Microsoft Azure Synapse Analytics: автоматизация для промышленных компаний

Основными проблемами украинских производств являются отсутствие гибкого масштабирования вычислительных ресурсов и систем хранения информации, нарушения непрерывности работы и возможные риски простоя оборудования.

Кроме того, одной из самых главных задач, которые стоят перед украинскими промышленными комплексами, является агрегация и треккинг данных, собранных из разных учетных систем и приборов с помощью датчиков IoT (Internet of Things). Собранные данные помогут предотвратить выход из строя оборудования, понять эффективность и целесообразность его использования и значительно сократить затраты, что в нынешних экономических условиях можно приравнять к возможности украинской промышленности преодолеть кризис, связанный с повышением стоимости энергетических ресурсов.

Огромное количество разрозненных сырых данных (raw data) не дают предприятию возможности создать целостную аналитическую систему, точно оценить экономические показатели и состояние оборудования.

Задавшись целью повысить эффективность производства и сохранить лидирующие позиции, крупная металлургическая компания Украины запустила масштабный проект миграции на аналитическую платформу Microsoft Azure Synapse Analytics. Основными преимуществами использования аналитического сервиса Azure Synapse Analytics являются возможность подключения различных источников данных, автоматизация поступления данных в хранилища DWH (Data Warehouses), обработки и структурирования полученной информации и настройки информационных панелей (дашбордов) для отображения отчетов.

Компания перенесла в облако Microsoft Azure более 600 серверов из нескольких своих дата-центров. Часть из этих серверов были переведены в формат PaaS (Platform as a Service) Windows Virtual Desktop с большим количеством пользователей. Это позволило повысить безопасность и надежность IT-инфраструктуры, сделав ее более адаптивной для внедрения других проектов цифровой трансформации.

Следующим этапом стал запуск пилотной программы искусственного интеллекта (Artificial Intelligence) на одном из агрегатов для выплавки ферросплавов на базе Azure Data Factory и Azure Machine Learning. Основной целью внедрения ИИ-технологий было снижение потребления топлива, как следствие — прямых затрат.

Переход промышленного комплекса на Microsoft Azure Synapse Analytics позволяет компании собирать, упорядочивать и хранить данные в облаке (Azure Data Lake Storage), а также автоматически обрабатывать информацию из учетных систем и с IoT-датчиков, отображая ее на инфопанелях (Power BI).

РЕЗУЛЬТАТ:

• Внедрение технологий ИИ позволило значительно снизить потребление топлива и повысить экономичность агрегатов для выплавки ферросплавов;
• Подключение системы отчетов в Power BI помогло ускорить управление операционными процессами на производстве и получать визуализированные данные ежечасно;
• Постоянный доступ к информационным панелям Power BI для контроля состояния оборудования позволил предотвращать его выход из строя и мониторить технологические процессы.