Microsoft Azure Synapse Analytics: автоматизація для промислових компаній

Основними проблемами українських виробництв є відсутність гнучкого масштабування обчислювальних ресурсів і систем зберігання інформації, порушення непереривності роботи та можливі ризики простою обладнання.

Крім того, однією із самих головних задач, які стоять перед українськими промисловими комплексами, є агрегація та треккінг даних, зібраних з різних облікових систем та приладів за допомогою датчиків IoT (Internet of Things). Зібрані дані допоможуть запобігти виходу зі складу обладнання, зрозуміти ефективність й доцільність його використання та значно скоротити витрати, що в нинішніх економічних умовах можна прирівняти до можливостей української промисловості подолати кризу, пов’язану із підвищенням вартості енергетичних ресурсів.

Величезна кількість розрізнених сирих даних (raw data) не дають підприємству можливості створити цілісну аналітичну систему, точно оцінити економічні показники та стан обладнання.

Задавшись метою підвищити ефективність виробництва та зберегти лідируючі позиції, велика металургійна компанія України запустила масштабний проект міграції на аналітичну платформу Microsoft Azure Synapse Analytics. Основними перевагами використання аналітичного сервісу Azure Synapse Analytics є можливість підключення різних джерел даних, автоматизація надходження даних до сховищ DWH (Data Warehouses), обробки та структурування отриманої інформації та налаштування інформаційних панелей (дашбордів) для відображення звітів.

Компанія перенесла в хмару Microsoft Azure понад 600 серверів із кількох своїх дата-центрів. Частина з цих серверів була переведена в формат PaaS (Platform as a Service) Windows Virtual Desktop з великою кількістю користувачів. Це дозволило підвищити безпеку та надійність IT-інфраструктури, зробивши її адаптивнішою для впровадження інших проектів цифрової трансформації.

Наступним етапом став запуск пілотної програми штучного інтелекту (Artificial Intelligence) на одному з агрегатів для виплавки феросплавів на базі Azure Data Factory та Azure Machine Learning. Основною метою впровадження ШІ-технологій було зниження споживання палива, як наслідок – прямих витрат.

Перехід промислового комплексу на Microsoft Azure Synapse Analytics дозволяє компанії збирати, впорядковувати та зберігати дані у хмарі (Azure Data Lake Storage), а також автоматично обробляти інформацію з облікових систем та з IoT-датчиків, відображаючи її на інфопанелях (Power BI).

РЕЗУЛЬТАТ:

• Впровадження технологій ШІ дозволило значно знизити споживання палива та підвищити економічність агрегатів для виплавки феросплавів;
• Підключення системи звітів у Power BI допомогло прискорити управління операційними процесами на виробництві та отримувати візуалізовані дані щогодини;
• Постійний доступ до інформаційних панелей Power BI для контролю стану обладнання дозволив запобігати його виходу з ладу та моніторити технологічні процеси.