Azure面向制造業(yè)的解決方案,azure公司-ESG跨境

Azure面向制造業(yè)的解決方案,azure公司

制造業(yè)Azure解決方案

制造業(yè)Azure解決方案

通過現(xiàn)代化智能工廠，及時了解客戶需求并推動業(yè)務轉型。通過使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)和微軟Azure，您將獲得可行的見解，并能夠快速響應客戶反饋和市場趨勢。

制造業(yè)解決方案

1、聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)場服務

遠程檢測、故障排除和解決問題，以便僅在必要時派遣技術人員。

場景應用:

居住通過現(xiàn)場服務提供租賃解決方案

l現(xiàn)場服務庫存序列化

l擴展現(xiàn)場服務保修管理

裝備360？動態(tài)365上門服務

用于連接現(xiàn)場服務的DeviceTone物聯(lián)網(wǎng)

程序值:

授權技術人員

主動檢查服務

總在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)

遠程援助

最優(yōu)調度

嵌入式調度優(yōu)化

滿足服務水平協(xié)議的時間表

預測性旅行和工作的持續(xù)時間

相互關聯(lián)的資產

資產位置和層級

地理圍欄功能

以及定制和監(jiān)控資產屬性。

2.預測性維護

預測設備故障并采取積極的預防措施，將預防性維護提升到一個新的水平。

實施步驟:

(1)確定目標結果。

確定要改進的目標業(yè)務流程和最終要達到的預期結果。

(2)庫存數(shù)據(jù)來源

確定所有可能的數(shù)據(jù)源和相關數(shù)據(jù)的類型。您尋求的結果將決定哪些數(shù)據(jù)是必需的，哪些是可選的。

(3)捕獲和合并數(shù)據(jù)。

將所有數(shù)據(jù)連接到一個位置，并準備進行分析。

通過拉動包含預期行為和故障日志的數(shù)據(jù)，為可靠的預測模型基礎奠定基礎。

(4)模型、測試和交互

使用machine 學習技術開發(fā)預測模型，以便識別意外模式。對模型進行排序，以確定哪個模型最適合預測設備故障時間。

(5)在實時運行環(huán)境中驗證模型。

將該模型應用于實時流數(shù)據(jù)，觀察其在真實情況下的工作情況。使用machine 學習來改進模型，并為全面實現(xiàn)做好準備。

(6)與操作相結合

通過調整維護流程、系統(tǒng)和資源實施模式，根據(jù)新的見解采取行動。通過machine 學習和高級分析獲得洞察，精益求精。

3、互聯(lián)工廠

連接和監(jiān)控工業(yè)設施和設備，包括已經(jīng)在車間運行的機器。

工廠解決方案包括以下功能:

工業(yè)設備互操作性

使用OPC UA接口連接工業(yè)資產。

使用模擬生產線(在Docker容器中運行OPC UA服務器)查看實時遙測數(shù)據(jù)。

從云儀表板監(jiān)控OPC UA服務器。

遠程管理

從云儀表板配置OPC UA資產(調用方法、讀寫數(shù)據(jù))。

從云儀表板發(fā)布和取消發(fā)布OPC UA資產的遙測數(shù)據(jù)。

云儀表板

查看遙測預覽。

查看遙測數(shù)據(jù)的趨勢，并使用Time Series Insight Explorer儀表板創(chuàng)建相關性。

查看計算出的總體設備效率(OEE)和關鍵績效指標(KPI)。

在樹形拓撲和交互式地圖上查看工業(yè)資產層次結構。

查看、確認和關閉警報。

Azure計時洞察力

存儲、可視化和查詢大量時間序列數(shù)據(jù)。

設備數(shù)據(jù)的深度實時分析。

可配置的基于閾值的警報規(guī)則

端到端安全性

使用基于角色的訪問控制(RBAC)為用戶配置安全權限。

使用OPC UA身份驗證(使用X.509證書)和安全令牌的端到端加密。

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