解決方案架構:使用預測性維護預防瑕疵

了解如何使用 Azure Machine Learning 在即時生產線資料發生失敗之前,先預測到失敗。

這個解決方案建基於 Azure 受控服務:Azure 串流分析, 事件中樞, 機器學習 StudioAzure Synapse Analytics。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。

Prévention des défaillances avec la maintenance prédictiveDécouvrez comment utiliser Azure Machine Learning pour prédire les défaillances avant qu’elles ne se produisent avec des données de ligne d’assemblage en temps réel.Azure SQL DWMachine Learning(Real time predictions)Power BIALS test measurements (Telemetry)Event HubStream Analytics(Real time analytics)Dashboard of predictions/alertsRealtime data stats, Anomaliesand aggregatesRealtime event and predictions

實作指南

產品/描述 文件

Azure 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。

Azure Synapse Analytics

Synapse Analytics 會儲存生產線資料及失敗預測。

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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