Luftfahrt

Diese Lösung basiert auf einem praxisnahen Wartungssystem mit Prognosefunktionen für eine große Fluglinie. Die Daten stammen aus verschiedenen Quellen, z. B. IoT-Datenströme aus Flugzeugen, Flugpläne, Wetterdaten und Protokolle. Für die Lösung werden Azure HDInsight zur Funktionsentwicklung, Azure Machine Learning zur Erkennung von Betriebsstörungen und Azure SQL DW für performante Abfragen von Petabytes von Daten genutzt. In diesem Bericht werden außerdem benutzerdefinierte Visualisierungen verwendet, die eigens für die Luftfahrtbranche entwickelt wurden.

Wartungsplanung in großem Umfang

Mechaniker bei großen Fluglinien, die für eine Flugzeugflotte verantwortlich sind, müssen den Aufwand und die Ausfallzeiten, die durch spontane Wartungsarbeiten entstehen, sowie die Möglichkeit technischer Ausfälle, die zu noch höheren Kosten führen könnten, ständig gegeneinander abwägen.

Mit dem Bericht in dieser Lösung erhalten Sie einen Überblick über den Zustand der Flotte sowie eine Zusammenfassung der Prognosen zu kurzfristigen Änderungen des technischen Flottenzustands. Die Prognosen basieren auf mehreren Machine Learning-Modellen und nutzen verschiedene Datenquellen, darunter den Quick Access Recorder des Flugzeugs (vergleichbar mit einer Black Box). Der Bericht zeigt die detaillierte Ausgabe eines der verwendeten Machine Learning-Modelle, mit dem die verbleibende Nutzungsdauer wichtiger Motorenteile prognostiziert wird.

Die Daten sind im Bericht visuell aufbereitet. Eine Übersicht über Flugpläne und Flugzeugstandorte erlaubt es, den idealen Ort für eine Wartung und ein mögliches Ersatzgerät leichter zu ermitteln. Der Bericht enthält außerdem ein Sankey-Diagramm, mit dem die je nach Flugwerktyp unterschiedlichen KPI-Gewichtungen der Flotte beurteilt werden können, sowie ein 3D-Wärmebild in Form eines Triebwerks. Mitarbeiter in der Luftfahrtbranche können Daten anhand dieser Visualisierungen intuitiv auswerten.

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