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適用於製造業的解決方案

製造業是現代工業化的標誌,包括從採購原材料到轉型為最終產品的所有步驟。 從工業前時代的家庭製造業開始,這個行業已經發展到機械化裝配線和自動化等階段,每個新的開發都增加更快、更有效率的製造流程。 雲端運算可能為製造公司帶來下一場革命,方法是將其 IT 基礎結構和流程從容易出錯的內部部署,轉換為高可用性、安全且有效率的雲端,以及提供尖端物聯網 (IoT)、AI/ML 和分析解決方案。

Microsoft Azure 提供可執行下列作業的製造解決方案,以恪守第四次工業革命的承諾:

  • 協助透過工業 IoT 建置更敏捷的智慧工廠。
  • 建立更具彈性且有利可圖的供應鏈。
  • 轉換您的勞動力生產力。
  • 發揮創新和新商業模式的價值。
  • 以新的方式與客戶互動。


若要了解如何使用 Azure 將製造業務現代化,請造訪 Azure 進行製造。 如需更多資源,請參閱適用於製造業的 Microsoft 受信任的雲端

製造業架構指南

下列文章提供製造業中 Azure 解決方案的架構指導方針。

架構 摘要 技術焦點
物聯網 (IoT) 架構設計 了解基本物聯網 (IoT) 概念,以及如何開始使用 Azure IoT IoT
隨需、可調整、高功率計算 在本文中,我們將介紹工程和製造領域需要大量運算能力的一些知名領域,並探討 Microsoft Azure 平台如何提供協助。 計算
製造業的預測性維護 我們會在引進一些預測性維護背景後,討論如何使用內部部署資料、Azure 機器學習和機器學習模型使用方式的組合,實作 PdM 解決方案的各個部分。 AI/ML
預測性維護解決方案 本文提供建置預測性維護解決方案的選項。 本文提出不同的觀點並參考現有材料來幫助您快速入門。 AI/ML
從 IoT 資料擷取可採取行動的深入解析 本指南提供從 IoT 資料分析擷取可採取行動之深入解析所需的元件技術概觀。 IoT

製造業架構

以下文章詳細分析了專為製造業開發的建議的架構。

架構 摘要 技術焦點
自動化引導車隊控制 此範例架構示範汽車原始設備製造商 (OEM) 的端對端方法,並包含參考架構和數個已發佈的支援開放原始碼程式庫,可重複使用。 IoT
使用 Power Platform 的公民 AI 此架構會以 Azure Synapse 案例在 Analytics 端對端上擴充。 它可讓自訂 ML 模型在 Azure Machine Learning 中訓練,並使用 Microsoft Power Platform 建置的自訂應用程式來實作。 AI/ML
使用邊緣上的電腦視覺進行端對端製造 此範例架構顯示從邊緣到雲端和後端的電腦視覺端對端方法。 AI/ML
使用智慧 IoT Edge 進行預測性維護 物聯網 (IoT) Edge 讓資料處理和儲存體接近資料來源,以降低對雲端連線和資源的相依性,啟用快速、一致的回應。 IoT
品質保證 此解決方案示範如何使用製造流水線範例 (裝配線) 預測失敗。 AI/ML

適用於製造業的解決方案構想

以下是您可以做為製造解決方案起點的其他構想。