品質保證

品質保證系統可讓企業預防在商品或服務遞送給消費者的過程中出現缺失。建置此類沿管線收集資料及識別可能問題的系統,可獲得莫大好處。例如,在數位製造業中,保證整條裝配線的品質勢在必行。在延遲與可能失敗發生前即找出它們,而不是在偵測到問題後才找出它們,可協助業者降低處理廢品和重做的費用,同時提高生產力。

此解決方案示範如何使用製造流水線範例 (裝配線) 預測失敗。此作業利用既有的測試系統和失敗資料,明確地檢視生產線結束時的退貨和功能失敗。我們將這些與包含主要處理步驟之模組化設計內的專業知識和根本原因分析結合,提供一般的進階分析解決方案,該解決方案使用機器學習服務在發生失敗之前預測失敗。提早預測未來失敗就能進行成本較低的修復甚至是捨棄,這通常比進行回收和瑕疵擔保成本更符合成本效益。

說明

注意:若您已部署了此解決方案,按一下這裡即可檢視部署。

讓其中一個受過訓練的 SI 合作夥伴協助您進行此解決方案的概念證明、部署與整合,以節省時間。

預估佈建時間:30 分鐘

Cortana Intelligence Suite 透過 Microsoft Azure 提供了多項進階分析工具,包含資料擷取、資料儲存體、資料處理及進階分析元件等等,這些都是建置製造業品質保證解決方案的必要項目。此解決方案在雲端實作,使用彈性的線上 Microsoft Azure 平台,從支援現代 DS 語言 (R 和 Python) 的分析引擎=, 解除基礎結構元件耦合 (資料內嵌、儲存體、資料移動、視覺效果)。解決方案模型元件因此可重新定型為需要的,以及可使用高效能 Azure Machine Learning 演算法、或開放原始碼 (R/Python) 程式庫、或從協力廠商解決方案廠商實作。[部署] 按鈕會啟動工作流程,在您指定的 Azure 訂用帳戶資源群組中,部署解決方案的執行個體。解決方案包含多個 Azure 服務 (如下所述) 以及模擬資料的 Web 工作,使您在部署後即擁有端點對端點運作的解決方案。如需部署後的指示及技術實作的詳細資料,請參閱這裡的指示

技術詳細資料及工作流程

  1. 製造裝配線模擬資料由新部署的 Azure Web 作業送出。
  2. 此綜合資料供 Azure 事件中樞作為資料點/事件使用,將用於其餘的解決方案流程,並儲存在 Azure SQL 資料倉儲中。
  3. 此模式使用 2 項 Azure 串流分析作業,為來自 Azure 事件中樞的輸入資料流提供近乎即時的分析。兩項作業都會篩選輸入資料,並通過資料點沿著 Azure Machine Learning 端點將結果傳送至 Power BI 儀表板。
  4. 最後,使用 Power BI 將結果視覺化。

免責聲明

© 2017 Microsoft Corporation.著作權所有,並保留一切權利。這項資訊依照「現況」提供,且可能變更而不另行通知。Microsoft 對於此處提供的資訊不提供任何明示或默示的擔保。產生此解決方案的過程中使用了協力廠商的資料。您必須尊重他人的權利,包括取得及遵從相關授權以建立相似的資料集。

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Cortana Intelligence IT 異常深入解析解決方案可協助大型組織的 IT 部門根據基礎健康狀態計量,以自動化且可調整規模的方式快速偵測並修正問題,這些計量包括 IT基礎結構 (CPU、記憶體等)、服務 (逾時、SLA 變化、限制用電等),以及其他關鍵效能指標 (KPI) (未完成訂單、登入和付款失敗等)。此解決方案也提供簡單的「立即試用」體驗,可嘗試使用自訂資料來實現解決方案所提供的價值。「部署」體驗將端對端解決方案元件部署到您的 Azure 訂用帳戶,並視需要提供完整的自訂控制權,讓您快速在 Azure 上開始使用解決方案。