حلول لصناعة التصنيع
ويشمل قطاع التصنيع، وهو سمة مميزة للعالم الصناعي الحديث، جميع الخطوات من شراء المواد الخام إلى التحول إلى منتج نهائي. بدءًا من التصنيع المنزلي في عصر ما قبل الصناعة، تطور هذا القطاع من خلال مراحل مثل خطوط التجميع الآلي والأتمتة، كل تطوير جديد يضيف إلى عمليات تصنيع أسرع وأكثر كفاءة. يمكن أن تؤدي حوسبة السحابة إلى الثورة التالية لشركات التصنيع من خلال تحويل البنية الأساسية وعمليات تكنولوجيا المعلومات الخاصة بها من حلول محلية عرضة للخطأ إلى سحابة عالية التوفر وآمنة وفعالة، بالإضافة إلى توفير حلول متطورة لإنترنت الأشياء (IoT) الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة والتحليلات.
يحمل Microsoft Azure وعد الثورة الصناعية الرابعة من خلال توفير حلول التصنيع التي يمكن أن تفعل ما يلي:
- المساعدة في بناء المزيد من المصانع الذكية المرنة مع IoT الصناعية.
- إنشاء سلاسل توريد أكثر مرونة ومربحة.
- تحويل إنتاجية قوة العمل الخاصة بك.
- إطلاق العنان للابتكار ونماذج الأعمال الجديدة.
- التفاعل مع العملاء بطرق جديدة.
لمعرفة كيفية تحديث أعمال التصنيع باستخدام Azure، تفضل بزيارة Azure للتصنيع. لمزيد من الموارد، راجع Microsoft Trusted Cloud للتصنيع.
إرشادات البنية للتصنيع
توفر المقالات التالية إرشادات معمارية لحلول Azure في صناعة التصنيع.
بناء الأنظمة | الملخص | تركيز التكنولوجيا |
---|---|---|
تصميم بنية إنترنت الأشياء (IoT) | تعرف على مفاهيم إنترنت الأشياء الأساسية (IoT) وكيفية البدء باستخدام Azure IoT | IoT |
دورة حياة التعلم الآلي التحجيمي باستخدام إطار عمل MLOps | تعرف على كيفية تحسين شركة فورتشن 500 للأغذية للتنبؤ بالطلب وتحسين مخزون المنتجات في متاجر مختلفة عبر عدة مناطق في الولايات المتحدة بمساعدة نماذج التعلم الآلي المخصصة. | AI/ML |
حساب عند الطلب وقابل للتطوير وعالي الطاقة | في هذه المقالة، نستعرض بعض المجالات المعروفة في الهندسة والتصنيع التي تحتاج إلى قوة حوسبة كبيرة ونستكشف كيف يمكن أن تساعد منصة Microsoft Azure. | Compute |
الصيانة التنبؤية في التصنيع | بعد تقديم بعض الخلفية للصيانة التنبؤية، نناقش كيفية تنفيذ أجزاء مختلفة من حل PdM باستخدام مجموعة من البيانات المحلية والتعلم الآلي من Azure واستخدام نماذج التعلم الآلي. | AI/ML |
حل الصيانة التنبُؤية | تقدم هذه المقالة خيارات لبنية حل صيانة تنبؤي. يقدم وجهات نظر مختلفة ويشير إلى المواد الموجودة لبدء العمل. | AI/ML |
استخراج رؤى قابلة للتنفيذ من بيانات IoT | يوفر هذا الدليل نظرة عامة تقنية على المكونات اللازمة لاستخراج نتائج التحليلات لاتخاذ الإجراءات من تحليلات بيانات إنترنت الأشياء. | IoT |
بنى التصنيع
توفر المقالات التالية تحليلًا مفصلًا للبنى المطورة والموصى بها لمجال الصناعة.
بناء الأنظمة | الملخص | تركيز التكنولوجيا |
---|---|---|
التحكم الآلي في أسطول المركبات الموجهة | يعرض مثال هذه البنية نهجا من طرف إلى طرف لشركة مصنعة للمعدات الأصلية للسيارات (OEM) ويتضمن بنية مرجعية والعديد من المكتبات المدعومة مفتوحة المصدر المنشورة والتي يمكن إعادة استخدامها. | IoT |
ذكاء اصطناعي مواطن مع منصة الطاقة Power Platform | تمتد البنية إلى سيناريو Analytics من طرف إلى طرف مع سيناريو Azure Synapse. يسمح بتدريب نموذج التعلم الآلي المخصص في Azure التعلم الآلي، وتنفيذه باستخدام تطبيق مخصص تم إنشاؤه باستخدام Microsoft Power Platform. | AI/ML |
التصنيع الشامل باستخدام رؤية الكمبيوتر على الحافة | تعرض هذه البنية المثال نهجا من طرف إلى طرف لرؤية الكمبيوتر من الحافة إلى السحابة والعودة. | AI/ML |
الصيانة التنبؤية باستخدام حافة IoT الذكية | يوفر Internet-of-things (IoT) Edge معالجة البيانات وتخزينها بالقرب من مصدر البيانات، مما يتيح استجابات سريعة ومتسقة مع تقليل الاعتماد على الاتصال السحابي والموارد. | IoT |
ضمان الجودة | يوضح هذا الحل كيفية التنبؤ بالفشل باستخدام مثال مسارات التصنيع (خطوط التجميع). | AI/ML |
أفكار الحل للتصنيع
فيما يلي أفكار أخرى يمكنك استخدامها كنقطة انطلاق لحل التصنيع.
- التنبؤ بالطلب
- التنبؤ بالطلب للشحن والتوزيع
- مراقبة البيئة وتحسين سلسلة التوريد باستخدام إنترنت الأشياء
- إدارة المرافق المُشغّلة بواسطة الحقيقة المختلطة وIoT
- تصنيف الصور مع الشبكات العصبية التلافيفية
- التنقيب المعرفي لدعم العملاء وتحليل الملاحظات
- اتصالات الشبكة ذات زمن استجابة بطيء للمجال
- المراقبة التنبئية لمحركات الطائرات
- نتائج معرفية تنبؤية باستخدام تقنيات المعلومات عن المركبات