V svetu e-trgovine so potrebni učinkoviti izpolnitveni centri, ki omogočajo pravočasno obdelavo in dostavo naročil. Kot največji spletni trgovec na drobno Amazon nenehno išče načine za povečanje zmogljivosti in učinkovitosti svojih centrov za izpolnjevanje naročil. Da bi rešil to potrebo, je AWS uporabil algoritme strojnega učenja (ML) in napredne analitične tehnike za implementacijo podatkov, da bi zmanjšal čas izpadov Amazonovih centrov za izpolnjevanje in izboljšal njihovo produktivnost.
Ta blog bo pokrival navedeno vsebino:
- Zakaj narašča potreba po uporabi strojnega jezika v Amazonovih centrih za izpolnjevanje?
- Pregled Amazon Monitron
- Kako je Amazon Monitron pomagal Amazon Fulfillment Centers zmanjšati čas nedelovanja?
Zakaj narašča potreba po uporabi strojnega jezika v Amazonovih centrih za izpolnjevanje?
Amazon je bil vedno znan po ultra hitri dostavi in učinkovitem delovanju med svojimi strankami. Vendar pa je Amazon pred nekaj leti zaradi velikega števila naročil začel zastajati v svojih centrih za izpolnjevanje naročil v času posebnih priložnosti, kot je božič.
Da bi rešil to težavo, je Amazon potreboval rešitev, ki lahko spremlja in zagotavlja, da njegovi stroji in celoten proces tečejo gladko. Za to je AWS ponudil Amazon Monitron, ki je uporabljal ML za odkrivanje in poročanje o neobičajnem obnašanju industrijskih strojev.
Pregled Amazon Monitron
Amazon Monitron je celovit sistem rešitve za spremljanje stanja ML za samodejno zaznavanje nenavadnih vzorcev v industrijskih strojih. Pomaga pri izvajanju programa prediktivnega vzdrževanja in izvaja dinamično vzdrževanje. Poleg tega zmanjša nenačrtovane izpade za 70 %. Z uporabo svojih algoritmov ML zazna težave, preden se pojavijo, in poskrbi za vzdrževanje. Slika Amazon Monitron je podana spodaj:
Kako je Amazon Monitron pomagal Amazon Fulfillment Centers zmanjšati čas nedelovanja?
Amazon Monitron sestavljajo fizični senzorji, prehod AWS, algoritmi strojnega učenja za analizo in mobilna aplikacija. Tukaj je slika, ki opisuje delovanje Amazon Monitrona:
Dovolite nam, da razumemo, kako Amazon Monitron pomaga Amazonovim izpolnitvenim centrom skrajšati njihov čas nedelovanja:
- Fizični senzorji Amazon Monitron zaznava in beleži temperaturo ter tresljaje strojev
- Nato uporablja Prehod AWS za posredovanje teh r posnetke v oblak AWS za namene analize
- Ti podatki se posredujejo prek Algoritmi ML za kakršne koli nenavadne vzorce ali znake poslabšanja industrijskih strojev
- Rezultat analize in obvestila se pošljejo preko mobilna aplikacija
Ta rešitev je preprosta za uporabo, preprosto namestite senzorje Amazon Montrion in namestite aplikacijo Amazon Montron za enostavno spremljanje. Na splošno je ta rešitev Amazonu pomagala zmanjšati čas nedelovanja v zadnjih letih za skoraj 70 odstotkov in ohraniti visoko zmogljivost.
Zaključek
Da bi skrajšali čas nedelovanja Amazonovih centrov za izpolnjevanje naročil, je AWS ponudil Amazon Montiron, ki je sistem rešitev za spremljanje pogojev strojnega učenja od konca do konca. Vsebuje fizične senzorje, ki zaznavajo in beležijo temperaturo in vibracije strojev ter te posnetke pošiljajo v oblak AWS s pomočjo AWS Gateway. Te posnetke nato analizirajo algoritmi ML za odkrivanje kakršnih koli nenavadnih vzorcev in rezultat se pošlje v aplikacijo Monitron.