نظرة عامة على مسرع حلول الصيانة التنبؤية
مسرع حل الصيانة التنبؤية هو حل شامل لسيناريو عمل يتنبأ بالنقطة التي من المحتمل أن يحدث فيها فشل. يمكنك استخدام مسرع الحلول هذا بشكل استباقي لأنشطة مثل تحسين الصيانة. يجمع الحل بين خدمات مسرعات حلول Azure IoT الرئيسية، مثل IoT Hub ومساحة عمل التعلم الآلي من Azure . تحتوي مساحة العمل هذه على نموذج، استنادا إلى عينة عامة من مجموعة البيانات، للتنبؤ بالحياة المفيدة المتبقية (RUL) لمحرك طائرة. يقوم الحل بتنفيذ سيناريو أعمال IoT بالكامل كنقطة بداية لتخطيط وتنفيذ حل يلبي متطلبات عملك المحددة.
يتوفر رمز مسرع حل الصيانة التنبؤية على GitHub.
هندسة منطقية
يوضح الرسم التخطيطي التالي المكونات المنطقية لمسرع الحل:
العناصر الزرقاء هي خدمات Azure المقدمة في المنطقة التي قمت بنشر مسرع الحل فيها.
العنصر الأخضر هو محرك طائرة محاكاة. يمكنك معرفة المزيد حول هذه الأجهزة المحاكاة في قسم أجهزة المحاكاة .
العناصر الرمادية هي المكونات التي تنفذ قدرات إدارة الجهاز . لا يوفر الإصدار الحالي من مسرع حل الصيانة التنبؤية هذه الموارد. لمعرفة المزيد حول إدارة الأجهزة، راجع مسرع حل المراقبة عن بعد.
موارد Azure
في مدخل Microsoft Azure، انتقل إلى مجموعة الموارد باسم الحل الذي اخترته لعرض الموارد المتوفرة.
عند توفير مسرع الحل، تتلقى رسالة بريد إلكتروني مع ارتباط إلى مساحة عمل التعلم الآلي. تتوفر لوحة في هذه الصفحة عندما يكون الحل في حالة جاهز .
أجهزة المحاكاة
في مسرع الحلول، جهاز محاكاة هو محرك طائرة. يتم تزويد الحل بمحركين يتم تعيينهما لطائرة واحدة. يصدر كل محرك أربعة أنواع من القياس عن بعد: يوفر Sensor 9 و Sensor 11 و Sensor 14 و Sensor 15 البيانات اللازمة لنموذج التعلم الآلي لحساب RUL للمحرك. يرسل كل جهاز محاكاة رسائل القياس عن بعد التالية إلى IoT Hub:
عدد الدورات. الدورة هي رحلة مكتملة بمدة تتراوح بين ساعتين وعشر ساعات. أثناء الرحلة، يتم التقاط بيانات تتبع الاستخدام كل نصف ساعة.
بيانات تتبع الاستخدام. هناك أربعة أجهزة استشعار تسجل سمات محرك. تسمى أجهزة الاستشعار بشكل عام Sensor 9 و Sensor 11 و Sensor 14 و Sensor 15. ترسل أجهزة الاستشعار الأربعة هذه بيانات تتبع الاستخدام كافية للحصول على نتائج مفيدة من نموذج RUL. يتم إنشاء النموذج المستخدم في مسرع الحل من مجموعة بيانات عامة تتضمن بيانات مستشعر المحرك الحقيقي. لمزيد من المعلومات حول كيفية إنشاء النموذج من مجموعة البيانات الأصلية، راجع قالب الصيانة التنبؤية لمعرض معلومات Cortana.
يمكن للأجهزة المحاكاة معالجة الأوامر التالية المرسلة من مركز IoT في الحل:
| الأمر | الوصف |
|---|---|
| StartTelemetry | يتحكم في حالة المحاكاة. بدء تشغيل الجهاز الذي يرسل بيانات تتبع الاستخدام |
| StopTelemetry | يتحكم في حالة المحاكاة. إيقاف الجهاز الذي يرسل بيانات تتبع الاستخدام |
يوفر IoT Hub إقرارا بأمر الجهاز.
مهمة Azure Stream Analytics
الوظيفة: يعمل القياس عن بعد على دفق بيانات تتبع الاستخدام للجهاز الوارد باستخدام عبارات اثنين:
- يحدد الأول جميع بيانات تتبع الاستخدام من الأجهزة ويرسل هذه البيانات إلى تخزين blob. من هنا، يتم تصوره في تطبيق الويب.
- يحسب الثاني متوسط قيم المستشعر عبر نافذة منزلقة مدتها دقيقتان ويرسل هذه البيانات من خلال مركز الأحداث إلى معالج حدث.
معالج الأحداث
يتم تشغيل مضيف معالج الأحداث في وظيفة ويب Azure. يأخذ معالج الأحداث متوسط قيم المستشعر لدورة مكتملة. ثم يمرر هذه القيم إلى نموذج مدرب يحسب RUL لمحرك. توفر واجهة برمجة التطبيقات الوصول إلى النموذج في مساحة عمل التعلم الآلي التي تشكل جزءا من الحل.
التعلّم الآلي
يستخدم مكون التعلم الآلي نموذجا مشتقا من البيانات التي تم جمعها من محركات الطائرات الحقيقية.
يتوفر نموذج التعلم الآلي كقالب يوضح كيفية العمل مع بيانات تتبع الاستخدام التي تم جمعها من خلال خدمات مسرع حلول IoT. قامت Microsoft ببناء نموذج انحدار لمحرك طائرة استنادا إلى البيانات المتاحة للجمهور[1]، وإرشادات خطوة بخطوة حول كيفية استخدام النموذج.
يستخدم مسرع حلول الصيانة التنبؤية ل Azure IoT نموذج الانحدار الذي تم إنشاؤه من هذا القالب. يتم نشر النموذج في اشتراك Azure الخاص بك وإتاحته من خلال واجهة برمجة تطبيقات تم إنشاؤها تلقائيا. يتضمن الحل مجموعة فرعية من بيانات الاختبار ل 4 محركات (من إجمالي 100) و4 (من إجمالي 21) دفق بيانات الاستشعار. هذه البيانات كافية لتوفير نتيجة دقيقة من النموذج المدرب.
[1] أ. ساكسينا وك. غوبل (2008). "مجموعة بيانات محاكاة تدهور محرك Turbofan"، مستودع بيانات ناسا Ames Prognostics (https://c3.nasa.gov/dashlink/resources/139/)، مركز أبحاث AMES لوكالة ناسا، حقل Moffett، CA
الخطوات التالية
لقد رأيت الآن المكونات الرئيسية لمسرع حل الصيانة التنبؤية، قد تحتاج إلى تخصيصه.
يمكنك أيضا استكشاف بعض الميزات الأخرى لمسرعات حلول IoT: