E-kaubanduse maailmas on vaja tõhusaid täitmiskeskusi, mis pakuvad tellimuste õigeaegset töötlemist ja kohaletoimetamist. Suurima veebijaemüüjana otsib Amazon pidevalt võimalusi oma täitmiskeskuste jõudluse ja tõhususe suurendamiseks. Selle vajaduse lahendamiseks kasutas AWS masinõppe (ML) algoritme ja andmeid juurutavaid täiustatud analüütikatehnikaid, et vähendada Amazoni täitmiskeskuste seisakuid ja parandada nende tootlikkust.
See ajaveeb hõlmab loetletud sisu:
- Miks kasvab vajadus ML-i kasutamise järele Amazoni täitmiskeskustes?
- Amazon Monitroni ülevaade
- Kuidas Amazon Monitron aitas Amazoni täitmiskeskustel seisakuid vähendada?
Miks kasvab vajadus ML-i kasutamise järele Amazoni täitmiskeskustes?
Amazon oli oma klientide seas alati tuntud ülikiire tarne ja tõhusa jõudluse poolest. Mõni aasta tagasi hakkas Amazon aga oma täitmiskeskustes seisakuid pidama mis tahes eriliste sündmuste, näiteks jõulude ajal, tellimuste suure arvu tõttu.
Selle probleemi lahendamiseks vajas Amazon lahendust, mis suudab jälgida ja tagada selle masinate ja kogu protsessi tõrgeteta toimimise. Selleks pakkus AWS Amazon Monitroni, mis kasutas tööstusmasinate ebanormaalse käitumise tuvastamiseks ja sellest teatamiseks ML-i.
Amazon Monitroni ülevaade
Amazon Monitron on täielik ML seisundi jälgimise lahendussüsteem, mis tuvastab automaatselt ebaharilikud mustrid tööstuslikes masinates. See aitab rakendada ennustavat hooldusprogrammi ja teostab dünaamika hooldust. Lisaks vähendab see planeerimata seisakuid 70%. Kasutades oma ML-algoritme, tuvastab see probleemid enne nende tekkimist ja tegutseb hoolduseks. Amazon Monitroni pilt on toodud allpool:
Kuidas Amazon Monitron aitas Amazoni täitmiskeskustel seisakuid vähendada?
Amazon Monitron koosneb füüsilistest anduritest, AWS-lüüsist, analüüsiks mõeldud masinõppe algoritmidest ja mobiilirakendusest. Siin on pilt, mis kirjeldab Amazon Monitroni tööd:
Mõistame, kuidas Amazon Monitron aitab Amazoni täitmiskeskustel nende seisakuid vähendada:
- Füüsiline andurid Amazon Monitron tuvastab ja salvestab masinate temperatuuri ja vibratsiooni
- Seejärel kasutab AWS Gateway edastada need r salvestised analüüsi eesmärgil AWS-i pilve
- Need andmed edastatakse läbi ML-algoritmid tööstuslike masinate ebatavaliste mustrite või riknemismärkide jaoks
- Analüüsi tulemus ja teated saadetakse üle mobiilirakendus
Seda lahendust on lihtne rakendada, lihtsalt installige Amazon Montrioni andurid ja installige hõlpsaks jälgimiseks rakendus Amazon Montron. Üldiselt on see lahendus aidanud Amazonil viimastel aastatel oma seisakuid peaaegu 70 protsenti vähendada ja säilitada kõrge jõudluse.
Järeldus
Amazoni täitmiskeskuste seisakuaja vähendamiseks pakkus AWS Amazon Montironi, mis on täielik masinõppe tingimuste jälgimise lahendussüsteem. See sisaldab füüsilisi andureid, mis tajuvad ja salvestavad masinate temperatuuri ja vibratsiooni ning saadavad need salvestused AWS-i lüüsi abil AWS-i pilve. Seejärel analüüsitakse neid salvestusi ML-algoritmidega, et tuvastada ebatavaline muster ja tulemus saadetakse Monitroni rakendusse.