AWS: Amazon Lookout for Equipment

Amazon Lookout für Equipment ermöglicht es Industriekunden, mithilfe von maschinellem Lernen ihre Investitionen in Anlagensensoren voll auszuschöpfen, um eine groß angelegte vorausschauende Wartung an allen ihren Industriestandorten durchzuführen.

Unser Technologiepartner AWS kündigte die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon Lookout for Equipment an, einem neuen Service, der von AWS entwickelte Modelle für maschinelles Lernen nutzt, um Kunden bei der vorausschauenden Wartung der Anlagen in ihren Einrichtungen zu unterstützen. Amazon Lookout for Equipment erfasst Sensordaten von Industrieanlagen eines Kunden (z. B. Druck, Durchflussrate, Drehzahl, Temperatur und Leistung) und trainiert dann ein einzigartiges maschinelles Lernmodell, um anhand von Echtzeit-Datenströmen aus den Anlagen des Kunden Frühwarnzeichen für Maschinenausfälle oder suboptimale Leistung genau vorherzusagen. Mit Amazon Lookout for Equipment können Kunden Geräteanomalien schnell und präzise erkennen, Probleme schnell diagnostizieren, Fehlalarme reduzieren und teure Ausfallzeiten vermeiden, indem sie Maßnahmen ergreifen, bevor Maschinenausfälle auftreten. Mit Amazon Lookout for Equipment gibt es keine Vorabverpflichtungen oder Mindestgebühren. Die Kunden zahlen für die Menge der aufgenommenen Daten, die zum Trainieren eines benutzerdefinierten Modells verwendeten Rechenstunden und die Anzahl der verwendeten Inferenzstunden. Um weitere Informationen zu Amazon Lookout for Equipment zu erhalten, können Sie folgende Seite besuchen: https://aws.amazon.com/lookout-for-equipment.

Industrieunternehmen arbeiten ständig daran, die betriebliche Effizienz zu verbessern, indem sie ungeplante Ausfallzeiten aufgrund von Geräteausfällen vermeiden. Im Laufe der Zeit haben viele dieser Unternehmen stark in physische Sensoren, Datenkonnektivität, Datenspeicherung und Dashboards investiert, um den Zustand und die Leistung ihrer Anlagen zu überwachen. Um die Daten ihrer Anlagen zu analysieren, verwenden die meisten Unternehmen in der Regel einfache Regeln oder Modellierungsansätze, um Probleme auf der Grundlage der vergangenen Leistung zu identifizieren. Die rudimentäre Natur dieser Ansätze führt jedoch oft dazu, dass Kunden Probleme erst dann erkennen, wenn es bereits zu spät ist, um Maßnahmen zu ergreifen, oder dass sie Fehlalarme erhalten, die auf falsch diagnostizierten Problemen beruhen und eine unnötige und rechtzeitige Inspektion erfordern. Stattdessen wollen Kunden allgemeine Betriebsbedingungen oder Fehlertypen (z. B. hohe Temperatur aufgrund von Reibung) zusammen mit komplexen Anlagenfehlern (z. B. eine ausgefallene Pumpe, die durch hohe Vibrationen und Drehzahlen, aber niedrige Durchflussraten angezeigt wird) erkennen, die nur durch die Modellierung der einzigartigen Beziehungen zwischen Sensoren abgeleitet werden können. Dank der Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens ist es heute möglich, Anomalien schnell zu erkennen und die einzigartigen Beziehungen zwischen den historischen Daten der einzelnen Geräte zu lernen. Den meisten Unternehmen fehlt jedoch das Know-how, um benutzerdefinierte Machine-Learning-Modelle für ihre verschiedenen Industrieanlagen zu erstellen und zu skalieren. Infolgedessen gelingt es Unternehmen oft nicht, ihre Investitionen in Sensoren und Dateninfrastruktur voll auszuschöpfen. Dadurch entgehen ihnen wichtige, umsetzbare Erkenntnisse, die ihnen helfen könnten, den Zustand und die Leistung ihrer wichtigen Anlagen besser zu verwalten.

Mit Amazon Lookout for Equipment können Industrie- und Fertigungskunden jetzt schnell und einfach eine vorausschauende Wartungslösung für eine gesamte Anlage oder für mehrere Standorte aufbauen. Um loszulegen, laden Kunden ihre Sensordaten (z. B. Druck, Durchfluss, Drehzahl, Temperatur und Leistung) in den Amazon Simple Storage Service (S3) hoch und geben den entsprechenden S3-Bucket-Speicherort an Amazon Lookout for Equipment weiter. Der Service wird die Daten automatisch analysieren, normale oder gesunde Muster bewerten und ein maschinelles Lernmodell erstellen, das auf die Umgebung des Kunden zugeschnitten ist. Amazon Lookout for Equipment verwendet dann das benutzerdefinierte maschinelle Lernmodell, um die eingehenden Sensordaten zu analysieren und Frühwarnzeichen für Maschinenausfälle oder Fehlfunktionen zu identifizieren. Für jede Warnung gibt der Service an, welche Sensoren ein Problem anzeigen und misst das Ausmaß der Auswirkungen auf das erkannte Ereignis. Wenn Amazon Lookout for Equipment beispielsweise ein Problem an einer Pumpe mit 50 Sensoren erkennt, kann der Service zeigen, welche fünf Sensoren ein Problem an einem bestimmten Motor anzeigen, und dieses Problem mit dem Motorstrom und der Temperatur in Verbindung bringen. Auf diese Weise können Kunden das Problem identifizieren, diagnostizieren, notwendige Maßnahmen priorisieren und eine präzise Wartung durchführen, bevor es zu Problemen kommt – das spart Geld und verbessert die Produktivität, da Ausfallzeiten vermieden werden. Amazon Lookout for Equipment ermöglicht es Kunden, mehr Nutzen aus ihren vorhandenen Sensoren zu ziehen und hilft ihnen, zeitnahe Entscheidungen zu treffen, die die betriebliche Effizienz wesentlich verbessern können. Amazon Lookout for Equipment ist sowohl direkt über die AWS-Konsole als auch über unterstützende Partner im AWS-Partner-Netzwerk verfügbar. Der Service ist ab sofort im Osten der USA (Nord-Virginia), in der EU (Irland) und im asiatisch-pazifischen Raum (Seoul) verfügbar und wird in den kommenden Monaten in weiteren Regionen verfügbar sein.