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航空用エンジンの予測監視

Azure Data Factory
Azure Event Hubs
Azure HDInsight
Azure Machine Learning
Azure Stream Analytics
Azure Monitor

ソリューションのアイデア

この記事ではソリューションのアイデアについて説明します。 クラウド アーキテクトはこのガイダンスを使用すると、このアーキテクチャの一般的な実装の主要コンポーネントを視覚化しやすくなります。 ワークロードの特定の要件に適合する、適切に設計されたソリューションを設計するための出発点として、この記事を使用してください。

Microsoft Azure の予測的なメンテナンス ソリューションは、リアルタイムの航空機データと分析を組み合わせて、航空機の正常性を監視する方法を示しています。

このソリューションは、Azure Stream Analytics、Azure Event Hubs、Azure Machine Learning、HDInsight、Azure SQL Database、Data Factory および Power BI を使用して構築されています。 これらのサービスは高可用性環境で実行され、パッチが適用され、サポートされているので、実行される環境ではなく、ソリューションに注力できます。

アーキテクチャ

アーキテクチャ図: Azure を使用した航空機の予測メンテナンスのための航空機エンジンの監視。

このアーキテクチャの Visio ファイルをダウンロードします。

Components

  • Azure Stream Analytics は、Azure Event Hubs からの入力ストリームに対するほぼリアルタイムの分析を提供します。 入力データがフィルター処理され Machine Learning エンドポイントに渡され、最終的に結果が Power BI ダッシュボードに送信されます。
  • Event Hubs は未加工の組み立てライン データを取り込み、Stream Analytics に渡します。
  • Azure Machine Learning は、Azure Stream Analytics からのリアルタイムの組み立てライン データに基づいて潜在的な障害を予測します。
  • HDInsight は、Stream Analytics によってアーカイブされた未加工のイベントの集計を提供する Hive スクリプトを実行します。
  • Azure SQL Database は Machine Learning から受信した予測結果を格納し、Power BI にデータを発行します。
  • Data Factory は、オーケストレーション、スケジュール設定、およびバッチ処理のパイプラインの監視を処理します。
  • Power BI は、Azure Stream Analytics からのリアルタイムの組み立てライン データ、および Data Warehouse からの予測されたエラーとアラートを視覚化できます。

シナリオの詳細

考えられるユース ケース

このソリューションは、航空機と航空宇宙の業界に最適です。

正しい情報を使用して、メンテナンスをいつ行うべきかを予測するために、機器の状態を判断することができます。 予測メンテナンスは、次の項目に使用できます。

  • リアルタイム診断。
  • リアルタイムのフライト アシスタンス。
  • 予後。
  • コスト削減。

次のステップ

次の製品ドキュメントを参照してください。

機械学習を使用した予測メンテナンスと予測に関する Azure アーキテクチャ センターの次の記事を参照してください。