönüşler ile işlev hataları dikkate alınarak yapılır. Tüm bunlar, ana süreç adımlarını kapsayan modüler bir tasarım içinde, alana ilişkin bilgiler ve kök neden analiziyle birleştirilir. Bu sayede, makine öğrenimi kullanarak arızaları daha meydana gelmeden tahmin edebilen genel, gelişmiş bir analiz çözümü sağlarız. 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.

Açıklama

Not: Bu çözümü zaten dağıttıysanız dağıtımınızı görüntülemek için buraya tıklayın.

Bu eğitimli SI iş ortaklarından birinin, bu çözümün kavram kanıtı, dağıtımı ve tümleştirmesinde size yardımcı olmasına izin vererek zamandan kazanın.

Tahmini Sağlama Süresi: 30 Dakika

Cortana Intelligence Suite, Microsoft Azure aracılığıyla gelişmiş analiz araçları sağlar. Veri alımı, veri depolama, veri işleme ve gelişmiş analiz bileşenleriyle, Üretime yönelik bir Kalite Güvencesi çözümü oluşturmak için gerekli tüm öğelere sahiptir. Çözüm, bulutta altyapı bileşenleri (veri alma, depolama, veri taşıma, görselleştirme) ile R ve Python gibi modern DS dillerini destekleyen analiz altyapısını birbirinden ayıran esnek, çevrimiçi Microsoft Azure platformu kullanılarak uygulanır. Bu sayede, çözüm modelleme bileşeni gerektiğinde yeniden eğitilebilir ve yüksek performanslı Azure Machine Learning algoritmaları veya açık kaynak (R/Python) kitaplıklar kullanılarak ya da üçüncü taraf bir çözüm satıcısından uygulanabilir. “Dağıt” düğmesi, belirttiğiniz Azure aboneliğindeki bir kaynak grubunda, çözümün bir örneğini dağıtan bir iş akışı başlatır. Çözüm, birden fazla Azure hizmetinin (aşağıda açıklanmıştır) yanı sıra, dağıtımdan hemen sonra çalışmaya başlayan bir uçtan uca çözüm elde etmeniz için veri benzetimi gerçekleştiren bir web işi içerir. Dağıtım sonrası yönergeler ve teknik uygulama hakkında daha ayrıntılı bilgi için lütfen buradaki yönergelere bakın.

Teknik ayrıntılar ve iş akışı

  1. Yeni dağıtılan Azure Web Jobs tarafından Üretim Montaj Hattı simülasyon verilerinin akışı yapılır.
  2. Bu yapay veriler, çözüm akışının kalanında kullanılmak ve Azure SQL Veri Ambarı’nda depolanmak üzere Azure Event Hubs’a veri noktaları/olaylar olarak beslenir.
  3. Bu modelde, Azure Event Hub’dan giriş akışında neredeyse gerçek zamanlı analizler sağlamak için kullanılan 2 Azure Stream Analytics işi vardır. Her iki iş de giriş verilerini filtreler ve veri noktalarını Azure Machine Learning uç noktasına geçirerek sonuçları bir Power BI Panosu’na gönderir.
  4. Son olarak da, sonuçların görselleştirilmesi için Power BI kullanılır.

Bildirim

© 2017 Microsoft Corporation. Tüm hakları saklıdır. Buradaki bilgiler “olduğu gibi” sağlanmıştır ve bildirim yapılmaksızın değiştirilebilir. Microsoft, işbu bilgilerle ilgili açık veya zımni herhangi bir garanti vermez. Çözüm oluşturulurken üçüncü taraf verileri kullanılmıştır. Benzer veri kümeleri oluşturmak için ilgili lisansları edinmek ve bunlara uymak dahil olmak üzere başkalarının haklarına saygılı olma sorumluluğu sizindir.

İlgili çözüm mimarileri

Tahmine Dayalı Bakım

Bu Tahmine Dayalı bakım çözümü, uçakları izler ve uçak motoru bileşenlerinin kalan faydalı ömrünü tahmin eder.

Gerçek Zamanlı Veri Akışlarında Anomali Algılama

Cortana Intelligence IT Anomaly Insights çözümü, büyük kuruluşlardaki BT birimlerinin BT altyapısından (CPU, Bellek, vb.), hizmetlerden (Zaman Aşımları, SLA farklılıkları, kısmi kesintiler, vb.) ve diğer ana performans göstergelerinden (KPI) (Birikmiş siparişler, Oturum Açma ve Ödeme hataları vb.) otomatik ve ölçeklenebilir bir biçimde toplanan temel durum ölçümlerinden yola çıkarak sorunları hızla algılamasına ve gidermesine yardımcı olur. Bu çözüm için ayrıca çözüm tarafından sunulan değerin anlaşılabilmesi için özelleştirilmiş verilerle denenebilecek kolay bir ‘Şimdi Deneyin’ deneyimi sunulmaktadır. 'Dağıt' deneyimi, uçtan uca çözüm bileşenlerini Azure aboneliğinize dağıtıp gerekli özelleştirmeler için tam denetim sağlayarak çözümü hızlıca Azure’da kullanmaya başlamanıza imkan tanır.