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Manutenzione predittiva abilitata all'apprendimento automatico su AWS
Data di pubblicazione: 13 settembre 2022 () Storia del diagramma
Con questa architettura, è possibile implementare la manutenzione basata sulle condizioni con risultati di inferenza e notifiche quasi in tempo reale per i sistemi di pompaggio a ventosa. Questi sistemi sono le apparecchiature di sollevamento artificiale più utilizzate nel settore petrolifero e del gas. Questa architettura utilizza Amazon Timestream AWS IoT Core, Amazon Managed Grafana , Amazon Data Firehose e Amazon Lookout for Equipment.
Diagramma dell'architettura di manutenzione predittiva ML
I passaggi seguenti descrivono l'architettura:
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Utilizza il protocollo Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) in un SDK per dispositivi IoT per importare dati provenienti dalle pompe a ventosa. AWS IoT Core
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Configura una regola IoT per archiviare i dati in AWS IoT Core Amazon Timestream come dati di serie temporali.
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Visualizza e monitora i dati dei sensori con Amazon Managed Grafana da un database Timestream.
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Configura una regola IoT AWS IoT Core per acquisire, trasformare e fornire dati ad Amazon S3 con Amazon Data Firehose.
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Amazon Lookout for Equipment analizza i dati di Amazon S3 e addestra un modello ML unico per rilevare le anomalie delle apparecchiature quasi in tempo reale. Archivia i risultati delle inferenze in Amazon S3.
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Usa AWS Glue Data Catalog per classificare i dati. Amazon Athena si integra con il catalogo per le query su richiesta.
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Visualizza i risultati delle inferenze di Athena con Amazon Managed Grafana.
Approfondimenti
Per ulteriori informazioni, consulta le seguenti risorse:
Storia del diagramma
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Pubblicazione iniziale | Diagramma dell'architettura di riferimento pubblicato per la prima volta. | 13 settembre 2022 |
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