Soluzioni per il settore manifatturiero
Il settore manifatturiero, una caratteristica distintiva del mondo industrializzato moderno, comprende tutti i passaggi dall'acquisto di materie prime alla trasformazione in prodotto finale. A partire dalla produzione domestica nell'era pre-industriale, questo settore si è evoluto attraverso fasi come linee di assemblaggio e automazione meccanica, ogni nuovo sviluppo che si aggiunge a processi di produzione più veloci ed efficienti. Il cloud computing può portare avanti la prossima rivoluzione per le aziende manifatturiere trasformando le proprie infrastrutture e processi IT da ambienti locali soggetti a errori a cloud a disponibilità elevata, sicura ed efficiente, oltre a fornire soluzioni di internet delle cose all'avanguardia (IoT), intelligenza artificiale/MACHINE e soluzioni di analisi.
Microsoft Azure promette la quarta rivoluzione industriale fornendo soluzioni di produzione che possono eseguire le operazioni seguenti:
- Aiuta a creare smart factory più agili con IoT industriale.
- Creare catene di approvvigionamento più resilienti e redditizie.
- Trasformare la produttività della forza lavoro.
- Sbloccare l'innovazione e i nuovi modelli di business.
- Interagire con i clienti in modi nuovi.
Per informazioni su come modernizzare l'azienda di produzione con Azure, consultare la sezione Azure per il settore manifatturiero. Per maggiori risorse, consultare la sezione Microsoft Trusted Cloud for Manufacturing.
Linee guida all'architettura per il settore manifatturiero
Gli articoli seguenti forniscono linee guida per l'architettura per le soluzioni di Azure nel settore manifatturiero.
| Architettura | Riepilogo | Campo tecnologico |
|---|---|---|
| Progettazione dell'architettura IoT (Internet delle cose) | Informazioni sui concetti di base di IoT (Internet delle cose) e su come iniziare a usare Azure IoT | IoT |
| Calcolo su richiesta, scalabile e a elevata potenza | In questo articolo si illustrano alcune aree note nel settore dell'ingegneria e della produzione che richiedono un'elevata potenza di calcolo e si descrive in che modo la piattaforma Microsoft Azure può risultare utile. | Calcolo |
| Manutenzione predittiva nel settore della produzione | Dopo aver introdotto alcune informazioni generali sulla manutenzione predittiva, in questo articolo, si descriverà come implementare le varie parti di una soluzione di manutenzione predittiva mediante una combinazione di dati locali, Azure Machine Learning e l'uso di modelli di Machine Learning. | IA/ML |
| Soluzione di manutenzione predittiva | Questo articolo presenta opzioni per creare una soluzione di manutenzione predittiva. Presenta diverse prospettive e rimanda a materiale esistente per facilitare le fasi iniziali. | IA/ML |
| Estrarre dati analitici interattivi dai dati IoT | Questa guida fornisce una panoramica tecnica dei componenti necessari per estrarre informazioni dettagliate operative dall'analisi dei dati IoT. | IoT |
Architetture per il settore manifatturiero
Gli articoli seguenti forniscono un'analisi dettagliata delle architetture sviluppate e consigliate per il settore manifatturiero.
| Architettura | Riepilogo | Campo tecnologico |
|---|---|---|
| Controllo della flotta di veicoli a guida automatica | Questa architettura di esempio illustra un approccio end-to-end per un OEM (Original Equipment Manufacturer) del settore automobilistico e include un'architettura di riferimento e diverse librerie pubblicate open source di supporto che possono essere riutilizzate. | IoT |
| Intelligenza artificiale per i cittadini con Power Platform | L'architettura si estende allo scenario di analisi end-to-end con Azure Synapse. Consente di eseguire il training di un modello ML personalizzato in Azure Machine Learning e di implementarlo con un'applicazione personalizzata creata con Microsoft Power Platform. | IA/ML |
| Produzione end-to-end tramite visione artificiale in dispositivi perimetrali | Questa architettura di esempio mostra un approccio end-to-end alla visione artificiale da dispositivi perimetrali al cloud e viceversa. | IA/ML |
| Controllo qualità | Questa soluzione mostra come prevedere gli errori usando l'esempio delle pipeline di produzione (catene di montaggio). | IA/ML |
Idee di soluzioni per il settore manifatturiero
Di seguito sono riportate altre idee da usare come punto di partenza per la soluzione per il settore manifatturiero.