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解決方案架構:在航太工業中進行預測性維護的飛機引擎監視

Microsoft Azure 的預測性維護解決方案示範如何結合即時飛機資料與分析,來監視飛機狀況。

這個解決方案建基於 Azure 受管理的服務:串流分析, 事件中樞, 機器學習 Studio, HDInsight, Azure SQL Database, Data FactoryPower BI。這些服務是在高可用性環境中執行,並經過修補與支援,可讓您專注於解決方案,而無須操心解決方案的執行環境。

在航太工業中進行預測性維護的飛機引擎監視Microsoft Azure 的預測性維護解決方案示範如何結合即時飛機資料與分析,來監視飛機狀況。Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitorSQL DatabaseMachine LearningPower BI Event HubStream AnalyticsHDInsightGeography Data(Blob Storage)Engine Sensor Data (Simulated)

實作指南

產品/描述 文件

串流分析

串流分析提供有關 Azure 事件中樞之輸入資料流的近乎即時分析。輸入資料會經過篩選並傳遞至機器學習服務端點,最後再將結果傳送至 Power BI 儀表板。

事件中樞

事件中樞會內嵌未經處理的生產線資料,並將其傳遞至串流分析。

機器學習 Studio

機器學習服務會根據串流分析中的即時生產線資料,來預測可能的失敗。

HDInsight

HDInsight 會執行 Hive 指令碼,以提供有關串流分析所封存之未經處理事件的彙總。

Azure SQL Database

SQL Database 可儲存接收自機器學習服務的預測結果,並將資料發佈到 Power BI。

Data Factory

Data Factory 會處理批次處理管線的協調流程、排程和監視。

Power BI

Power BI 會視覺化串流分析中的即時生產線資料,以及資料倉儲中的預測失敗和警示。

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