المراقبة التنبئية لمحركات الطائرات

يوضح حل الصيانة التنبئية من Microsoft Azure كيفية الجمع بين بيانات الطائرات في الوقت الحقيقي والتحليلات لمراقبة سلامة الطائرات.

تم إنشاء هذا الحل باستخدام Azure Stream Analytics ومراكز الأحداث والتعلم الآلي من Azure وHDInsight وقاعدة بيانات Azure SQL وData Factory وPower BI. تعمل هذه الخدمات في بيئة عالية الإتاحة، مصححة ومدعومة، مما يسمح لك بالتركيز على الحل الخاص بك بدلاً من البيئة التي تعمل فيها.

بناء الأنظمة

قم بتنزيل ملف Visio لهذه البنية.

المكونات

• يوفر Azure Stream Analytics تحليلات في الوقت الفعلي تقريبا على دفق الإدخال من Azure Event Hubs. تتم تصفية بيانات الإدخال وتمريرها إلى نقطة نهاية التعلم الآلي، وفي النهاية يتم إرسال النتائج إلى لوحة معلومات Power BI.
• تقوم مراكز الأحداث بتضمين بيانات خط التجميع الأولية وتمريرها إلى Stream Analytics.
• يتنبأ التعلم الآلي من Azure بالفشل المحتمل استنادًا إلى بيانات خط التجميع في الوقت الحقيقي من Stream Analytics.
• تقوم HDInsight بتشغيل برامج Hive النصية لتوفير تجميعات للأحداث الأولية التي تمت أرشفتها بواسطة وظيفة Stream Analytics.
• تخزن قاعدة بيانات Azure SQL نتائج التنبؤ المستلمة من التعلم الآلي وتنشر البيانات إلى Power BI.
• تتولى Data Factory تنسيق وجدولة ومراقبة مسار معالجة الدُفعات.
• يتيح Power BI تصور بيانات خط التجميع في الوقت الحقيقي من Stream Analytics والفشل المتوقع والتنبيهات من مستودع البيانات.

تفاصيل السيناريو

حالات الاستخدام المحتملة

هذا الحل مثالي للصناعات الجوية والطائرات.

من خلال المعلومات الصحيحة، من الممكن تحديد حالة المعدات من أجل التنبؤ بموعد إجراء الصيانة. يمكن استخدام الصيانة التنبئية للعناصر التالية:

• التشخيصات في الوقت الحقيقي.
• المساعدة في الطيران في الوقت الحقيقي.
• التنبؤات.
• خفض التكاليف.

الخطوات التالية

انظر وثائق المنتج:

• Stream Analytics
• مراكز الأحداث
• التعلم الآلي من Microsoft Azure
• HDInsight
• قاعدة بيانات SQL
• Azure Data Factory
• Power BI

الموارد ذات الصلة

اقرأ مقالات Azure Architecture Center الأخرى حول الصيانة التنبئية والتنبؤ باستخدام التعلم الآلي:

• الصيانة التنبؤية
• توقع مدة مكوث المرضى وتدفقهم