Megoldások a gyártóipar számára
A gyártási ágazat, amely a modern iparosodott világ egyik jellemzője, magában foglalja a nyersanyagok beszerzésétől a végtermékké alakításig minden lépést. A háztartási gyártástól kezdve az ipar előtti korszakban ez az ágazat olyan szakaszokban fejlődött, mint a gépesített szerelősorok és az automatizálás, minden új fejlesztés, amely gyorsabb és hatékonyabb gyártási folyamatokat eredményez. A felhőalapú számítástechnika a gyártó vállalatok számára a következő forradalomhoz vezethet azáltal, hogy a helyszíni hibákra hajlamos informatikai infrastruktúrájukat és folyamataikat magas rendelkezésre állású, biztonságos és hatékony felhővé alakítják át, valamint élvonalbeli eszközök internetes hálózatát (IoT), AI/ML-t és elemzési megoldásokat biztosítanak.
A Microsoft Azure a negyedik ipari forradalom ígéretét tartja a következőkre képes gyártási megoldások biztosításával:
- Segítség agilisabb intelligens gyárak létrehozásához ipari IoT-vel.
- Rugalmasabb és jövedelmezőbb ellátási láncok létrehozása.
- Alakítsa át a munkaerő termelékenységét.
- Az innováció és az új üzleti modellek felszabadítása.
- Új módokon vegye fel a kapcsolatot az ügyfelekkel.
Ha meg szeretné tudni, hogyan modernizálhatja gyártási üzletágát az Azure-zal, látogasson el az Azure-ba gyártási célokra. További forrásokért lásd: Microsoft Trusted Cloud for Manufacturing.
Architektúra-útmutatók a gyártáshoz
Az alábbi cikkek architekturális irányelveket tartalmaznak az Azure-megoldásokhoz a gyártási iparágban.
| Architektúra | Összegzés | Technológiai fókusz |
|---|---|---|
| A dolgok internete (IoT) architektúra tervezése | Ismerje meg az alapvető IoT-fogalmakat és az Azure IoT használatának első lépéseit | IoT |
| Igény szerinti, méretezhető, nagy teljesítményű számítás | Ebben a cikkben bemutatunk néhány jól ismert mérnöki és gyártási területet, amelyek nagy számítási teljesítményt igényelnek, és megismerjük, hogyan segíthet a Microsoft Azure platform. | Compute |
| Prediktív karbantartás a gyártásban | A prediktív karbantartás hátterének bemutatása után bemutatjuk, hogyan implementálható a PdM-megoldás különböző részei a helyszíni adatok, az Azure machine learning és a gépi tanulási modellek használatával. | AI/ML |
| Prediktív karbantartási megoldás | Ez a cikk prediktív karbantartási megoldás létrehozásának lehetőségeit ismerteti. Különböző perspektívákat mutat be, és meglévő anyagokra hivatkozik az első lépésekhez. | AI/ML |
| Végrehajtható megállapítások kinyerve az IoT-adatokból | Ez az útmutató technikai áttekintést nyújt azokról az összetevőkről, amelyekre szükség van az IoT-adatelemzésből származó végrehajtható elemzések kinyeréséhez. | IoT |
Architektúrák a gyártáshoz
Az alábbi cikkek részletes elemzést nyújtanak a gyártóipar számára kifejlesztett és ajánlott architektúrákról.
| Architektúra | Összegzés | Technológiai fókusz |
|---|---|---|
| Automatizált irányított járművek flottavezérlése | Ez a példaarchitektúra egy autóipari eredeti berendezésgyártó (OEM) teljes körű megközelítését mutatja be, és tartalmaz egy referenciaarchitektúrát és számos közzétett, nyílt forráskódú kódtárat, amelyek újra felhasználhatók. | IoT |
| Citizen AI a Power Platformmal | Az architektúra az Azure Synapse-forgatókönyvvel a végpontok közötti Elemzésre terjed ki. Lehetővé teszi egy egyéni gépi tanulási modell betanítása az Azure Machine Learningben, és a Microsoft Power Platform használatával létrehozott egyéni alkalmazással implementálható. | AI/ML |
| Végpontok közötti gyártás számítógépes látással a peremhálózaton | Ez a példaarchitektúra a számítógépes látás végpontok közötti megközelítését mutatja be a peremhálózattól a felhőig és vissza. | AI/ML |
| Prediktív karbantartás az intelligens IoT Edge-lel | A dolgok internete (IoT) Edge közel hozza az adatforráshoz az adatfeldolgozást és a tárolást, így gyors, konzisztens válaszokat tesz lehetővé a felhőbeli kapcsolatoktól és erőforrásoktól való korlátozott függőséggel. | IoT |
| Minőségbiztosítás | Ez a megoldás egy gyártási folyamatokat (gyártósorokat) szemléltető példán keresztül azt mutatja be, hogy miként jelezhetők előre a gyártási hibák. | AI/ML |
Megoldási ötletek a gyártáshoz
Az alábbiakban további ötleteket talál, amelyeket kiindulási pontként használhat a gyártási megoldáshoz.