Letecká společnost

Toto řešení je založené na reálném systému prediktivní údržby pro velkou leteckou společnost. Data pocházejí z celé řady zdrojů, včetně datových proudů IoT z leteckých motorů, letových plánů, informací o počasí a protokolů. Toto řešení využívá Azure HDInsight pro technické funkce, Azure Machine Learning k detekci provozních anomálií a Azure SQL DW k zajištění vysoce výkonného dotazování nad výslednými petabajty dat. Tato sestava také ukazuje využití vlastních vizualizací navržených pro letecký průmysl.

Zajištění plánování údržby ve velkém měřítku

Provozní analytici u velkých leteckých společností, kteří zodpovídají za flotilu letadel, musí neustále porovnávat náklady a přerušení údržby ad hoc s riziky a ještě vyššími náklady spojenými s technickými selháními.

Sestava v tomto řešení poskytuje přehled stavu flotily a také souhrnnou krátkodobou předpověď změn jejího technického stavu. Předpovědi jsou založené na několika modelech strojového učení a kromě dalších zdrojů dat využívají i zařízení QAR (Quick Access Recorder, obdoba černé skříňky). Sestava ukazuje podrobný výstup z jednoho z přispěvatelských modelů strojového učení, který predikuje zbývající životnost důležitých součástí motoru.

Sestava je vizuálně bohatá a poskytuje přehled letových plánů a míst, který pomáhá v rozhodování, kde se má letadlo servisovat a která další letadla jsou nejvhodnější, aby ho nahradila. Sestava také zahrnuje vlastní Sankeyův (bilanční) diagram pro odůvodnění různé váhy klíčových ukazatelů výkonu flotily na základě typů koster letadel a působivou prostorovou tepelnou mapu ve tvaru leteckého motoru. Tyto vizuály poskytují přehledy v podobě, která je pro pracovníky v leteckém průmyslu intuitivní.

Potřebuje vaše organizace vlastní řešení BI?

Navštivte naši prezentaci partnerských řešení a zjistěte, jak řeší problémy a zlepšují efektivitu pomocí Power BI.