Azure面向制造业的解决方案

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< ">Azure面向制造业的解决方案

< ">通过实现智能工厂的现代化，随时了解您客户的需求并推动业务转型。通过使用工业物联网(IIoT)和Microsoft Azure，将获得可行的见解，能够快速响应客户反馈和市场趋势。

< ">适用于制造业的解决方案

< ">1、Connected Field Service

< ">远程检测、故障排除和解决问题，以便仅在必要时派遣技术人员。

< ">场景应用：

< ">租赁生活–通过现场服务提供租赁解决方案

< ">l现场服务库存序列化

< ">l扩展现场服务-保修管理

< ">设备360?动态365现场服务

< ">用于连接现场服务的DeviceTone IoT

< ">方案价值：

< ">授权技术人员

< ">主动服务的检查

< ">始终在物联网（IoT）

< ">远程协助

< ">优化调度

< ">嵌入式调度优化

< ">满足服务级别协议的时间表

< ">预测性旅行和工作持续时间

< ">互联资产

< ">资产位置和层次结构

< ">地理围栏功能

< ">自定义和监视资产属性

< ">2、预测性维护

< ">预测设备故障并进行主动预防，将预防性维护提升到一个新的层次。

< ">实施步骤：

< ">（1）确定目标结果

< ">确定要改进的目标业务流程和希望最终实现的预期结果。

< ">（2）库存数据源

< ">确定所有可能的数据源和相关数据的类型。你寻求的结果将决定哪些数据是必需的，哪些是可选的。

< ">（3）捕获和合并数据

< ">将所有数据连接到一个位置，并准备进行分析。

< ">通过拉取包含预期行为和故障日志的数据，为可靠的预测模型奠定基础。

< ">（4）模型、测试和交互

< ">使用机器学习技术开发预测模型，从而识别意料之外的模式。对模型进行排序，确定哪个模型最适合用于预测装置故障的时间。

< ">（5）在实时操作环境中验证模型

< ">将模型应用于实时流数据，观察其在现实情况下的工作。使用机器学习改进模型，并使其为全面实施做好准备。

< ">（6）与操作结合

< ">通过调整维修流程、系统和资源实施模型，按新的见解采取行动。通过机器学习和高级分析获得见解，不断改进。

< ">3、Connected Factory

< ">连接并监视工业设施和设备，包括已在车间运转的机器。

< ">互联工厂解决方案包括以下功能：

< ">工业设备互操作性

< ">使用OPC UA接口连接到工业资产。

< ">使用模拟生产线（在Docker容器中运行OPC UA服务器）查看实时遥测数据。

< ">从云仪表板监视OPC UA服务器。

< ">远程管理

< ">从云仪表板配置OPC UA资产（调用方法、读取和写入数据）。

< ">从云仪表板从OPC UA资产发布和取消发布遥测数据。

< ">云仪表板

< ">查看遥测预览。

< ">查看遥测广告新媒介数据的趋势，并使用时序洞察资源管理器仪表板创建相关性。

< ">请参阅计算的整体设备效率（OEE）和关键绩效指标（KPI）。

< ">在树拓扑和交互式地图上查看工业资产层次结构。

< ">查看、确认和关闭警报。

< ">Azure时序洞察

< ">存储、可视化和查询大量时间序列数据。

< ">对设备数据进行深入的实时分析。

< ">可配置的基于阈值的警报规则

< ">端到端安全性

< ">使用基于角色的访问控制（RBAC）为用户配置安全权限。

< ">使用OPC UA身份验证（使用X.509证书）和企业媒体邀请安全令牌进行端到端加密。