U svijetu e-trgovine potrebno je imati učinkovite centre za isporuku kako bi se ponudila pravovremena obrada i isporuka narudžbi. Budući da je najveći online trgovac na malo, Amazon neprestano pronalazi načine za povećanje performansi i učinkovitosti svojih centara za isporuku. Kako bi riješio ovu potrebu, AWS je upotrijebio algoritme strojnog učenja (ML) i napredne analitičke tehnike za implementaciju podataka kako bi smanjio vrijeme prekida rada Amazonovih centara za isporuku i poboljšao njihovu produktivnost.
Ovaj će blog pokrivati navedeni sadržaj:
- Zašto raste potreba za korištenjem ML-a u Amazonovim centrima za isporuku?
- Pregled Amazon Monitrona
- Kako je Amazon Monitron pomogao Amazon Fulfillment Centersima da smanje zastoje?
Zašto raste potreba za korištenjem ML-a u Amazonovim centrima za isporuku?
Amazon je uvijek bio poznat po ultrabrzoj isporuci i učinkovitom radu među svojim kupcima. Međutim, prije nekoliko godina Amazon je počeo imati zastoje u svojim centrima za isporuku u vrijeme bilo koje posebne prigode poput Božića zbog velikog broja narudžbi.
Kako bi riješio ovaj problem Amazonu je bilo potrebno rješenje koje može nadzirati i osigurati da njegovi strojevi i cijeli proces teku glatko. Da bi to učinio, AWS je ponudio Amazonu Monitron koji je koristio ML za otkrivanje i izvješćivanje o abnormalnom ponašanju industrijskih strojeva.
Pregled Amazon Monitrona
Amazon Monitron je end-to-end ML sustav rješenja za praćenje stanja za automatsko otkrivanje neobičnih uzoraka u industrijskim strojevima. Pomaže u provedbi programa prediktivnog održavanja i provodi dinamičko održavanje. Štoviše, smanjuje neplanirane zastoje za 70%. Koristeći svoje ML algoritme, otkriva probleme prije nego što se pojave i radi na održavanju. Slika Amazon Monitrona data je u nastavku:
Kako je Amazon Monitron pomogao Amazon Fulfillment Centersima da smanje zastoje?
Amazon Monitron sastoji se od fizičkih senzora, AWS pristupnika, algoritama strojnog učenja za analizu i mobilne aplikacije. Evo slike koja opisuje rad Amazon Monitrona:
Dopustite nam da shvatimo kako Amazon Monitron pomaže Amazonovim centrima za isporuku da smanje vrijeme zastoja:
- Tjelesni senzori Amazon Monitron otkriva i bilježi temperaturu kao i vibracije strojeva
- Zatim se koristi AWS pristupnik prenijeti ove r snimke u AWS oblak za potrebe analize
- Ovi se podaci prosljeđuju kroz ML algoritmi za bilo koji neobičan uzorak ili znak propadanja industrijskih strojeva
- Rezultat analize i obavijesti šalju se preko Mobilna aplikacija
Ovo rješenje je jednostavno za primjenu, jednostavno instalirajte senzore Amazon Montrion i instalirajte aplikaciju Amazon Montron za jednostavno praćenje. Sveukupno, ovo je rješenje pomoglo Amazonu da smanji vrijeme zastoja posljednjih godina za gotovo 70 posto i zadrži visoku učinkovitost.
Zaključak
Kako bi se smanjio zastoj Amazonovih centara za isporuku, AWS je ponudio Amazon Montiron koji je end-to-end sustav rješenja za praćenje stanja strojnog učenja. Sadrži fizičke senzore koji osjećaju i bilježe temperaturu i vibracije strojeva i šalju te snimke u AWS oblak pomoću AWS Gatewaya. Te se snimke zatim analiziraju ML algoritmima za otkrivanje bilo kakvog neobičnog uzorka i rezultat se šalje na aplikaciju Monitron.