Домашняя страница Sensor Data Intelligence (предварительная версия)
[Эта статья является предварительной документацией и может быть изменена.]
Аналитика данных датчиков для Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management позволяет организациям выполнять бизнес-процессы в Supply Chain Management на основе сигналов Интернета вещей, поступающих от станков и оборудования в производственном цеху. Это обновленная переименованная версия функции Бизнес-аналитика Интернета вещей, которая ранее была доступна для Supply Chain Management.
Аналитика данных датчиков позволяет выполнять следующие задачи:
- Сбор сведений с оборудования для обновления значений счетчика обслуживаемых активов в Supply Chain Management и проведения профилактического обслуживания.
- Настраивать решение, используя простой мастер подключения, вместо того, чтобы вручную устанавливать и настраивать компоненты в Microsoft Dynamics Lifecycle Services (LCS).
- Выполнять развертывание компонентов в собственной подписке, чтобы иметь большую гибкость для управления компонентами Azure.
- Настраивать, масштабировать и расширять решения в соответствии с бизнес-логикой, выполняемой на компонентах Azure. Эти компоненты теперь управляются в вашей собственной подписке. Таким образом, их можно настроить по мере необходимости для удовлетворения уникальных потребностей бизнеса.
Важно
- Это предварительная версия функции. На него распространяются дополнительные условия использования предварительной версии.
- Функции предварительной версии не предназначены для промышленного использования и могут иметь ограниченную функциональность. Эти функции доступны до официального выпуска, чтобы клиенты могли получить ранний доступ и оставить отзыв.
- Дополнительные сведения о предварительных выпусках см. в разделе Вопросы и ответы по обновлениям службы с одной версией.
Бизнес-сценарии
Аналитика данных датчиков позволяет использовать несколько типов функций, каждая из которых представлена отдельным сценарием в системе. Каждый сценарий предоставляет специализированный набор параметров конфигурации в системе, как описано в следующей таблице.
| Сценарий | Описание |
|---|---|
| Время простоя актива | Следует точно отслеживать эффективность производственных активов, используя данные датчиков для отслеживания простоев оборудования. |
| Обслуживание активов | Минимизация затрат на обслуживание и увеличение срока службы активов за счет улучшения планов обслуживания на основе показаний датчиков в критически важных контрольных точках производственных активов. |
| Статус оборудования | Повышение эффективности работы с помощью показаний датчиков для уведомления планировщиков об отключениях оборудования и предоставления возможностей для сокращения потенциальных простоев. |
| Качество продукта | Обеспечение качества партий продукта путем сравнения показаний датчиков по фактическим свойствам каждой партии продукта, таких как влажность, температура или собственные метрики качества. Система сообщит пользователям о появлении отклонений. |
| Задержки производства | Показания датчиков используются для сравнения фактического времени цикла с плановым временем цикла и уведомления руководителей об отставании производства от графика. После этого руководители могут при необходимости вмешаться, чтобы обеспечить максимальную эффективность работы. |
Архитектура
На следующей архитектурной схеме представлен обзор решения и его компонентов.
Примечание
Дополнительные сведения о подключении датчиков к Azure IOT Hub см. в руководстве по промышленной аналитике Интернета вещей Azure.