In de wereld van e-commerce is het noodzakelijk om efficiënte fulfilmentcentra te hebben om tijdige verwerking en levering van bestellingen te bieden. Als de grootste online retailer zoekt Amazon voortdurend naar manieren om de prestaties en efficiëntie van zijn fulfilmentcentra te verbeteren. Om aan deze behoefte te voldoen, gebruikte AWS machine learning (ML)-algoritmen en data-implementerende geavanceerde analysetechnieken om de downtime van Amazon's fulfillmentcentra te verminderen en hun productiviteit te verbeteren.
Deze blog behandelt de vermelde inhoud:
- Waarom is er meer behoefte aan het gebruik van ML bij Amazon Fulfilment Centers?
- Overzicht van Amazon Monitor
- Hoe Amazon Monitron Amazon Fulfilment Centers heeft geholpen om downtime te verminderen?
Waarom is er meer behoefte aan het gebruik van ML bij Amazon Fulfilment Centers?
Amazon stond altijd bekend om zijn ultrasnelle levering en efficiënte prestaties bij zijn klanten. Een paar jaar geleden begon Amazon echter downtime te krijgen in zijn uitvoeringscentra rond de tijd van een speciale gelegenheid zoals Kerstmis vanwege het grote aantal bestellingen.
Om dit probleem op te lossen had Amazon een oplossing nodig die zijn machines en het hele proces kan bewaken en ervoor kan zorgen dat het hele proces soepel verloopt. Om dit te doen, bood AWS Amazon Monitron aan, dat ML gebruikte om het abnormale gedrag van industriële machines te detecteren en te rapporteren.
Overzicht van Amazon Monitor
Amazon Monitron is een end-to-end ML-oplossingssysteem voor conditiebewaking dat automatisch ongebruikelijke patronen in industriële machines detecteert. Het helpt bij het implementeren van het programma voor voorspellend onderhoud en voert dynamisch onderhoud uit. Bovendien vermindert het ongeplande downtime met 70%. Door zijn ML-algoritmen te gebruiken, detecteert het problemen voordat het zich voordoet en treedt het op voor onderhoud. De afbeelding van Amazon Monitron wordt hieronder weergegeven:
Hoe Amazon Monitron Amazon Fulfilment Centers heeft geholpen om downtime te verminderen?
De Amazon Monitron bestaat uit fysieke sensoren, AWS-gateway, machine learning-algoritmen voor analyse en een mobiele applicatie. Hier is de afbeelding die de werking van Amazon Monitron beschrijft:
Laten we eens kijken hoe Amazon Monitron de Amazon Fulfillment Centers helpt om hun downtime te verminderen:
- De fysieke sensoren van Amazon Monitron detecteert en registreert zowel de temperatuur als de trillingen van de machines
- Het gebruikt dan AWS-gateway om deze r te verzenden opnames naar de AWS-cloud voor analysedoeleinden
- Deze gegevens worden door de ML-algoritmen voor elk ongebruikelijk patroon of teken van achteruitgang van industriële machines
- Het analyseresultaat en de notificaties worden verzonden via de mobiele applicatie
Deze oplossing is eenvoudig toe te passen, installeer gewoon de Amazon Montrion-sensoren en installeer de Amazon Montron-app voor eenvoudige monitoring. Al met al heeft deze oplossing Amazon geholpen om de downtime in de afgelopen jaren met bijna 70 procent te verminderen en hoge prestaties te behouden.
Conclusie
Om de downtime van Amazon-fulfilmentcentra te verminderen, bood AWS Amazon Montiron aan, een end-to-end machine learning-oplossingssysteem voor conditiebewaking. Het bevat fysieke sensoren die de temperatuur en trillingen van machines detecteren en registreren en deze opnames via AWS Gateway naar de AWS-cloud sturen. Die opnames worden vervolgens geanalyseerd door ML-algoritmen voor het detecteren van ongebruikelijke patronen en het resultaat wordt verzonden naar de Monitron-app.