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Manutenzione predittiva per flotte
Data di pubblicazione: 21 ottobre 2020 () Storia del diagramma
Con questa architettura, puoi prevedere i guasti delle batterie nel tuo parco veicoli. Addestra un modello predittivo sui dati di telemetria storici, quindi eseguilo sulla telemetria in tempo reale. Pianifica gli eventi di manutenzione controllata prima che si verifichino dei guasti. La soluzione utilizza AWS IoT Core per la connettività dei veicoli, Amazon SageMaker AI per l'addestramento e l'implementazione dei modelli e Amazon Aurora per l'archiviazione delle previsioni.
Diagramma della manutenzione predittiva della flotta
I passaggi seguenti descrivono la pipeline ML e il flusso di notifiche per questa architettura:
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Crea un estratto dal sistema di gestione della flotta. Includi i dati del veicolo e i registri storici dei sensori.
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Implementa il modello di SageMaker intelligenza artificiale dopo averlo addestrato per prevedere i guasti delle batterie.
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Invia i registri dei sensori dai veicoli connessi a. AWS IoT CoreÈ inoltre possibile inviare i log utilizzando l'interfaccia HTTP.
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Inviate messaggi di telemetria da AWS IoT Core a AWS Lambda per l'analisi da parte del modello.
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Invia i log dei sensori a Lambda per l'analisi. Esegui il modello addestrato confrontandolo con i dati.
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Usa Lambda con il modello di previsione addestrato sui log dei sensori per generare previsioni.
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Memorizza le previsioni completate in Amazon Aurora per la conservazione dei registri e i futuri miglioramenti del modello.
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Visualizza le previsioni sulla dashboard di Amazon Quick Sight.
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Invia notifiche di avviso di errore in tempo reale ad Amazon Simple Notification Service.
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Notifica i veicoli connessi tramite Amazon SNS per avvisare conducenti e gestori di flotte. Pianifica un evento di manutenzione controllata prima del guasto previsto.
Approfondimenti
Per ulteriori informazioni, consulta le seguenti risorse:
Storia del diagramma
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| Modifica | Descrizione | Data |
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Pubblicazione iniziale | Diagramma dell'architettura di riferimento pubblicato per la prima volta. | 21 ottobre 2020 |
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