由台灣微軟技術工程師團隊帶來的技術秘笈補帖 #雲端資料少林寺✨
自去年 12 月正式開課,累計共十集精華課程
在每集 20 分鐘的精華裡,講授了雲端上資料庫、AI 大數據等熱門絕技,包含物聯網如何與雲端整合 Edge AI,及在雲端上部署資料分析與視覺化
看完以下 10 堂雲之秘笈,就能頓悟雲端資料分析的精髓,立地成師💪
📌 課程總覽:
👉EP1 : Azure Data Migration Service 資料庫移轉服務 https://aka.ms/AzureWebinarEP1
👉EP2 : Azure SQL Database 高可用性與災難復原 https://aka.ms/AzureWebinarEP2
👉EP3 : Azure SQL Database 效能調優深入解析 https://aka.ms/AzureWebinarEP3
👉EP4 : 在 Power BI 中使用 Azure 認知服務 https://aka.ms/AzureWebinarEP4
👉EP5 : 如何應用 U-SQL 於 Azure Data Lake https://aka.ms/AzureWebinarEP5
👉EP6 : Azure IoT Hub 物聯網中樞 https://aka.ms/AzureWebinarEP6
👉EP7 : Azure IoT Edge 概覽 https://aka.ms/AzureWebinarEP7
👉EP8 : Azure Data Explorer 打造專屬資料總管 - 從日誌導入到即時分析 https://aka.ms/AzureWebinarEP8
👉EP9 : 在 Azure VM 上的 SQL Server-可用性群組接聽程式運行原理與設定 https://aka.ms/AzureWebinarEP9
👉EP10 : Azure Stream Analytics 串流分析 - Power BI 與串流分析整合 https://aka.ms/AzureWebinarEP10
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【智慧工廠三部曲:節能、效能、產能】
根據研究顯示,成功實現工業 4.0 所面臨的最大挑戰不是技術面,而是「不易理解經濟效益,擔憂過度投資」。有鑑於智慧分析需基於能源、設備與機台長期監測的數據收集才能進行,系統商建議:不如先從企業主在意的能源效率 (Energy Efficiency, EE) 著手,將「能源管理」作為前奏曲;將異質機台聯網結合能源系統是很好的突破口,後續就資料可視化、分析、診斷、預測循序漸進。
除了廠務節能,製程也有節能空間,水、電、油、氣、熱等能源設施管理是有力的敲門磚。此外,領域知識不可或缺,因為問題的產生不會是單一事件、而是諸多因素的集合。在用電方面,可用智慧電表監測電力使用狀況,檢測是否有電力品質異常的問題;還能在不影響正常運作下,結合高能耗設備做「需量控制」,以避免用電超約,同時隨時掌握電費、了解耗電來源及管理多場域。
東南亞地區由於電力品質不夠穩定,讓有心南向發展的廠商對於智慧工廠的需求更為強勁,以達到設備零故障與運作零中斷為目標。除工廠內的電能管理,位於戶外的太陽能、風力等「再生能源」發電設備尤需智能監控,以確保再生能源的發電效率維持在最佳狀態。工廠用電安全亦是近年製造業相當重視的議題,過去工廠火災往往是因為配電盤溫度過高所造成。
以紅外線溫度感測器量測配電盤溫度,透過直覺化的顏色顯示,可判斷溫度是否異常,如有異常系統將自動告警,避免災害發生。簡言之,智慧工廠的公用設備聚焦於遠端監測及預知保養,而製程機台的重點是視覺化和稼動率。完整的數據蒐集,也是 ISO 14064、ISO 50001 認證及撰寫進階企業社會責任 (CSR) 的基礎。另「戰情室」對於跨部門、連鎖營運、品牌形象、乃至國際競爭力具加分作用。
延伸閱讀:
《從能源出發,智慧工廠步步為營》
http://compotechasia.com/a/feature/2018/1211/40618.html
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