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El aprendizaje automático permitió el mantenimiento predictivo en AWS
Fecha de publicación: 13 de septiembre de 2022 () Historial de diagramas
Con esta arquitectura, puede implementar un mantenimiento basado en el estado con notificaciones y resultados de inferencias casi en tiempo real para los sistemas de bombeo con varillas de succión. Estos sistemas son los equipos de elevación artificial más utilizados en el sector del petróleo y el gas. Esta arquitectura utiliza Amazon Timestream AWS IoT Core, Amazon Managed Grafana , Amazon Data Firehose y Amazon Lookout for Equipment.
Diagrama de arquitectura de mantenimiento predictivo de ML
Los siguientes pasos describen la arquitectura:
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Utilice el protocolo Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) en el SDK de un dispositivo de IoT para introducir datos desde bombas de varilla de succión. AWS IoT Core
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Configure una regla de IoT AWS IoT Core para almacenar datos en Amazon Timestream como datos de series temporales.
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Visualice y supervise los datos de los sensores con Amazon Managed Grafana desde una base de datos Timestream.
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Configure una regla de IoT AWS IoT Core para capturar, transformar y entregar datos a Amazon S3 con Amazon Data Firehose.
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Amazon Lookout for Equipment analiza los datos de Amazon S3 y entrena un modelo de aprendizaje automático único para detectar anomalías en los equipos casi en tiempo real. Almacene los resultados de las inferencias en Amazon S3.
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Utilice el catálogo AWS Glue de datos para categorizar los datos. Amazon Athena se integra con el catálogo para realizar consultas bajo demanda.
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Muestre los resultados de inferencias de Athena con Amazon Managed Grafana.
Documentación adicional
Para obtener información adicional, consulte los siguientes recursos:
Historial de diagramas
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| Cambio | Descripción | Fecha |
|---|---|---|
Publicación inicial | El diagrama de arquitectura de referencia se publicó por primera vez. | 13 de septiembre de 2022 |
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