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面向制造业的解决方案
制造业是现代工业化世界的标志，包括从采购原材料到转化为最终产品的所有步骤。 从工业前时代的家庭制造开始，这个行业已经经历了机械化装配线和自动化等阶段，每一个新的发展都增加了更快、更高效的制造流程。 云计算可以将制造企业的 IT 基础设施和流程从容易出错的本地转变为高度可用、安全和高效的云，并提供尖端的物联网 (IoT)、人工智能/ML 和分析解决方案，从而实现制造企业的第四次革命。
Microsoft Azure 通过提供可以执行以下操作的制造解决方案来承诺第四次工业革命：
- 通过工业物联网帮助构建更敏捷的智能工厂。
- 创建弹性和盈利能力更强的供应链。
- 转变劳动力生产力。
- 发现创新和新的商业模式。
- 以全新的方式与客户互动。
若要了解如何使用 Azure 实现制造业务现代化，请访问 Azure 在制造业的应用。 有关更多资源，请参阅 Microsoft 信任云在制造业的应用。
制造业体系结构指南
以下文章为制造业中的 Azure 解决方案提供了体系结构准则。
| 体系结构 | 摘要 | 技术重点 |
|---|---|---|
| 物联网 (IoT) 体系结构设计 | 了解物联网 (IoT) 的基本概念以及如何开始使用 Azure IoT | IoT |
| 按需、可缩放、强力计算 | 在本文中，我们将介绍工程和制造过程中需要大量计算能力的一些已知区域，并探索 Microsoft Azure 平台如何提高帮助。 | 计算 |
| 制造业预测性维护 | 在介绍了一些关于预测性维护的背景知识后，我们将探讨如何结合使用本地数据、Azure 机器学习来实现各个部分的 Pdm 解决方案以及机器学习模型的使用。 | AI/ML |
| 预测性维护解决方案 | 本文介绍了生成预测性维护解决方案的选项。 它提供了不同的视角并引用现有材料，以帮助你入门。 | AI/ML |
| 从 IoT 数据中提取可操作的见解 | 本指南从技术角度概述了从 IoT 数据分析中提取可操作见解所需的组件。 | IoT |
制造业体系结构
以下文章详细分析了为制造业开发和推荐的体系结构。
| 体系结构 | 摘要 | 技术重点 |
|---|---|---|
| 自动引导的车队控制 | 本示例体系结构演示了汽车原始设备制造商 (OEM) 的端到端方法，内含一个参考体系结构和几个可重复使用的支持开源库（已发布）。 | IoT |
| 通过 Power Platform 平台驯化 AI | 体系结构在“使用 Azure Synapse 进行端到端分析”场景的基础上进行了扩展。 得益于此，自定义 ML 模型可在 Azure 机器学习中进行训练，并且借由使用 Microsoft Power Platform 构建的自定义应用程序实现。 | AI/ML |
| 在边缘使用计算机视觉进行端到端制造 | 这个例子体系结构展示了一种端到端的计算机视觉方法，从边缘到云端以及从云端到边缘。 | AI/ML |
| 通过智能 IoT Edge 实现预测性维护 | Internet-of-things (IoT) Edge 可使数据处理和存储靠近数据源，实现快速、一致的响应，同时减少对云连接和资源的依赖。 | IoT |
| 质量保证 | 此解决方案通过制造管道（装配线）的示例展示了如何预测故障。 | AI/ML |
制造业解决方案创意
以下是可用作制造业解决方案的起点的其他思路。