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。
現在、ほとんどの施設はタンク レベルの問題に受け身的に対応しています。 多くの場合、このような対応は漏出、緊急停止、高額な修復コスト、規制問題、高額な修理や罰金につながります。 タンク レベルの予測は、こうした問題やその他の問題を管理し、軽減するために役立ちます。
アーキテクチャ
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。
データフロー
- データは、Azure Event Hubs と Azure Synapse Analytics サービスにデータ ポイントまたはイベントとしてフィードされます。これは、ソリューション フローの残りの部分で使用されます。
- Azure Stream Analytics はデータを分析して、イベントハブからの入力ストリームにほぼリアルタイムの分析を提供し、Power BI に直接公開して視覚化します。
- Azure Machine Learning は、受け取った入力を基に特定の地域のタンク レベルを予測するために使用されます。
- Azure Synapse Analytics は Azure Machine Learning から受信した予測結果を格納するために使用されます。 これらの結果は、Power BI ダッシュボードで使用されます。
- Azure Data Factory は、モデルの再トレーニングのオーケストレーションと 1 時間ごとのスケジュール設定を処理します。
- 最後に、結果の視覚化に Power BI が使用されるため、ユーザーは施設からタンク レベルをリアルタイムで監視し、予測レベルを使用して漏出を防ぐことができます。
Components
- Azure Data Factory
- Azure Event Hubs
- Azure Machine Learning
- Azure Stream Analytics
- Azure Synapse Analytics
- Power BI
シナリオの詳細
タンク レベルの予測プロセスは、適切な入力から始まります。 石油は、施設への納品時にメーターを使用して測定され、タンクに送られます。 精製プロセスでは、タンク内のレベルが監視され、記録されます。 石油、ガス、水の出力は、センサー、メーター、レコードを介して記録されます。 次に、施設からのデータを使用して予測が行われます。たとえば、15 分ごとに予測を行うことができます。
Azure Cognitive Services は適応性があり、施設や企業のさまざまな要件に合わせてカスタマイズできます。
考えられるユース ケース
このソリューションは、エネルギー、自動車、航空宇宙の各業界に最適です。
予測を作成するには、センサー、メーター、レコードからすぐに利用できるリアルタイム データと履歴データの力を活用します。これは、次のシナリオに役立ちます。
- タンクの漏出と緊急停止を防ぐ
- ハードウェアの誤動作または障害を発見する
- メンテナンス、シャットダウン、物流をスケジュールする
- 経営と施設の効率を最適化する
- パイプラインの漏れと詰まりを検出する
- コスト、罰金、ダウンタイムを削減する
次のステップ
製品ドキュメント:
- Azure Event Hubs とは
- Azure Synapse Analytics とは
- Azure Stream Analytics へようこそ
- Azure Machine Learning とは
- Azure Data Factory とは
Microsoft Learn モジュール：
- Azure Machine Learning を使用して機械学習モデルをトレーニングする
- データを Azure Data Factory または Azure Synapse Pipeline と統合する