Share via

Rozwiązania dla branży produkcyjnej

  • Artykuł

Sektor produkcyjny, znak rozpoznawczy nowoczesnego świata uprzemysłowionego, obejmuje wszystkie kroki od pozyskiwania surowców do przekształcania się w produkt końcowy. Począwszy od produkcji gospodarstw domowych w epoce przedprzemysłowego, sektor ten ewoluował przez etapy, takie jak mechanizowane linie montażowe i automatyzacja, każdy nowy rozwój dodający do szybszych i bardziej wydajnych procesów produkcyjnych. Przetwarzanie w chmurze może przynieść kolejną rewolucję dla firm produkcyjnych, przekształcając swoje infrastruktury i procesy IT od podatnych na błędy lokalnych do wysoce dostępnych, bezpiecznych i wydajnych chmur, a także zapewniając najnowocześniejsze rozwiązania Internetu rzeczy (IoT), sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego i rozwiązań analitycznych.

Platforma Microsoft Azure obiecuje czwartą rewolucję przemysłową, dostarczając rozwiązania produkcyjne, które mogą wykonywać następujące czynności:

  • Pomoc w tworzeniu bardziej elastycznych inteligentnych fabryk za pomocą przemysłowego IoT.
  • Tworzenie bardziej odpornych i rentownych łańcuchów dostaw.
  • Przekształć produktywność sił roboczych.
  • Odblokowywanie innowacji i nowych modeli biznesowych.
  • Kontaktowanie się z klientami w nowy sposób.


Aby dowiedzieć się, jak można zmodernizować swoją firmę produkcyjną przy użyciu platformy Azure, odwiedź stronę Azure for manufacturing (Platforma Azure do produkcji). Aby uzyskać więcej zasobów, zobacz Microsoft Trusted Cloud for Manufacturing.

Przewodniki dotyczące architektury dla produkcji

Poniższe artykuły zawierają wskazówki dotyczące architektury rozwiązań platformy Azure w branży produkcyjnej.

Architektura Podsumowanie Skupienie się na technologii
Projektowanie architektury Internetu rzeczy (IoT) Poznaj podstawowe pojęcia dotyczące Internetu rzeczy (IoT) i dowiedz się, jak rozpocząć pracę z usługą Azure IoT IoT
Skalowanie cyklu życia uczenia maszynowego za pomocą platformy MLOps Dowiedz się, w jaki sposób firma zajmująca się żywnością z listy Fortune 500 poprawiła prognozowanie popytu i optymalizować zapasy produktów w różnych sklepach w kilku regionach w Stanach Zjednoczonych dzięki dostosowaniu modeli uczenia maszynowego. Sztuczna inteligencja/uczenie maszynowe
Na żądanie, skalowalne i wysokowydajne obliczenia W tym artykule omówimy niektóre dobrze znane obszary inżynierii i produkcji, które wymagają dużej mocy obliczeniowej i dowiesz się, jak platforma Microsoft Azure może pomóc. Compute
Konserwacja predykcyjna w produkcji Po wprowadzeniu pewnych podstaw do konserwacji predykcyjnej omówimy sposób implementowania różnych elementów rozwiązania PdM przy użyciu kombinacji danych lokalnych, uczenia maszynowego platformy Azure i użycia modeli uczenia maszynowego. Sztuczna inteligencja/uczenie maszynowe
Rozwiązanie do konserwacji predykcyjnej W tym artykule przedstawiono opcje tworzenia rozwiązania do konserwacji predykcyjnej. Przedstawia różne perspektywy i odwołuje się do istniejących materiałów, aby rozpocząć pracę. Sztuczna inteligencja/uczenie maszynowe
Wyodrębnianie szczegółowych informacji z możliwością działania z danych IoT Ten przewodnik zawiera omówienie techniczne składników potrzebnych do wyodrębnienia szczegółowych informacji z możliwością działania z analizy danych IoT. IoT

Architektury dla produkcji

Poniższe artykuły zawierają szczegółową analizę architektur opracowanych i zalecanych w branży produkcyjnej.

Architektura Podsumowanie Skupienie się na technologii
Proces wykrywania anomalii Interfejs API Narzędzie do wykrywania anomalii umożliwia monitorowanie i wykrywanie nieprawidłowości w danych szeregów czasowych bez konieczności znajomości uczenia maszynowego. Analiza
Automatyczna kontrola floty pojazdów z przewodnikiem Ta przykładowa architektura przedstawia kompleksowe podejście producenta oryginalnego sprzętu motoryzacyjnego (OEM) oraz architekturę referencyjną oraz kilka opublikowanych bibliotek typu open source, które mogą być ponownie używane. IoT
Tworzenie potoku transkrypcji zamiany mowy na tekst za pomocą usług Azure Cognitive Services Zwiększ wydajność centrów obsługi klienta i przekształć firmę, analizując duże ilości zarejestrowanych wywołań i tworząc potok transkrypcji zamiany mowy na tekst za pomocą usług Azure Cognitive Services. Sztuczna inteligencja/uczenie maszynowe
Citizen AI with the Power Platform Architektura rozszerza kompleksową analizę w scenariuszu usługi Azure Synapse. Umożliwia ona trenowanie niestandardowego modelu uczenia maszynowego w usłudze Azure Machine Edukacja i implementowane przy użyciu aplikacji niestandardowej utworzonej przy użyciu platformy Microsoft Power Platform. Sztuczna inteligencja/uczenie maszynowe
Kompleksowa produkcja przy użyciu przetwarzania obrazów na brzegu Ta przykładowa architektura przedstawia kompleksowe podejście do przetwarzania obrazów z krawędzi do chmury i z powrotem. Sztuczna inteligencja/uczenie maszynowe
Konserwacja predykcyjna dzięki inteligentnej usłudze IoT Edge Usługa Internet rzeczy (IoT) Edge udostępnia przetwarzanie i przechowywanie danych w pobliżu źródła danych, umożliwiając szybkie, spójne odpowiedzi z ograniczoną zależnością od łączności i zasobów w chmurze. IoT
Zapewnianie jakości To rozwiązanie przedstawia sposób przewidywania usterek na przykładzie wieloetapowych procesów produkcyjnych (linii montażowych). Sztuczna inteligencja/uczenie maszynowe

Pomysły na rozwiązania dotyczące produkcji

Poniżej przedstawiono inne pomysły, których można użyć jako punktu wyjścia dla rozwiązania produkcyjnego.