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Prädiktive Wartung für Flotten
Veröffentlichungsdatum: 21. Oktober 2020 () Geschichte des Diagramms
Mit dieser Architektur können Sie Batterieausfälle in Ihrer Fahrzeugflotte vorhersagen. Trainieren Sie ein Prognosemodell anhand historischer Telemetriedaten und vergleichen Sie es dann mit Live-Telemetriedaten. Planen Sie kontrollierte Wartungsereignisse ein, bevor es zu Ausfällen kommt. Die Lösung nutzt Amazon AI AWS IoT Core für die Fahrzeugkonnektivität, Amazon SageMaker AI für das Training und den Einsatz von Modellen und Amazon Aurora für die Speicherung von Vorhersagen.
Diagramm zur vorausschauenden Wartung der Flotte
Die folgenden Schritte beschreiben die ML-Pipeline und den Benachrichtigungsablauf für diese Architektur:
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Erstellen Sie einen Auszug aus dem Flottenmanagement-System. Fügen Sie Fahrzeugdaten und historische Sensorprotokolle hinzu.
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Stellen Sie das SageMaker KI-Modell bereit, nachdem Sie es trainiert haben, um Batterieausfälle vorherzusagen.
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Senden Sie Sensorprotokolle von verbundenen Fahrzeugen an AWS IoT Core. Sie können Protokolle auch über die HTTP-Schnittstelle senden.
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Senden Sie Telemetriemeldungen von AWS IoT Core bis AWS Lambda zur Analyse durch das Modell.
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Senden Sie die Sensorprotokolle zur Analyse an Lambda. Führen Sie das trainierte Modell anhand der Daten aus.
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Verwenden Sie Lambda zusammen mit dem trainierten Prognosemodell in Sensorprotokollen, um Vorhersagen zu generieren.
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Speichern Sie abgeschlossene Prognosen in Amazon Aurora, um Aufzeichnungen zu führen und zukünftige Modellverbesserungen durchzuführen.
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Zeigen Sie Prognosen im Amazon Quick Sight-Dashboard an.
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Senden Sie Fehlerwarnungen in Echtzeit an den Amazon Simple Notification Service.
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Benachrichtige verbundene Fahrzeuge über Amazon SNS, um Fahrer und Flottenmanager zu benachrichtigen. Planen Sie vor dem vorhergesagten Ausfall eine kontrollierte Wartung ein.
Weitere Informationen
Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
Geschichte des Diagramms
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| Änderung | Beschreibung | Datum |
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Erste Veröffentlichung | Das Referenzarchitekturdiagramm wurde zuerst veröffentlicht. | 21. Oktober 2020 |
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