航空公司

此解決方案建基於某家主要航空的實際預測性維護系統。資料來源涵蓋甚廣,包括飛機引擎、飛行計劃、氣候資訊以及記錄的 IoT 資料流。此項解決方案將 Azure HDInsight 用於功能工程、將 Azure Machine Learning 用於偵測作業異常現象,並運用 Azure SQL DW 對產出的 PB 級資料進行高效能查詢。此報表同時顯示如何使用設計給航空產業使用的自訂視覺效果。

大規模推動維護計劃

主要航空公司中負責機隊的作業工程師必須持續在特定維護作業的成本與中斷,以及技術失敗所導致的風險甚至高昂代價之間權衡。

此解決方案中的報表除能提供機隊狀態的概覽,也能針對機隊技術的健全狀況提出近期變動的預測摘要。預測建基於多個機器學習模型,並使用飛機的快速存取記錄器 (類似黑盒子) 以及其他資料來源。此報表也會從用來為關鍵引擎元件預測剩餘年限的諸多機器學習模型中,顯示詳細的輸出。

報表擁有豐富的視覺效果並提供飛行計劃及位置的概觀,可協助判斷哪部飛機需要維修,以及哪部飛機最適合用來加以取代。報表同時包含自訂的 Sankey 圖表,可依據機身類型將機隊不同的 KPI 加權值合理化,並包含以噴射引擎為造型的炫目 3D 熱度圖。這些視覺效果可為效力於航空產業的人員提供直觀的深入見解。

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