Hızlı Başlangıç: Bulut tabanlı bir çözüm bağlı cihazlarım bir Tahmine dayalı bakım analizini Çalıştır'ı deneyinQuickstart: Try a cloud-based solution to run a predictive maintenance analysis on my connected devices

Bu hızlı başlangıçta Azure IoT Tahmine Dayalı Bakım çözümü hızlandırıcısını dağıtarak bulut tabanlı tahmine dayalı bakım simülasyonu çalıştırmayı öğreneceksiniz.This quickstart shows you how to deploy the Azure IoT Predictive Maintenance solution accelerator to run a cloud-based predictive maintenance simulation. Çözüm hızlandırıcısını dağıttıktan sonra, çözümün Pano sayfasını kullanarak simülasyon uçak motoru verilerinden yararlanan tahmine dayalı bakım analizi çalıştırırsınız.After you've deployed the solution accelerator, you use the solution Dashboard page to run a predictive maintenance analysis on data from a simulated aircraft engine. Bu çözüm hızlandırıcısını, kendi uygulamanızın başlangıç noktası veya bir öğrenme aracı olarak kullanabilirsiniz.You can use this solution accelerator as the starting point for your own implementation or as a learning tool.

Simülasyonda fabrikam, rekabetçi fiyatlarıyla büyük müşteri deneyimine odaklanan bölgesel bir havayoludur.In the simulation, Fabrikam is a regional airline that focuses on great customer experience at competitive prices. Uçuş rötarlarının bir nedeni bakım sorunlarıdır ve uçak motorunun bakımı özellikle zordur.One cause of flight delays is maintenance issues and aircraft engine maintenance is particularly challenging. Fabrikam’ın ne olursa olsun uçuş sırasında motor arızasını önlemesi gerekmektedir; bu nedenle düzenli olarak motorları muayene eder ve bakım işlemlerini bir plana göre zamanlar.Fabrikam must avoid engine failure during flight at all costs, so it inspects its engines regularly and schedules maintenance according to a plan. Ancak, uçak motorları her zaman aynı şekilde yıpranmaz.However, aircraft engines don't always wear the same. Motorlarda bazı gereksiz bakımlar gerçekleştirilir.Some unnecessary maintenance is done on engines. Daha da önemlisi, bakım yapılana kadar çıkan sorunlar nedeniyle uçağın yerde kalmasıdır.More importantly, issues arise which can ground an aircraft until maintenance is done. Uçak, doğru teknisyenlerin ve yedek parçaların olmadığı bir yerdeyse bu sorunlar yüksek maliyetli gecikmelere neden olabilir.These issues can be especially costly if an aircraft is at a location where the right technicians or spare parts aren't available.

Fabrikam uçağının motorları, uçuş sırasında motor koşullarını izleyen algılayıcılarla donatılmıştır.The engines of Fabrikam's aircraft are instrumented with sensors that monitor engine conditions during flight. Fabrikam, yıllar boyunca bu sensörlerden alınan motor çalışma ve arıza verilerine sahiptir.Fabrikam has years of engine operational and failure data from these sensors. Fabrikam'ın veri bilimcileri bu verileri kullanarak bir uçak motorunun Kalan Kullanım Ömrünü (RUL) tahmin eden bir model geliştirmiştir.Fabrikam's data scientists used this data to develop a model to predict the Remaining Useful Life (RUL) of an aircraft engine. Bu model, dört motor algılayıcısından alınan veriler ve arızalara neden olan motor yıpranmaları arasındaki bağıntıyı kullanmaktadır.The model uses a correlation between data from four of the engine sensors and the engine wear that leads to eventual failure. Fabrikam düzenli güvenlik denetimleri yapmaya devam ederken, her uçuştan sonra her motor için RUL hesaplayacak modelleri kullanmaktadır.While Fabrikam continues to do regular safety inspections, it can now use the models to compute the RUL for each engine after every flight. Fabrikam artık arızanın ve bakım planının ileri tarihli noktalarını tahmin edebilmekte ve uçağın yerde geçirdiği süreyi en aza indirebilmektedir.Fabrikam can now predict future points of failure and plan for maintenance to minimize aircraft ground time. Bu işlem operasyon giderlerini azaltırken yolcuların ve personelin güvende olmasını sağlamaktadır.This process reduces operating costs while ensuring the safety of passengers and crew.

Bu hızlı başlangıcı tamamlamak etkin bir Azure aboneliğinizin olması gerekir.To complete this quickstart, you need an active Azure subscription.

Azure aboneliğiniz yoksa başlamadan önce ücretsiz bir hesap oluşturun.If you don't have an Azure subscription, create a free account before you begin.

Çözümü dağıtmaDeploy the solution

Çözüm hızlandırıcısını Azure aboneliğinize dağıttığınızda ayarlamanız gereken yapılandırma seçenekleri vardır.When you deploy the solution accelerator to your Azure subscription, you must set some configuration options.

Microsoft Azure IoT çözüm hızlandırıcıları sayfasına gidip Azure hesabı kimlik bilgilerinizle oturum açın.Navigate to Microsoft Azure IoT solution accelerators and sign in using your Azure account credentials.

Tahmine Dayalı Bakım kutucuğunu seçin.Click the Predictive Maintenance tile. Tahmine Dayalı Bakım sayfasındaki Hemen deneyin öğesine tıklayın:On the Predictive Maintenance page, click Try Now:

Hemen deneyin

Tahmine Dayalı Bakım çözümü oluştur sayfasında Tahmine Dayalı Bakım çözümü hızlandırıcınıza benzersiz bir Çözüm adı girin.On the Create Predictive Maintenance solution page, enter a unique Solution name for your Predictive Maintenance solution accelerator. Bu hızlı başlangıçta MyPredictiveMaintenance kullanıyoruz.For this quickstart, we're using MyPredictiveMaintenance.

