В мире электронной коммерции необходимо иметь эффективные центры выполнения, чтобы обеспечить своевременную обработку и доставку заказов. Будучи крупнейшим онлайн-ритейлером, Amazon постоянно ищет способы повысить производительность и эффективность своих центров выполнения заказов. Чтобы решить эту проблему, AWS использовала алгоритмы машинного обучения (ML) и методы расширенной аналитики для реализации данных, чтобы сократить время простоя центров обработки заказов Amazon и повысить их производительность.
Этот блог будет охватывать перечисленный контент:
- Почему растет потребность в использовании машинного обучения в центрах обработки заказов Amazon?
- Обзор Amazon Monitron
- Как Amazon Monitron помог центрам обработки заказов Amazon сократить время простоя?
Почему растет потребность в использовании машинного обучения в центрах обработки заказов Amazon?
Amazon всегда был известен сверхбыстрой доставкой и эффективной работой среди своих клиентов. Тем не менее, несколько лет назад у Amazon начались простои в центрах выполнения во время любого особого случая, такого как Рождество, из-за большого количества заказов.
Чтобы решить эту проблему, Amazon требовалось решение, которое могло бы контролировать и обеспечивать бесперебойную работу оборудования и всего процесса. Для этого AWS предложила Amazon Monitron, который использовал машинное обучение для обнаружения и сообщения о ненормальном поведении промышленного оборудования.
Обзор Amazon Monitron
Amazon Monitron — это комплексное решение для мониторинга состояния машинного обучения, которое автоматически обнаруживает необычные закономерности в промышленном оборудовании. Он помогает в реализации программы профилактического обслуживания и выполняет динамическое обслуживание. Более того, это сокращает время незапланированных простоев на 70%. Используя свои алгоритмы ML, он обнаруживает проблемы до их возникновения и принимает меры для обслуживания. Изображение Amazon Monitron приведено ниже:
Как Amazon Monitron помог центрам обработки заказов Amazon сократить время простоя?
Amazon Monitron состоит из физических датчиков, шлюза AWS, алгоритмов машинного обучения для анализа и мобильного приложения. Вот изображение, описывающее работу Amazon Monitron:
Давайте разберемся, как Amazon Monitron помогает центрам обработки заказов Amazon сократить время простоя:
- Физический датчики Amazon Monitron определяет и записывает температуру, а также вибрации машин
- Затем он использует Шлюз AWS передать эти р записи в облако AWS для целей анализа
- Эти данные передаются через Алгоритмы машинного обучения для любого необычного шаблона или признака износа промышленных машин
- Результат анализа и уведомления отправляются по мобильное приложение
Это решение легко применить: просто установите датчики Amazon Montrion и установите приложение Amazon Montron для удобного мониторинга. В целом это решение помогло Amazon сократить время простоя за последние годы почти на 70 процентов и сохранить высокую производительность.
Заключение
Чтобы сократить время простоя центров обработки заказов Amazon, AWS предложила Amazon Montiron, комплексную систему мониторинга состояния машинного обучения. Он содержит физические датчики, которые регистрируют и регистрируют температуру и вибрации машин и отправляют эти записи в облако AWS с помощью шлюза AWS. Затем эти записи анализируются алгоритмами машинного обучения для обнаружения любых необычных закономерностей, и результат отправляется в приложение Monitron.