Légi közlekedés

A megoldás egy nagy légitársaság valós, előrejelzésen alapuló karbantartási rendszerére épült. Az adatok többféle forrásból, egyebek között repülőgép-hajtóművek IoT-adatfolyamaiból, repülési tervekből, időjárási információkból és naplókból származnak. A megoldás felhasználja az Azure HDInsightot a műszaki elemzésekhez, az Azure Machine Learninget az üzemeltetési anomáliák észleléséhez és az Azure SQL DW-t az előálló több petabájtnyi adat nagyteljesítményű lekérdezéséhez. A jelentés a repülőgépipar számára tervezett egyéni vizualizációk használatát is bemutatja.

Karbantartás-tervezés nagyban

A nagy légitársaságok egész repülőgépflottákért felelős üzemeltetési mérnökeinek mindig mérlegre kell tenniük az alkalmi karbantartással járó költséget és kiesést a műszaki hibák kockázatával és még nagyobb költségével szemben.

Az ebben a megoldásban foglalt jelentés a flotta állapota mellett a flotta műszaki állapotának rövid távú változásaira vonatkozó előrejelzések áttekintését is megadja. Az előrejelzések több gépi tanulási modellen alapulnak és más adatforrások mellett a repülőgépek gyors hozzáférésű adatrögzítőjét (QAR – a fekete dobozhoz hasonló repülési adatrögzítő) is felhasználják. A jelentésben az egyik tanulási modell eredményei, amelyek a létfontosságú hajtóműalkatrészek hátralévő hasznos élettartamát jelzik előre, részletesen jelennek meg.

A jelentés gazdag képi megjelenítésekben és a repülési tervekről és helyszínekről nyújtott áttekintéssel segít eldönteni, hogy hol állítható szolgálatba a repülőgép, és melyik másik repülőgép a legalkalmasabb a pótlására. A jelentés része egy egyéni Sankey-diagram, amely a flotta fő teljesítménymutatóinak a gépek típusán alapuló magyarázatát adja, és egy sugárhajtómű látványos 3D-s hőtérképe. A vizualizációk a repülőgépiparban dolgozók számára jól érthető módon mutatják be az elemzési eredményeket.

Egyéni BI-megoldásra van szüksége a szervezetének?

A partneri megoldások bemutatásában megtekintheti, hogyan oldhatók meg problémák és javítható a hatékonyság a Power BI-jal.