Monitorowanie predykcyjne silników lotniczych

Data Factory
Event Hubs
HDInsight
Usługa Machine Learning
Stream Analytics

Pomysły dotyczące rozwiązań

Ten artykuł jest pomysłem na rozwiązanie. Jeśli chcesz, abyśmy rozszerzyli zawartość o więcej informacji, takich jak potencjalne przypadki użycia, alternatywne usługi, zagadnienia dotyczące implementacji lub wskazówki dotyczące cen, daj nam znać, przekazując opinię w usłudze GitHub.

Rozwiązanie do konserwacji predykcyjnej platformy Microsoft Azure pokazuje, jak połączyć dane samolotów w czasie rzeczywistym z analizą w celu monitorowania kondycji samolotów.

To rozwiązanie jest tworzone za pomocą usług Azure Stream Analytics, Event Hubs, Azure Machine Learning, HDInsight, Azure SQL Database, Data Factory i Power BI. Te usługi działają w środowisku wysokiej dostępności, poprawce i obsługiwanym, co pozwala skupić się na rozwiązaniu zamiast środowiska, w którym działają.

Architektura

Diagram architektury: monitorowanie silnika samolotu na potrzeby konserwacji predykcyjnej samolotów za pomocą platformy Azure.Pobierz svG tej architektury.

Składniki

  • Usługa Azure Stream Analytics zapewnia analizę niemal w czasie rzeczywistym na strumieniu wejściowym z Azure Event Hubs. Dane wejściowe są filtrowane i przekazywane do punktu końcowego usługi Machine Learning, a na koniec wysyłają wyniki do pulpitu nawigacyjnego usługi Power BI.
  • Usługa Event Hubs pozyskiwa nieprzetworzone dane wiersza zestawu i przekazuje je do usługi Stream Analytics.
  • Usługa Azure Machine Learning przewiduje potencjalne awarie na podstawie danych wiersza zestawu w czasie rzeczywistym z usługi Stream Analytics.
  • Usługa HDInsight uruchamia skrypty Hive w celu zapewnienia agregacji nieprzetworzonych zdarzeń, które zostały zarchiwizowane przez usługę Stream Analytics.
  • Azure SQL Database przechowuje wyniki przewidywania otrzymane z usługi Machine Learning i publikuje dane w usłudze Power BI.
  • Usługa Data Factory obsługuje aranżację, planowanie i monitorowanie potoku przetwarzania wsadowego.
  • Usługa Power BI umożliwia wizualizację danych wiersza zestawu w czasie rzeczywistym z usługi Stream Analytics oraz przewidywanych awarii i alertów z Data Warehouse.

Szczegóły scenariusza

Potencjalne przypadki użycia

To rozwiązanie jest idealne dla przemysłu lotniczego i lotniczego.

Dzięki odpowiednim informacjom można określić stan sprzętu, aby przewidzieć, kiedy należy przeprowadzić konserwację. Konserwacja predykcyjna może być używana dla następujących elementów:

  • Diagnostyka w czasie rzeczywistym.
  • Pomoc w locie w czasie rzeczywistym.
  • Prognostyka.
  • Zmniejszenie kosztów.

Następne kroki

Zobacz dokumentację produktu:

Przeczytaj inne artykuły centrum architektury platformy Azure dotyczące konserwacji predykcyjnej i przewidywania przy użyciu uczenia maszynowego: