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Azure面向制造業的解決方案,azure公司-ESG跨境

Azure面向制造業的解決方案,azure公司

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2022-04-29
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Azure面向制造業的解決方案,azure公司制造業Azure解決方案制造業Azure解決方案通過現代化智能工廠,及時了解客戶需求并推動業務轉型。通過使用工業物聯網(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。制造業解決方案1、聯網現場服務遠程檢測、故障排除和解決問題,以便僅在必要......

Azure面向制造業的解決方案,azure公司





制造業Azure解決方案

制造業Azure解決方案

通過現代化智能工廠,及時了解客戶需求并推動業務轉型。通過使用工業物聯網(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。

制造業解決方案

1、聯網現場服務

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:

居住通過現場服務提供租賃解決方案

l現場服務庫存序列化

l擴展現場服務保修管理

裝備360?動態365上門服務

用于連接現場服務的DeviceTone物聯網

程序值:

授權技術人員

主動檢查服務

總在物聯網(IoT)

遠程援助

最優調度

嵌入式調度優化

滿足服務水平協議的時間表

預測性旅行和工作的持續時間

相互關聯的資產

資產位置和層級

地理圍欄功能

以及定制和監控資產屬性。

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務流程和最終要達到的預期結果。

(2)庫存數據來源

確定所有可能的數據源和相關數據的類型。您尋求的結果將決定哪些數據是必需的,哪些是可選的。

(3)捕獲和合并數據。

將所有數據連接到一個位置,并準備進行分析。

通過拉動包含預期行為和故障日志的數據,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)在實時運行環境中驗證模型。

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

(6)與操作相結合

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

3、互聯工廠

連接和監控工業設施和設備,包括已經在車間運行的機器。

工廠解決方案包括以下功能:

工業設備互操作性

使用OPC UA接口連接工業資產。

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

從云儀表板監控OPC UA服務器。

遠程管理

從云儀表板配置OPC UA資產(調用方法、讀寫數據)。

從云儀表板發布和取消發布OPC UA資產的遙測數據。

云儀表板

查看遙測預覽。

查看遙測數據的趨勢,并使用Time Series Insight Explorer儀表板創建相關性。

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據。

設備數據的深度實時分析。

可配置的基于閾值的警報規則

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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