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特定于行业的 Azure IoT 参考体系结构
本文概述了特定于行业的物联网 (IoT) 参考体系结构和示例解决方案。
以下 Azure IoT 解决方案和示例场景解决特定行业的独特业务难题。 有关跨行业垂直领域应用的总体 IoT 模式和指南，请参阅 Azure IoT 解决方案入门。
汽车与运输
使用 IoT 处理实时车辆数据。 车辆数据引入、处理和可视化是创建联网汽车解决方案的关键功能。 捕获和分析实时车辆数据可为创建新的解决方案提供有价值的见解。
车辆的实时资产跟踪。 Azure IoT Central 和其他 Azure 服务实时跟踪和管理车辆和其他资产。
使用 IoT Edge 的铁路卫生系统。 边缘计算可实现快速、一致的响应，同时减少对云连接和资源的依赖。 智能边缘使数据处理和存储靠近此列车维护和安全解决方案中的数据源。
自动引导的车队控制。 自动导引车 (AGV) 是实时制造和自动化车间物流的重要组成部分。 在本例中，AGV 将零部件输送到汽车装配线。
能源与环境
通过 IoT 进行环境检测和供应链优化。 环境监测对于全球供应链管理至关重要。 仓库管理方案监测环境条件，并使用机器学习 (ML) 处理数据以生成预测。
Project 15 开放平台 IoT 可持续性。 开放平台开源软件连接到云，并安全地管理科学和自然资源保护项目使用的设备。 此体系结构是生成开源端到端 IoT 解决方案的参考。
设施和房地产
- 使用 Azure 数字孪生创建智能场所。 智能场所是将连接的设备和数据源汇集在一起的物理环境，如建筑物、校园和城市。 Azure 数字孪生存储物理环境的数字表示形式，以用于监视、分析和管理。
制造
面向工业 IoT 的条件监视。 条件监视有助于制造商在异常变得严重之前发现异常。 在此解决方案中，IoT 设备通过 OPC UA 和 Azure 工业 IoT 组件连接到云。
面向工业 IoT 的预测性维护。 预测性维护可诊断和预测 OPC UA 连接设备中的故障和维护需求。 该解决方案使用混合现实和数字孪生技术来实时优化生产。
面向制造业的边缘端到端计算机视觉。 行业将计算机视觉和 ML 用于安全和质量保证应用。 此示例显示了一种端到端的 IoT 计算机视觉方法，该方法可随着时间的推移改进流程。
零售
- 视频捕捉和零售分析。 零售商（如杂货店）可监视店面事件，并采取即时措施来改善客户体验。 本地 IoT Edge 设备实时分析视频数据，以检测和解决空架空间或客户队列过长等问题。