Hjemmeside for Sensor Data Intelligence (forhåndsvisning)
[Denne artikkelen er forhåndsutgivelsesdokumentasjon og kan endres.]
Med sensordataintelligens for Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management kan organisasjonerr drive forretningsprosesser i Supply Chain Management, basert på IoT-signaler (Tingenes Internett) fra maskiner og utstyr på produksjonsgulvet. Det er en oppdatert versjon av funksjonen IoT-intelligens, med nytt navn, som tidligere var tilgjengelig for Supply Chain Management.
Med sensordataintelligens kan du utføre følgende oppgaver:
- Samle inn detaljer fra maskiner og utstyr for å oppdatere tellerverdier for objekter i Supply Chain Management og drive prediktivt vedlikehold.
- Konfigurer løsningen ved å bruke en enkel pålastingsveiviser i stedet for å installere og konfigurere komponenter manuelt i Microsoft Dynamics Lifecycle Services (LCS).
- Distribuer komponenter på ditt eget abonnement, slik at du har mer fleksibilitet til å administrere Azure-komponenter.
- Konfigurer, skaler og utvid løsningen som forretningslogikk som kjører på Azure-komponenter. Disse komponentene administreres nå på ditt eget abonnement. Derfor kan du tilpasse dem etter behov for å oppfylle dine unike forretningsbehov.
Viktig
- Dette er en forhåndsversjonsfunksjon. Den er underlagt tilleggsvilkårene for forhåndsvisning.
- Forhåndsvisningsfunksjoner er ikke ment for produksjonsbruk og kan ha begrenset funksjonalitet. Disse funksjonene er tilgjengelige før en offisiell utgivelse, slik at kunder kan få tidlig tilgang og gi tilbakemelding.
- Hvis du vil ha mer informasjon om forhåndsvisning versjoner, kan du se Vanlige spørsmål om oppdatering av én versjonstjeneste.
Foretningsscenarioer
Sensordataintelligens muliggjør flere typer funksjonalitet, der hver type representeres av et bestemt scenario i systemet. Hvert scenario inneholder et spesialisert sett med konfigurasjonsalternativer i systemet, slik det vises i tabellen nedenfor.
| Scenario | Beskrivelse |
|---|---|
| Aktivumnedetid | Nøyaktig spore effektiviteten til maskinressurser ved å bruke data for å spore maskinens nedetid. |
| Vedlikehold av objekt | Minimer vedlikeholdskostnadene og forleng levetiden for ressurser ved å forbedre vedlikeholdsplaner basert på sensoravlesninger av kritiske kontrollpunkter for maskinressurser. |
| Maskinstatus | Sørg for effektivitet når operasjonen utføres, ved å bruke sensoravlesninger til å varsle planleggere om maskinavbrudd, og tilby alternativer for å redusere potensielle forsinkelser. |
| Produktkvalitet | Sikre kvaliteten på produktpartier ved å sammenligne sensoravlesninger med faktiske egenskaper til hvert produktparti, for eksempel fuktighet, temperatur eller egendefinerte kvalitetsmålinger. Systemet vil varsle brukere når avvik oppstår. |
| Produksjonsforsinkelser | Bruk sensoravlesninger til å sammenligne faktisk syklustid med planlagt syklustid, og til å varsle arbeidsledere når produksjonen ikke går etter planen. Arbeidsledere kan deretter gripe inn etter behov for å oppnå maksimal driftseffektivitet. |
Arkitektur
Arkitekturdiagrammet nedenfor gir en oversikt over løsningen og komponentene.
Notat
For mer informasjon om hvordan du kobler sensorer til Azure IOT Hub, se Azure Industrial IoT-analyseveiledning.