Çözüm hızlandırıcısını dağıtırken kullanmak istediğiniz Subscription (Abonelik) ve Region (Bölge) seçimini yapın.Select the Subscription and Region you want to use to deploy the solution accelerator. Genelde size en yakın bölgeyi seçmeniz gerekir.Typically, you choose the region closest to you. Bu hızlı başlangıçta Visual Studio Enterprise ve Doğu ABD kullanıyoruz.For this quickstart, we're using Visual Studio Enterprise and East US. Abonelikte genel yönetici veya kullanıcı olmanız gerekir.You must be a global administrator or user in the subscription.

Tıklayın Oluştur dağıtımına başlamak için.Click Create to begin the deployment. Bu işlemin çalışması en az beş dakika sürer:This process takes at least five minutes to run:

Tahmine Dayalı Bakım çözümü ayrıntıları

Çözümde oturum açmaSign in to the solution

Azure aboneliğinize dağıtım tamamlandığında, çözüm dosyasında yeşil bir onay işareti ve Hazır yazısı görürsünüz.When the deployment to your Azure subscription is complete, you see a green checkmark and Ready on the solution tile. Tahmine Dayalı Bakım çözüm hızlandırıcısı panonuzda artık oturum açabilirsiniz.You can now sign in to your Predictive Maintenance solution accelerator dashboard.

Sağlanan Çözümler sayfasında yeni Tahmine Dayalı Bakım çözümü hızlandırıcınıza tıklayın.On the Provisioned solutions page, click your new Predictive Maintenance solution accelerator.

Çözüm paneli

Çözüm Hızlandırıcısını hakkında bilgi görüntülenen sayfasında görüntüleyebilirsiniz.You can view information about the solution accelerator in the page that appears. Seçin çözüm hızlandırıcınız Git Tahmine dayalı bakım çözüm hızlandırıcınız görüntülemek için:Choose Go to your solution accelerator to view your Predictive Maintenance solution accelerator:

Çözüm paneli

İzin isteğini kabul etmek için Kabul Et'e tıklayın. Tahmine Dayalı Bakım çözümü panosu tarayıcınızda görüntülenir:Click Accept to accept the permissions request, the Predictive Maintenance solution dashboard displays in your browser:

Çözüm panosu

Benzetimi başlatmak için Benzetimi başlat’a tıklayın.Click Start simulation to begin the simulation. Algılayıcı geçmişi, RUL, Döngüler ve RUL geçmişi panoda yer alır:The sensor history, RUL, Cycles, and RUL history populate the dashboard:

Benzetim çalışıyor

RUL değeri 160’tan (gösterim amaçlı seçilen rastgele bir eşik) azsa, çözüm portalında RUL görüntüsünün yanında bir uyarı simgesi görüntülenir.When RUL is less than 160 (an arbitrary threshold chosen for demonstration purposes), the solution portal displays a warning symbol next to the RUL display. Çözüm portalı da uçak motorunu sarı renkle vurgular.The solution portal also highlights the aircraft engine in yellow. RUL değerlerinde topluca genel bir düşüş eğilimi olsa da aşağı ve yukarı sıçramalar da olduğunu fark edebilirsiniz.Notice how the RUL values have a general downward trend overall, but tend to bounce up and down. Bu davranış, değişen döngü uzunlukları ve model doğruluğundan sonuçlanır.This behavior results from the varying cycle lengths and the model accuracy.

Benzetim uyarısı

Tam benzetim, 148 döngüyü tamamlamak için yaklaşık 35 dakika sürer.The full simulation takes around 35 minutes to complete 148 cycles. 160 RUL eşiği ilk seferinde yaklaşık 5 dakikayı karşılar, her iki motor da yaklaşık 8 dakikada eşiği yakalar.The 160 RUL threshold is met for the first time at around 5 minutes and both engines hit the threshold at around 8 minutes.

Benzetim 148 döngü için tam veri kümesinde çalışır, son RUL ve döngü değerlerinde de kapanır.The simulation runs through the complete dataset for 148 cycles and settles on final RUL and cycle values.

Benzetimi istediğiniz an durdurabilirsiniz; ancak, Benzetimi Başlat’a tıkladığınızda benzetim veri kümesinin başından başlayarak yeniden oynatılır.You can stop the simulation at any point, but clicking Start Simulation replays the simulation from the start of the dataset.

Kaynakları temizlemeClean up resources

Daha fazla incelemeyi planlıyorsanız, Tahmine Dayalı Bakım çözümü hızlandırıcısını dağıtımda bırakın.If you plan to explore further, leave the Predictive Maintenance solution accelerator deployed.

Çözüm hızlandırıcısına ihtiyacınız kalmadıysa Sağlanan çözümler sayfasında hızlandırıcıyı seçip Çözümü Sil’e tıklayarak bunu silebilirsiniz:If you no longer need the solution accelerator, delete it from the Provisioned solutions page, by selecting it, and then clicking Delete Solution:

Çözümü sil

Sonraki adımlarNext steps

Bu hızlı başlangıçta Tahmine Dayalı Bakım çözümü hızlandırıcısını dağıttınız ve bir benzetim çalıştırdınız.In this quickstart, you've deployed the Predictive Maintenance solution accelerator and run a simulation.

Çözüm hızlandırıcısı ve simülasyon uçak motorları hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki makaleyle devam edin.To learn more about the solution accelerator and the simulated aircraft engines, continue to the following article.