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製造業的解決方案

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製造業是現代工業化世界的標誌，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組裝線和自動化等階段，每個新的開發都增加了更快、更有效率的製造流程。 雲端運算可以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，以保有第四次 工業革命 的承諾：

  • 協助使用工業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。
  • 解鎖創新和新的商業模式。
  • 以新方式與客戶互動。


若要瞭解如何使用 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 Microsoft受信任的雲端進行製造。

製造架構指南

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 瞭解基本物聯網 （IoT） 概念，以及如何開始使用 Azure IoT IoT
使用 MLOps 架構來升級機器學習生命週期 了解財富 500 食品公司如何透過自定義機器學習模型，改善其需求預測，並將美國數個地區不同商店的產品庫存優化。 AI/ML
隨選、可調整、高功率計算 在本文中，我們會逐步解說一些工程和製造領域，這些領域需要大型運算能力，並探索 azure 平臺Microsoft如何協助。 計算
製造中的預測性維護 在引進一些預測性維護背景之後，我們將討論如何使用內部部署數據、Azure 機器學習和機器學習模型使用方式的組合，實作 PdM 解決方案的各種部分。 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。 它呈現不同的檢視方塊和參考現有數據，讓您開始著手。 AI/ML
從 IoT 資料擷取可採取動作的深入解析 本指南提供從IoT數據分析擷取可採取動作見解所需的元件技術概觀。 IoT

製造架構

下列文章提供針對製造業所開發及建議之架構的詳細分析。

架構 摘要 技術焦點
異常偵測器程式 Anomaly Detector API 可讓您監視和偵測時間序列資料中的異常狀況，而無需知道機器學習。 分析
自動化引導車輛車隊控制 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持開放原始碼連結庫，可重複使用。 IoT
使用 Azure 認知服務建置語音轉換文字轉譯管線 藉由分析大量錄製的通話，並使用 Azure 認知服務建置語音轉文字轉譯管線，以改善客戶服務中心的效率，並轉換您的業務。 AI/ML
使用 Power Platform 的公民 AI 此架構會以 Azure Synapse 案例在 Analytics 端對端擴充。 它可讓自定義 ML 模型在 Azure 機器學習 中定型，並使用使用 Microsoft Power Platform 建置的自定義應用程式來實作。 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
使用智慧型IoT Edge進行預測性維護 物聯網 （IoT） Edge 讓數據處理和記憶體接近數據源，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
質量保證 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

製造的解決方案構想

以下是您可以做為製造解決方案起點的其他想法。