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L'apprentissage automatique a permis la maintenance prédictive sur AWS
Date de publication : 13 septembre 2022 (Historique du diagramme)
Grâce à cette architecture, vous pouvez mettre en œuvre une maintenance conditionnelle avec des résultats d'inférence et des notifications en temps quasi réel pour les systèmes de pompage à ventouse. Ces systèmes sont les équipements de levage artificiel les plus utilisés dans le secteur du pétrole et du gaz. Cette architecture utilise Amazon Timestream AWS IoT Core, Amazon Managed Grafana , Amazon Data Firehose et Amazon Lookout for Equipment.
Schéma de l'architecture de maintenance prédictive du ML
Les étapes suivantes décrivent l'architecture :
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Utilisez le protocole Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) dans le SDK d'un appareil IoT pour ingérer des données provenant de pompes à ventouse. AWS IoT Core
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Configurez une règle IoT AWS IoT Core pour stocker les données dans Amazon Timestream sous forme de séries chronologiques.
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Visualisez et surveillez les données des capteurs avec Amazon Managed Grafana à partir d'une base de données Timestream.
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Configurez une règle IoT AWS IoT Core pour capturer, transformer et transmettre des données à Amazon S3 avec Amazon Data Firehose.
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Amazon Lookout for Equipment analyse les données d'Amazon S3 et développe un modèle de machine learning unique pour détecter les anomalies de l'équipement en temps quasi réel. Stockez les résultats d'inférence dans Amazon S3.
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Utilisez le catalogue de AWS Glue données pour classer les données. Amazon Athena s'intègre au catalogue pour les requêtes à la demande.
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Affichez les résultats d'inférence d'Athena avec Amazon Managed Grafana.
Suggestions de lecture
Pour plus d'informations, consultez les ressources suivantes :
Historique du diagramme
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| Modification | Description | Date |
|---|---|---|
Publication initiale | Schéma d'architecture de référence publié pour la première fois. | 13 septembre 2022 |
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