Procedura dettagliata della soluzione preconfigurata di manutenzione predittivaPredictive maintenance preconfigured solution walkthrough

La soluzione preconfigurata di manutenzione predittiva è una soluzione end-to-end per uno scenario aziendale che consente di stimare il punto in cui è probabile che si verifichino errori.The predictive maintenance preconfigured solution is an end-to-end solution for a business scenario that predicts the point at which a failure is likely to occur. È possibile usare questa soluzione preconfigurata in modo proattivo per attività come l'ottimizzazione della manutenzione.You can use this preconfigured solution proactively for activities such as optimizing maintenance. La soluzione combina i servizi chiave di Azure IoT Suite, ad esempio Hub IoT, Analisi di flusso e un'area di lavoro di Azure Machine Learning.The solution combines key Azure IoT Suite services, such as IoT Hub, Stream analytics, and an Azure Machine Learning workspace. L'area di lavoro contiene un modello, basato su un set di dati di esempio pubblico, per stimare la vita utile rimanente del motore di un velivolo.This workspace contains a model, based on a public sample data set, to predict the Remaining Useful Life (RUL) of an aircraft engine. La soluzione implementa completamente lo scenario aziendale IoT come punto di partenza per poter pianificare e implementare una soluzione che soddisfi i propri requisiti aziendali.The solution fully implements the IoT business scenario as a starting point for you to plan and implement a solution that meets your own specific business requirements.

Architettura logicaLogical architecture

Il diagramma seguente illustra i componenti logici della soluzione preconfigurata:The following diagram outlines the logical components of the preconfigured solution:

Gli elementi blu sono servizi di Azure di cui viene effettuato il provisioning nell'area in cui è stata distribuita la soluzione preconfigurata.The blue items are Azure services provisioned in the region where you deployed the preconfigured solution. L'elenco di aree in cui è possibile distribuire la soluzione preconfigurata viene visualizzato nella pagina di provisioning.The list of regions where you can deploy the preconfigured solution displays on the provisioning page.

L'elemento verde è un dispositivo simulato che rappresenta un motore di aereo.The green item is a simulated device that represents an aircraft engine. Altre informazioni su questi dispositivi simulati sono disponibili nella sezione Dispositivi simulati.You can learn more about these simulated devices in the Simulated devices section.

Gli elementi grigi rappresentano i componenti che implementano le funzionalità di gestione del dispositivo.The gray items represent components that implement device management capabilities. La versione corrente della soluzione preconfigurata di manutenzione predittiva non effettua il provisioning di queste risorse.The current release of the predictive maintenance preconfigured solution does not provision these resources. Per altre informazioni sulla gestione del dispositivo, vedere la soluzione preconfigurata per il monitoraggio remoto.To learn more about device management, refer to the remote monitoring pre-configured solution.

Dispositivi simulatiSimulated devices

Nella soluzione preconfigurata un dispositivo simulato rappresenta un motore di aereo.In the preconfigured solution, a simulated device represents an aircraft engine. Il provisioning della soluzione viene effettuato con due motori associati a un singolo aereo.The solution is provisioned with two engines that map to a single aircraft. Ogni motore genera quattro tipi di dati di telemetria: il sensore 9, il sensore 11, il sensore 14 e il sensore 15 forniscono i dati necessari per il modello di Machine Learning che calcola la vita utile rimanente per il motore.Each engine emits four types of telemetry: Sensor 9, Sensor 11, Sensor 14, and Sensor 15 provide the data necessary for the Machine Learning model to calculate the RUL for the engine. Ogni dispositivo simulato invia i messaggi di telemetria seguenti all'hub IoT:Each simulated device sends the following telemetry messages to IoT Hub:

Conteggio dei cicli.Cycle count. Un ciclo rappresenta un volo completato con una durata compresa tra due e dieci ore.A cycle represents a completed flight with a duration between two and ten hours. Durante il volo, i dati di telemetria vengono acquisiti ogni mezz'ora.During the flight, telemetry data is captured every half hour.

