항공사

이 솔루션은 대형 항공사의 실제적인 예측 유지보수 시스템에 기반을 두고 있습니다. 데이터는 항공기 엔진의 IoT 데이터 스트림, 비행 계획, 날씨 정보 및 기록 등 다양한 출처로부터 나옵니다. 이 솔루션은 Azure HDInsight를 사용하여 설비 엔지니어링을 지원하고, Azure Machine Learning을 사용하여 작동 이상을 감지하며, Azure SQL DW를 사용하여 페타바이트 단위의 결과 데이터에 대한 고성능 쿼리를 지원합니다. 또한 보고서에서 항공 산업을 위해 설계된 사용자 지정 시각화를 사용하는 방법도 보여줍니다.

대규모 유지보수 계획 추진

대형 항공사에서 항공기 편대를 책임지고 있는 운영 엔지니어는 기술적 고장의 위험과 막대한 비용을 예방하기 위한 임시 유지보수의 비용과 장애를 지속적으로 평가해야 합니다.

이 솔루션의 보고서는 편대의 상태에 대한 개요와 함께 가까운 장래에 일어날 편대의 기술적 상태 변화 예측에 대한 요약을 제공합니다. 예측은 여러 기계 학습 모델을 기준으로 하며, 항공기의 신속 접속용 운항 기록장치(블랙박스와 유사)와 기타 데이터 원본을 사용합니다. 또한 이 보고서는 주요 엔진 구성 요소의 잔존 수명을 예측하는 데 도움이 되는 기계 학습 모델 중 하나에서 자세한 결과도 보여줍니다.

이 보고서는 시각적으로 풍부하며 비행 계획 및 위치에 대한 개요를 제공하여 항공기를 보수해야 하는 위치 및 보수할 항공기를 대체하기 위해 가장 적합한 다른 항공기를 결정하는 데 도움을 줍니다. 또한 이 보고서에는 기체 유형을 기준으로 편대의 여러 KPI 가중치를 합리화하는 사용자 지정 Sankey 차트와 제트 엔진 모양의 인상적인 3D 열 지도가 포함되어 있습니다. 이러한 시각적 개체는 항공 산업 종사자라면 누구나 쉽게 알 수 있는 방식으로 정보를 제공합니다.

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