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Manutenção preditiva para frotas
Data de publicação: 21 de outubro de 2020 (Histórico do diagrama)
Com essa arquitetura, você pode prever falhas de bateria em sua frota de veículos. Treine um modelo preditivo com base em dados históricos de telemetria e, em seguida, compare-o com a telemetria ativa. Agende eventos de manutenção controlados antes que as falhas ocorram. A solução usa AWS IoT Core para conectividade de veículos, Amazon SageMaker AI para treinamento e implantação de modelos e Amazon Aurora para armazenamento de previsões.
Diagrama de manutenção preditiva da frota
As etapas a seguir descrevem o pipeline de ML e o fluxo de notificação para essa arquitetura:
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Crie uma extração do sistema de gerenciamento de frotas. Inclua dados do veículo e registros históricos do sensor.
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Implante o modelo de SageMaker IA depois de treiná-lo para prever falhas na bateria.
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Envie registros de sensores de veículos conectados para AWS IoT Core. Você também pode enviar registros usando a interface HTTP.
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Envie mensagens de telemetria de AWS IoT Core para AWS Lambda para análise pelo modelo.
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Envie os registros do sensor para o Lambda para análise. Execute o modelo treinado com os dados.
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Use o Lambda com o modelo de predição treinado nos registros do sensor para gerar previsões.
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Armazene previsões concluídas no Amazon Aurora para manutenção de registros e futuras melhorias no modelo.
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Exiba previsões no painel do Amazon Quick Sight.
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Envie notificações de aviso de falha em tempo real para o Amazon Simple Notification Service.
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Notifique veículos conectados por meio do Amazon SNS para alertar motoristas e gerentes de frota. Agende um evento de manutenção controlada antes da falha prevista.
Outras fontes de leitura
Para obter mais informações, consulte os recursos a seguir:
Histórico do diagrama
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| Alteração | Descrição | Data |
|---|---|---|
Publicação inicial | Diagrama de arquitetura de referência publicado pela primeira vez. | 21 de outubro de 2020 |
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