In der Welt des E-Commerce ist es notwendig, über effiziente Fulfillment-Center zu verfügen, um eine zeitnahe Bearbeitung und Lieferung von Bestellungen zu gewährleisten. Als größter Online-Händler sucht Amazon ständig nach Möglichkeiten, die Leistung und Effizienz seiner Logistikzentren zu steigern. Um diesen Bedarf zu decken, nutzte AWS Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) und datenimplementierende fortschrittliche Analysetechniken, um die Ausfallzeiten der Amazon-Versandzentren zu reduzieren und deren Produktivität zu verbessern.
Dieser Blog behandelt die aufgeführten Inhalte:
- Warum steigt der Bedarf an der Nutzung von ML in Amazon-Versandzentren?
- Übersicht über Amazon Monitron
- Wie Amazon Monitron Amazon-Versandzentren dabei geholfen hat, Ausfallzeiten zu reduzieren?
Warum steigt der Bedarf an der Nutzung von ML in Amazon-Versandzentren?
Amazon war bei seinen Kunden schon immer für seine ultraschnelle Lieferung und effiziente Leistung bekannt. Allerdings kam es bei Amazon vor ein paar Jahren zu besonderen Anlässen wie Weihnachten aufgrund der hohen Anzahl an Bestellungen zu Ausfallzeiten in seinen Logistikzentren.
Um dieses Problem zu lösen, benötigte Amazon eine Lösung, die den reibungslosen Ablauf seiner Maschinen und des gesamten Prozesses überwachen und sicherstellen kann. Zu diesem Zweck bot AWS Amazon Monitron an, das ML nutzte, um das abnormale Verhalten von Industriemaschinen zu erkennen und zu melden.
Übersicht über Amazon Monitron
Amazon Monitron ist ein End-to-End-ML-Zustandsüberwachungssystem zur automatischen Erkennung ungewöhnlicher Muster in Industriemaschinen. Es hilft bei der Umsetzung des vorausschauenden Wartungsprogramms und führt die dynamische Wartung durch. Darüber hinaus werden ungeplante Ausfallzeiten um 70 % reduziert. Mithilfe seiner ML-Algorithmen erkennt es Probleme, bevor sie auftreten, und führt Wartungsmaßnahmen durch. Das Bild von Amazon Monitron ist unten dargestellt:
Wie Amazon Monitron Amazon-Versandzentren dabei geholfen hat, Ausfallzeiten zu reduzieren?
Das Amazon Monitron besteht aus physischen Sensoren, einem AWS-Gateway, Algorithmen für maschinelles Lernen zur Analyse und einer mobilen Anwendung. Hier ist das Bild, das die Funktionsweise von Amazon Monitron beschreibt:
Lassen Sie uns verstehen, wie Amazon Monitron den Amazon-Versandzentren hilft, ihre Ausfallzeiten zu reduzieren:
- Das körperliche Sensoren von Amazon Monitron erfassen und zeichnen die Temperatur sowie die Vibrationen der Maschinen auf
- Es nutzt dann AWS-Gateway diese r zu übermitteln Aufzeichnungen zu Analysezwecken in die AWS-Cloud übertragen
- Diese Daten werden über die weitergeleitet ML-Algorithmen für jedes ungewöhnliche Muster oder Anzeichen einer Verschlechterung von Industriemaschinen
- Das Analyseergebnis und Benachrichtigungen werden über gesendet mobile Applikation
Diese Lösung ist einfach anzuwenden: Installieren Sie einfach die Amazon Montrion-Sensoren und installieren Sie die Amazon Montron-App für eine einfache Überwachung. Insgesamt hat diese Lösung Amazon dabei geholfen, seine Ausfallzeiten in den letzten Jahren um fast 70 Prozent zu reduzieren und eine hohe Leistung aufrechtzuerhalten.
Abschluss
Um die Ausfallzeiten der Amazon-Versandzentren zu reduzieren, bot AWS Amazon Montiron an, ein End-to-End-Lösungssystem zur Zustandsüberwachung durch maschinelles Lernen. Es enthält physische Sensoren, die die Temperatur und Vibrationen von Maschinen erfassen und aufzeichnen und diese Aufzeichnungen über AWS Gateway an die AWS-Cloud senden. Diese Aufzeichnungen werden dann von ML-Algorithmen analysiert, um ungewöhnliche Muster zu erkennen, und das Ergebnis wird an die Monitron-App gesendet.