航空会社

このソリューションは、大手航空会社での実際の予測メンテナンス システムをベースにしています。データは航空機エンジン、飛行計画、天候情報、ログの IoT データ ストリームなど、さまざまな情報源に由来しています。このソリューションでは、Azure HDInsight を機能エンジニアリング、Azure Machine Learning を動作異常の検出、Azure SQL DW を結果として得られるペタバイト単位のデータに対する高性能クエリの実行で活用しています。このレポートでは、航空業界向けにデザインされたカスタム視覚エフェクトの使用も示されています。

大規模な保守計画の実行

大手航空会社で航空機の保有機材についての責任を負うオペレーション エンジニアは、リスクに対する臨時の保守に必要な費用や中断、および技術的障害によるさらに高額な費用を定期的に評価する必要があります。

このソリューションのレポートは、保有機材の状態の概要を提供するとともに、保有機材の技術的健全性に対する短期の変更に関する予測を要約します。この予測は複数の機械学習モデルをベースとしており、航空機のクイック アクセス レコーダー (ブラック ボックスのようなもの) を他のデータ ソースとともに使用します。このレポートは、基礎をなす機械学習モデルの 1 つからの詳細な出力 (重要なエンジン構成部品の残り耐用年数の予測) を示しています。

このレポートは視覚的に豊かで、飛行計画と場所の概要が示されており、航空機を運行する場所や、どの他の航空機が配置転換に最適かを判別するのに役立ちます。機種に基づいて保有機材の異なる KPI 加重を合理化できるカスタムのサンキー チャートのほか、ジェット エンジンの形をした目を引く 3D ヒート マップも含まれています。この視覚化により航空業界の職員は直感的に洞察を得ることができます。

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