Nel mondo dell'e-commerce, è necessario disporre di centri logistici efficienti per offrire un'elaborazione e una consegna tempestive degli ordini. Essendo il più grande rivenditore online, Amazon è costantemente alla ricerca di modi per aumentare le prestazioni e l'efficienza dei suoi centri logistici. Per risolvere questa esigenza, AWS ha utilizzato algoritmi di machine learning (ML) e tecniche di analisi avanzate di implementazione dei dati per ridurre i tempi di inattività dei centri logistici di Amazon e migliorarne la produttività.
Questo blog coprirà i contenuti elencati:
- Perché aumenta la necessità di utilizzare il machine learning nei centri logistici di Amazon?
- Panoramica di Amazon Monitorn
- In che modo Amazon Monitron ha aiutato i centri logistici Amazon a ridurre i tempi di inattività?
Perché aumenta la necessità di utilizzare il machine learning nei centri logistici di Amazon?
Amazon è sempre stato noto per la consegna ultraveloce e le prestazioni efficienti tra i suoi clienti. Tuttavia, alcuni anni fa Amazon ha iniziato a subire tempi di inattività nei suoi centri logistici in prossimità di occasioni speciali come il Natale a causa dell'elevato numero di ordini.
Per risolvere questo problema, Amazon aveva bisogno di una soluzione in grado di monitorare e garantire che i suoi macchinari e l'intero processo funzionassero senza intoppi. Per fare ciò, AWS ha offerto Amazon Monitron che ha utilizzato ML per rilevare e segnalare il comportamento anomalo dei macchinari industriali.
Panoramica di Amazon Monitorn
Amazon Monitron è un sistema di soluzione di monitoraggio delle condizioni ML end-to-end per rilevare automaticamente modelli insoliti nei macchinari industriali. Aiuta a implementare il programma di manutenzione predittiva ed esegue la manutenzione dinamica. Inoltre, riduce del 70% i tempi di inattività non pianificati. Utilizzando i suoi algoritmi ML, rileva i problemi prima che si verifichino e agisce per la manutenzione. L'immagine di Amazon Monitron è riportata di seguito:
In che modo Amazon Monitron ha aiutato i centri logistici Amazon a ridurre i tempi di inattività?
Amazon Monitron è costituito da sensori fisici, gateway AWS, algoritmi di machine learning per l'analisi e un'applicazione mobile. Ecco l'immagine, che descrive il funzionamento di Amazon Monitron:
Cerchiamo di capire in che modo Amazon Monitron aiuta i centri logistici Amazon a ridurre i tempi di inattività:
- Il fisico sensori di Amazon Monitron rileva e registra la temperatura e le vibrazioni delle macchine
- Quindi utilizza Gateway AWS trasmettere queste r registrazioni nel cloud AWS a scopo di analisi
- Questi dati vengono passati attraverso il Algoritmi ML per qualsiasi modello insolito o segno di deterioramento delle macchine industriali
- Il risultato dell'analisi e le notifiche vengono inviate tramite il applicazione mobile
Questa soluzione è facile da applicare, basta installare i sensori Amazon Montrion e installare l'app Amazon Montron per un facile monitoraggio. Nel complesso, questa soluzione ha aiutato Amazon a ridurre i tempi di inattività negli ultimi anni di quasi il 70% e a mantenere prestazioni elevate.
Conclusione
Per ridurre i tempi di inattività dei centri logistici Amazon, AWS ha offerto Amazon Montiron, un sistema di soluzioni di monitoraggio delle condizioni di machine learning end-to-end. Contiene sensori fisici che rilevano e registrano la temperatura e le vibrazioni delle macchine e inviano queste registrazioni al cloud AWS tramite AWS Gateway. Tali registrazioni vengono quindi analizzate dagli algoritmi ML per rilevare eventuali schemi insoliti e il risultato viene inviato all'app Monitron.