Companhia Aérea

Esta solução baseia-se num sistema de manutenção preventiva do mundo real para uma companhia aérea principal. Os dados provêm de várias origens, incluindo fluxos de dados de IoT de motores de aviões, planos de voo, informações e registos meteorológicos. A solução tira partido do Azure HDInsight para a engenharia de funcionalidades, do Azure Machine Learning para detetar anomalias operacionais e do Azure SQL DW para permitir a consulta de alto desempenho dos petabytes de dados resultantes. Este relatório também mostra a utilização de visualizações personalizadas concebidas para o sector dos transportes aéreos.

Impulsionar o planeamento da manutenção em grande escala

Sendo responsáveis para uma frota de aviões, os Engenheiros de Operações nas principais companhias aéreas têm constantemente de avaliar o custo e a interrupção da manutenção ad hoc relativamente ao risco e até mesmo ao custo mais elevado de falhas técnicas.

O relatório nesta solução fornece uma descrição geral do estado da frota, bem como um resumo das previsões de alterações a curto prazo do estado de funcionamento técnico da frota. As previsões baseiam-se em vários modelos de aprendizagem automática e utilizam o Gravador de Acesso Rápido do avião (semelhante à Caixa Negra), juntamente com outras origens de dados. O relatório mostra o resultado detalhado de um dos modelos que contribuem para a aprendizagem automática, que prevê a vida útil restante de componentes críticos dos motores.

O relatório é visualmente rico e proporciona uma descrição geral dos planos e locais de voo para ajudar a decidir se um avião deve ser sujeito a manutenção e qual será a aeronave mais adequada para substitui-la. O relatório também inclui um diagrama Sankey personalizado, para racionalizar os diferentes coeficientes de KPI da frota, com base nos tipos de fuselagem, e um impressionante mapa térmico em 3D na forma de um motor a jato. Estes elementos visuais proporcionam informações de um modo intuitivo para os que trabalham no sector dos transportes aéreos.

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