Предотвращение неполадок с помощью прогнозного обслуживания

Центры событий
Машинное обучение
Stream Analytics
Synapse Analytics

Концепция решения Solution Idea

Если вы хотите ознакомиться с этой статьей, дополнительные сведения, сведения о реализации, рекомендации по ценам или примеры кода, сообщите нам о них.If you'd like to see us expand this article with more information, implementation details, pricing guidance, or code examples, let us know with GitHub Feedback!

Узнайте, как использовать Машинное обучение Azure для прогнозирования сбоев, прежде чем они появятся в данных строки сборки в режиме реального времени.Learn how to use Azure Machine Learning to predict failures before they happen with real-time assembly line data.

Это решение основано на управляемых службах Azure: Azure Stream Analytics, концентраторов событий, машинное обучение Azure, Azure синапсе Analytics и Power BI.This solution is built on the Azure managed services: Azure Stream Analytics, Event Hubs, Azure Machine Learning, Azure Synapse Analytics and Power BI. Эти службы работают в среде с высоким уровнем доступности, исправленной и поддерживаемой, что позволяет сосредоточиться на решении, а не на среде, в которой они работают.These services run in a high-availability environment, patched and supported, allowing you to focus on your solution instead of the environment they run in.

ArchitectureArchitecture

Схема архитектуры . Скачайте SVG этой архитектуры.Architecture Diagram Download an SVG of this architecture.

ComponentsComponents

  • Azure Stream Analytics: Stream Analytics предоставляет аналитику практически в реальном времени для входного потока из концентратора событий Azure.Azure Stream Analytics: Stream Analytics provides near real-time analytics on the input stream from the Azure Event Hub. Входные данные фильтруются и передаются в конечную точку Машинное обучение, а затем отправляются на панель мониторинга Power BI.Input data is filtered and passed to a Machine Learning endpoint, finally sending the results to the Power BI dashboard.
  • Концентраторы событий принимают необработанные данные из строки сборки и передают их в Stream Analytics.Event Hubs ingests raw assembly-line data and passes it on to Stream Analytics.
  • Машинное обучение Azure: машинное обучение прогнозирует потенциальные сбои на основе данных сборки в режиме реального времени из Stream Analytics.Azure Machine Learning: Machine Learning predicts potential failures based on real-time assembly-line data from Stream Analytics.
  • Azure синапсе Analytics: синапсе Analytics хранит данные из строки сборки вместе с прогнозами сбоев.Azure Synapse Analytics: Synapse Analytics stores assembly-line data along with failure predictions.
  • Power BI визуализируют данные строки сборки в реальном времени из Stream Analytics, а также прогнозируемые сбои и предупреждения из хранилища данных.Power BI visualizes real-time assembly-line data from Stream Analytics and the predicted failures and alerts from Data Warehouse.

Дальнейшие действияNext steps