Telemetria.Telemetry. Sono presenti quattro sensori che rappresentano gli attributi del motore.There are four sensors that represent engine attributes. I sensori sono indicati genericamente con l'etichetta Sensore 9, Sensore 11, Sensore 14 e Sensore 15.The sensors are generically labeled Sensor 9, Sensor 11, Sensor 14, and Sensor 15. Questi quattro sensori rappresentano dati di telemetria sufficienti per ottenere risultati importanti dal modello di vita utile rimanente.These four sensors represent telemetry sufficient to obtain useful results from the RUL model. Il modello usato nella soluzione preconfigurata viene creato da un set di dati pubblico che include i dati reali dei sensori del motore.The model used in the preconfigured solution is created from a public data set that includes real engine sensor data. Per altre informazioni sulla modalità di creazione del modello dal set di dati originale, vedere il modello di manutenzione predittiva in Cortana Intelligence Gallery.For more information on how the model was created from the original data set, see the Cortana Intelligence Gallery Predictive Maintenance Template.

I dispositivi simulati possono gestire i comandi seguenti inviati dall'hub IoT nella soluzione:The simulated devices can handle the following commands sent from the IoT hub in the solution:

ComandoCommand DescrizioneDescription
StartTelemetryStartTelemetry Controlla lo stato della simulazione.Controls the state of the simulation.
Avvia il dispositivo che invia i dati di telemetriaStarts the device sending telemetry
StopTelemetryStopTelemetry Controlla lo stato della simulazione.Controls the state of the simulation.
Arresta il dispositivo che invia i dati di telemetriaStops the device sending telemetry

L'hub IoT fornisce il riconoscimento dei comandi del dispositivo.IoT Hub provides device command acknowledgment.

Processo di Analisi di flusso di AzureAzure Stream Analytics job

Processo: Telemetria agisce sul flusso di dati di telemetria in ingresso dai dispositivi con due istruzioni:Job: Telemetry operates on the incoming device telemetry stream using two statements:

  • La prima seleziona tutti i dati di telemetria dai dispositivi e li invia all'archivio BLOB.The first selects all telemetry from the devices and sends this data to blob storage. Da qui vengono visualizzati nell'app Web.From here, it is visualized in the web app.
  • La seconda calcola i valori medi dei sensori in una finestra temporale scorrevole di due minuti e invia i dati tramite l'hub eventi a un processore di eventi.The second computes average sensor values over a two-minute sliding window and sends this data through the Event hub to an event processor.

Processore di eventiEvent processor

L'host processore di eventi viene eseguito in un processo Web di Azure.The event processor host runs in an Azure Web Job. Il processore di eventi considera i valori medi dei sensori per un ciclo completatoThe event processor takes the average sensor values for a completed cycle. e quindi li passa a un'API che espone il modello con training per calcolare la vita utile rimanente di un motore.It then passes those values to an API that exposes trained model to calculate the RUL for an engine. L'API viene esposta da un'area di lavoro di Machine Learning di cui viene effettuato il provisioning nell'ambito della soluzione.The API is exposed by a Machine Learning workspace that is provisioned as part of the solution.

Machine LearningMachine Learning

Il componente Machine Learning usa un modello derivato dai dati raccolti da veri motori di aerei.The Machine Learning component uses a model derived from data collected from real aircraft engines. È possibile passare all'area di lavoro di Machine Learning dal riquadro della soluzione nella pagina azureiotsuite.com.You can navigate to the Machine Learning workspace from your solution's tile on the azureiotsuite.com page. Quando lo stato della soluzione è Ready (Pronto), il riquadro è disponibile.The tile is available when the solution is in the Ready state.

Passaggi successiviNext steps

Dopo avere esaminato i componenti chiave della soluzione preconfigurata di manutenzione predittiva, è possibile personalizzarli.Now you've seen the key components of the predictive maintenance preconfigured solution, you may want to customize it. Vedere Guida alla personalizzazione di soluzioni preconfigurate.See Guidance on customizing preconfigured solutions.

È anche possibile esplorare alcune altre funzionalità delle soluzioni preconfigurate di IoT Suite:You can also explore some of the other features and capabilities of the IoT Suite preconfigured solutions: