Решения для производственной отрасли

  • Статья

Производственный сектор, отличительная черта современного промышленного мира, охватывает все шаги от приобретения сырья до преобразования в окончательный продукт. Начиная с производства домашних хозяйств в доиндустриальную эпоху, этот сектор развивался на этапах, таких как механизированные линии сборки и автоматизация, каждый новый процесс разработки, добавляющий к более быстрым и более эффективным производственным процессам. Облачные вычисления могут привести к следующей революции для производственных компаний, преобразовав свои ИТ-инфраструктуры и процессы из локальной среды, подверженной ошибкам, в высокодоступную, безопасную и эффективную облачную среду, а также предоставляя передовые решения интернета вещей (IoT), AI/ML и аналитические решения.

Microsoft Azure обещает четвертую промышленную революцию , предоставляя производственные решения, которые могут сделать следующее:

  • Помогите создавать более гибкие интеллектуальные фабрики с помощью промышленного Интернета вещей.
  • Создайте более устойчивые и прибыльные цепочки поставок.
  • Преобразуйте производительность рабочей силы.
  • Разблокируйте инновации и новые бизнес-модели.
  • Взаимодействие с клиентами новыми способами.


Чтобы узнать, как модернизировать производственный бизнес с помощью Azure, посетите Azure для производства. Дополнительные ресурсы см. в разделе Microsoft Trusted Cloud для производства.

Руководства по архитектуре для производства

В следующих статьях приведены рекомендации по архитектуре решений Azure в производственной отрасли.

Архитектура Итоги Фокус на технологии
Проектирование архитектуры Интернета вещей Узнайте о основных понятиях Интернета вещей и о том, как приступить к работе с Azure IoT IoT
Высокомасштабный жизненный цикл машинного обучения с помощью платформы MLOps Узнайте, как компания Fortune 500 food улучшила прогноз спроса и оптимизирована для запасов продуктов в разных магазинах в нескольких регионах США с помощью настраиваемых моделей машинного обучения. Искусственный интеллект и машинное обучение
По запросу масштабируемые и высокопроизводительные вычислительные ресурсы В этой статье мы рассмотрим некоторые хорошо известные области проектирования и производства, для которых требуется большой объем вычислительной мощности, и узнаем, как может помочь платформа Microsoft Azure. Службы вычислений
Прогнозное обслуживание в производстве После введения некоторого фона для прогнозного обслуживания мы обсудим, как реализовать различные части решения PdM с помощью сочетания локальных данных, машинного обучения Azure и использования моделей машинного обучения. Искусственный интеллект и машинное обучение
Решение прогнозного обслуживания В этой статье описываются возможности для создания решения прогнозного обслуживания. В ней описываются различные перспективы и предоставляются справочные материалы, позволяющие приступить к работе. Искусственный интеллект и машинное обучение
Извлечение практических аналитических сведений из данных Интернета вещей Это руководство содержит технический обзор компонентов, необходимых для извлечения практических полезных сведений с помощью аналитики данных Интернета вещей. IoT

Архитектура для производства

В следующих статьях приведен подробный анализ архитектур, разработанных и рекомендуемых для производственной отрасли.

Архитектура Итоги Фокус на технологии
Процесс детектора аномалий API "Детектор аномалий" позволяет отслеживать и обнаруживать отклонения в данных временных рядов без специальных знаний в сфере машинного обучения. Аналитика
Автоматизированное управление автопарком управляемых транспортных средств В этом примере архитектуры показан комплексный подход для автопроизводителя, содержащий эталонную архитектуру и несколько опубликованных вспомогательных библиотек с открытым кодом, которые можно использовать повторно. IoT
Создание конвейера транскрибирования речи в текст с помощью Azure Cognitive Services Повышение эффективности центров обслуживания клиентов и преобразование бизнеса путем анализа больших объемов записанных вызовов и создания конвейера транскрибирования речи в текст с помощью Azure Cognitive Services. Искусственный интеллект и машинное обучение
ИИ гражданина с помощью Power Platform Архитектура расширяет возможности комплексной аналитики с помощью сценария Azure Synapse. Она позволяет обучать пользовательскую модель ML в Машинном обучении Azure и внедрять ее в настраиваемое приложение, созданное с помощью Microsoft Power Platform. Искусственный интеллект и машинное обучение
Комплексное производство с использованием Компьютерного зрения в пограничной среде В этом примере архитектуры показан комплексный подход к компьютерного зрения от края до облака и обратно. Искусственный интеллект и машинное обучение
Прогнозное обслуживание с помощью интеллектуального IoT Edge Edge на основе Интернета вещей (IoT) перемещает обработку данных и хранилище ближе к источнику данных, что обеспечивает быстрые и единообразные отклики и уменьшает зависимость от подключения к облаку и ресурсам. IoT
Контроль качества Это решение показывает, как прогнозировать появление сбоев на основе образцов производственных конвейеров (линии сборки). Искусственный интеллект и машинное обучение

Идеи решения для производства

Ниже приведены другие идеи, которые можно использовать в качестве отправной точки для вашего производственного решения.