În lumea comerțului electronic, este necesar să existe centre de onorare eficiente care să ofere procesarea și livrarea la timp a comenzilor. Fiind cel mai mare retailer online, Amazon găsește în mod constant modalități de a crește performanța și eficiența centrelor sale de onorare. Pentru a rezolva această nevoie, AWS a folosit algoritmi de învățare automată (ML) și tehnici avansate de analiză care implementează date pentru a reduce timpul de nefuncționare a centrelor de onorare Amazon și a îmbunătăți productivitatea acestora.
Acest blog va acoperi conținutul enumerat:
- De ce crește nevoia de utilizare a ML la centrele Amazon Fulfillment?
- Prezentare generală a Amazon Monitron
- Cum a ajutat Amazon Monitron centrele de livrare Amazon să reducă timpul de nefuncționare?
De ce crește nevoia de utilizare a ML la centrele Amazon Fulfillment?
Amazon a fost întotdeauna binecunoscut pentru livrarea ultrarapidă și performanța eficientă în rândul clienților săi. Cu toate acestea, cu câțiva ani în urmă, Amazon a început să aibă timpi de nefuncționare la centrele sale de livrare în apropierea oricărei ocazii speciale, cum ar fi Crăciunul, din cauza numărului mare de comenzi.
Pentru a rezolva această problemă, Amazon avea nevoie de o soluție care să-și poată monitoriza și să se asigure că echipamentele sale și întregul proces funcționează fără probleme. Pentru a face acest lucru, AWS a oferit Amazon Monitron care a folosit ML pentru a detecta și raporta comportamentul anormal al utilajelor industriale.
Prezentare generală a Amazon Monitron
Amazon Monitron este un sistem de soluție de monitorizare a stării ML end-to-end pentru a detecta automat modele neobișnuite în utilajele industriale. Ajută la implementarea programului de întreținere predictivă și efectuează întreținerea dinamicii. Mai mult, reduce timpul neplanificat cu 70%. Utilizând algoritmii săi ML, detectează problemele înainte ca acestea să apară și acționează pentru întreținere. Imaginea Amazon Monitron este prezentată mai jos:
Cum a ajutat Amazon Monitron centrele de livrare Amazon să reducă timpul de nefuncționare?
Amazon Monitron constă din senzori fizici, gateway AWS, algoritmi de învățare automată pentru analiză și o aplicație mobilă. Iată imaginea, care descrie funcționarea Amazon Monitron:
Să înțelegem cum Amazon Monitron ajută centrele de livrare Amazon să își reducă timpul de nefuncționare:
- Fizicul senzori de Amazon Monitron detectează și înregistrează temperatura, precum și vibrațiile mașinilor
- Apoi folosește AWS Gateway a transmite aceste r înregistrări în cloud AWS în scopuri de analiză
- Aceste date sunt transmise prin Algoritmi ML pentru orice model neobișnuit sau semn de deteriorare a mașinilor industriale
- Rezultatul analizei și notificările sunt trimise prin aplicatie de mobil
Această soluție este ușor de aplicat, pur și simplu instalați senzorii Amazon Montrion și instalați aplicația Amazon Montron pentru o monitorizare ușoară. În general, această soluție a ajutat Amazon să își reducă timpul de nefuncționare în ultimii ani cu aproape 70 la sută și să mențină performanța ridicată.
Concluzie
Pentru a reduce timpul de nefuncționare al centrelor de livrare Amazon, AWS a oferit Amazon Montiron, care este un sistem de soluții de monitorizare a stării de învățare automată de la capăt la capăt. Conține senzori fizici care detectează și înregistrează temperatura și vibrațiile mașinilor și trimit aceste înregistrări către cloud-ul AWS folosind AWS Gateway. Acele înregistrări sunt apoi analizate de algoritmi ML pentru a detecta orice tipar neobișnuit, iar rezultatul este trimis pe aplicația Monitron.