Linha Aérea

Essa solução é baseada em um sistema de manutenção preditiva do mundo real para uma grande companhia aérea. Os dados vem de várias fontes incluindo fluxos de dados de IoT de motores de aeronaves, planos de voo, informações sobre o tempo e logs. A solução impulsiona o Azure HDInsight para engenharia de recursos, Azure Machine Learning para detectar anomalias operacionais e Azure SQL DW para permitir consulta de alto desempenho nos petabytes de dados resultantes. Esse relatório também mostra o uso de visualizações personalizadas projetadas para o setor de aviação.

Conduzindo o planejamento de manutenção em escala massiva

Um Engenheiro de Operações em uma das principais companhias aéreas, responsável por uma frota de aeronaves deve ponderar constantemente o custo e a interrupção da manutenção ad hoc em relação ao risco e um custo ainda maior de falhas técnicas.

O relatório nessa solução oferece uma visão geral do status da frota, assim como um resumo das previsões para alterações a curto prazo na integridade técnica da frota. As previsões são baseadas em vários modelos de aprendizado de máquina e usam um Registrador de Acesso Rápido (semelhante à caixa preta) da aeronave além de outras fontes de dados. O relatório mostra um exemplo de uma saída detalhada de um dos modelos de aprendizado de máquina participantes, que prevê a vida útil restante para componentes críticos do motor.

O relatório é visualmente rico e fornece uma visão geral dos planos de voo e locais para ajudar a decidir onde realizar manutenção de uma aeronave e qual aeronave está melhor posicionada para substituí-la. O relatório também inclui um gráfico Sankey personalizado para racionalizar as pesagens de KPI diferentes das frotas, com base nos tipos de fuselagem e em um impressionante mapa de calor em 3D no formato de um motor a jato. Esses visuais fornecem insights de forma intuitiva para quem trabalha no setor de aviação.

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