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AWS 산업용 IoT 예측 품질 - AWS 산업용 IoT 예측 품질
예측 품질 아키텍처 다이어그램참조 자료다이어그램 기록

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AWS 산업용 IoT 예측 품질

게시일: 2020년 7월 16일(다이어그램 기록)

이 아키텍처를 사용하면 , AWS IoT Core, AWS IoT SiteWise AWS IoT Greengrass및와 함께 Amazon SageMaker AI를 사용하여 컴퓨터 비전 예측 품질 ML 모델을 생성할 수 있습니다AWS Lake Formation. 거의 실시간으로 제품 결함을 감지하고 운영 팀에 알릴 수 있습니다.

예측 품질 아키텍처 다이어그램

컴퓨터 비전을 사용하여 예측 품질 ML 모델을 생성하기 위한 참조 아키텍처 다이어그램입니다 AWS.

다음 단계에서는 아키텍처를 설명합니다.

  1. 공장 현장 카메라 및 센서에서 데이터와 비디오를 캡처하기 위해 산업 장비와 통신 AWS IoT Greengrass 하도록를 구성합니다.

  2. OPC 통합 아키텍처(OPC-UA)를 사용하여 연결 AWS IoT Greengrass 하도록에서 AWS IoT SiteWise 커넥터를 구성합니다.

  3. AWS IoT SiteWise 를 사용하여 온프레미스 디바이스, 장비 및 프로세스를 나타내는 자산을 모델링합니다.

  4. AWS IoT Greengrass 를 사용하여와 메시지를 교환 AWS IoT Core 하고 처리된 이미지를 Lake Formation의 Amazon S3로 전송합니다.

  5. 이벤트를 트리거하고 AWS IoT Events 및 로 데이터를 전송 AWS IoT Core 하도록에서 규칙을 구성합니다AWS IoT Analytics.

  6. Lake Formation에 저장된 이미지를 기반으로 Amazon SageMaker AI를 사용하여 예측 품질 ML 모델을 구축합니다.

  7. 공장에서 로컬 추론을 위해 ML 모델을 AWS IoT Greengrass Edge Gateway에 배포합니다.

  8. Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)에서 품질 알림에 대한 주제를 생성하여 결함이 감지되면 운영 엔지니어에게 알립니다.

  9. AWS IoT SiteWise Monitor를 사용하여 웹 포털을 생성하여 공장 데이터를 거의 실시간으로 시각화합니다.

  10. Amazon Quick Sight를 사용하여 인사이트를 도출합니다 AWS IoT 분석.

참조 자료

자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.

다이어그램 기록

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최초 게시

참조 아키텍처 다이어그램이 처음 게시되었습니다.

2020년 7월 16일

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