Sa mundo ng e-commerce, kinakailangan na magkaroon ng mahusay na mga sentro ng katuparan upang mag-alok ng napapanahong pagproseso at paghahatid ng mga order. Bilang pinakamalaking online retailer, ang Amazon ay patuloy na naghahanap ng mga paraan upang mapataas ang performance at kahusayan ng mga fulfillment center nito. Upang malutas ang pangangailangang ito, ginamit ng AWS ang mga algorithm ng machine learning (ML) at mga advanced na diskarte sa analytics na nagpapatupad ng data upang mabawasan ang downtime ng mga fulfillment center ng Amazon at mapahusay ang kanilang produktibidad.
Saklaw ng blog na ito ang nakalistang nilalaman:
- Bakit Tumataas ang Pangangailangan para sa Paggamit ng ML sa Amazon Fulfillment Centers?
- Pangkalahatang-ideya ng Amazon Monitron
- Paano Nakatulong ang Amazon Monitron sa Amazon Fulfillment Center na Bawasan ang Downtime?
Bakit Tumataas ang Pangangailangan para sa Paggamit ng ML sa Amazon Fulfillment Centers?
Ang Amazon ay palaging kilala para sa napakabilis na paghahatid at mahusay na pagganap sa mga customer nito. Gayunpaman, ilang taon na ang nakalipas nagsimula ang Amazon na magkaroon ng downtime sa mga fulfillment center nito malapit sa mga oras ng anumang espesyal na okasyon tulad ng Pasko dahil sa mataas na bilang ng mga order.
Upang malutas ang isyung ito, kailangan ng Amazon ng isang solusyon na maaaring masubaybayan at matiyak ang makinarya nito at ang buong proseso ay tumatakbo nang maayos. Upang magawa ito, inaalok ng AWS ang Amazon Monitron na gumamit ng ML upang makita at iulat ang hindi normal na pag-uugali ng makinarya sa industriya.
Pangkalahatang-ideya ng Amazon Monitron
Ang Amazon Monitron ay isang end-to-end na ML condition monitoring solution system upang awtomatikong makita ang mga hindi pangkaraniwang pattern sa pang-industriyang makinarya. Nakakatulong ito sa pagpapatupad ng predictive maintenance program at nagsasagawa ng dynamics maintenance. Bukod dito, binabawasan nito ang hindi planadong downtime ng 70%. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga ML algorithm nito, nakakakita ito ng mga isyu bago ito mangyari at kumilos para sa pagpapanatili. Ang imahe ng Amazon Monitron ay ibinigay sa ibaba:
Paano Nakatulong ang Amazon Monitron sa Amazon Fulfillment Center na Bawasan ang Downtime?
Ang Amazon Monitron ay binubuo ng mga pisikal na sensor, AWS gateway, machine learning algorithm para sa pagsusuri, at isang mobile application. Narito ang larawan, na naglalarawan sa pagtatrabaho ng Amazon Monitron:
Ipaalam sa amin kung paano tinutulungan ng Amazon Monitron ang mga sentro ng katuparan ng Amazon na bawasan ang kanilang downtime:
- Ang pisikal mga sensor ng Amazon Monitron ay nakita at naitala ang temperatura gayundin ang mga vibrations ng mga makina
- Pagkatapos ay gumagamit ito AWS Gateway upang maihatid ang mga r ecording sa AWS cloud para sa mga layunin ng pagsusuri
- Ang data na ito ay ipinapasa sa Mga algorithm ng ML para sa anumang hindi pangkaraniwang pattern o senyales ng pagkasira ng mga makinang pang-industriya
- Ang resulta ng pagsusuri at mga abiso ay ipinapadala sa ibabaw ng mobile application
Madaling ilapat ang solusyon na ito, i-install lang ang mga sensor ng Amazon Montron at i-install ang Amazon Montron app para sa madaling pagsubaybay. Sa pangkalahatan, ang solusyong ito ay nakatulong sa Amazon na bawasan ang downtime nito sa mga nakaraang taon ng halos 70 porsiyento at mapanatili ang mataas na pagganap.
Konklusyon
Para bawasan ang downtime ng mga Amazon fulfillment center, inaalok ng AWS ang Amazon Montiron na isang end-to-end machine learning condition monitoring solution system. Naglalaman ito ng mga pisikal na sensor na nakakaramdam at nagtatala ng temperatura at vibrations ng mga makina at nagpapadala ng mga pag-record na ito sa AWS cloud gamit ang AWS Gateway. Ang mga recording na iyon ay susuriin ng mga ML algorithm para sa pag-detect ng anumang hindi pangkaraniwang pattern at ang resulta ay ipapadala sa Monitron App.