Elektroninės prekybos pasaulyje būtina turėti efektyvius vykdymo centrus, kurie pasiūlytų savalaikį užsakymų apdorojimą ir pristatymą. Būdama didžiausia mažmeninė prekyba internetu, „Amazon“ nuolat ieško būdų, kaip padidinti savo vykdymo centrų našumą ir efektyvumą. Siekdama išspręsti šį poreikį, AWS panaudojo mašininio mokymosi (ML) algoritmus ir pažangias duomenų diegimo analizės technologijas, kad sumažintų „Amazon“ vykdymo centrų prastovą ir pagerintų jų produktyvumą.
Šiame tinklaraštyje bus nurodytas turinys:
- Kodėl didėja poreikis naudoti ML „Amazon“ vykdymo centruose?
- „Amazon Monitron“ apžvalga
- Kaip „Amazon Monitron“ padėjo „Amazon“ vykdymo centrams sumažinti prastovos laiką?
Kodėl didėja poreikis naudoti ML „Amazon“ vykdymo centruose?
„Amazon“ visada buvo gerai žinoma dėl itin greito pristatymo ir efektyvaus našumo tarp savo klientų. Tačiau prieš kelerius metus dėl didelio užsakymų skaičiaus „Amazon“ savo vykdymo centruose pradėjo prastovos netoli bet kokios ypatingos progos, pavyzdžiui, Kalėdų.
Norėdami išspręsti šią problemą, „Amazon“ reikėjo sprendimo, kuris galėtų stebėti ir užtikrinti, kad jos mechanizmai ir visas procesas vyktų sklandžiai. Norėdami tai padaryti, AWS pasiūlė „Amazon Monitron“, kuri naudojo ML, kad nustatytų ir praneštų apie neįprastą pramoninių mašinų elgesį.
„Amazon Monitron“ apžvalga
„Amazon Monitron“ yra visapusiška ML būklės stebėjimo sprendimų sistema, automatiškai aptinkanti neįprastus modelius pramoninėse mašinose. Ji padeda įgyvendinti nuspėjamosios priežiūros programą ir atlieka dinamikos priežiūrą. Be to, tai sumažina neplanuotas prastovos laiką 70%. Naudodamas savo ML algoritmus, jis aptinka problemas prieš joms atsirandant ir atlieka techninę priežiūrą. „Amazon Monitron“ vaizdas pateiktas žemiau:
Kaip „Amazon Monitron“ padėjo „Amazon“ vykdymo centrams sumažinti prastovos laiką?
„Amazon Monitron“ sudaro fiziniai jutikliai, AWS šliuzas, analizės mašininio mokymosi algoritmai ir mobilioji programa. Štai paveikslėlis, apibūdinantis „Amazon Monitron“ veikimą:
Supraskime, kaip „Amazon Monitron“ padeda „Amazon“ vykdymo centrams sumažinti jų prastovos laiką:
- Fizinis jutikliai „Amazon Monitron“ aptinka ir įrašo temperatūrą bei mašinų vibracijas
- Tada naudoja AWS vartai perduoti šiuos r įrašus į AWS debesį analizės tikslais
- Šie duomenys perduodami per ML algoritmai bet kokiam neįprastam pramoninių mašinų modeliui ar nusidėvėjimo požymiui
- Analizės rezultatas ir pranešimai siunčiami per mobilioji programa
Šį sprendimą lengva pritaikyti, tiesiog įdiekite „Amazon Montrion“ jutiklius ir „Amazon Montron“ programėlę, kad būtų lengviau stebėti. Apskritai šis sprendimas padėjo „Amazon“ pastaraisiais metais sumažinti prastovos laiką beveik 70 procentų ir išlaikyti aukštą našumą.
Išvada
Siekdama sumažinti „Amazon“ vykdymo centrų prastovą, AWS pasiūlė „Amazon Montiron“, kuri yra visapusiška mašininio mokymosi būklės stebėjimo sprendimų sistema. Jame yra fizinių jutiklių, kurie nustato ir registruoja mašinų temperatūrą bei vibracijas ir siunčia šiuos įrašus į AWS debesį naudodami AWS Gateway. Tada šie įrašai analizuojami naudojant ML algoritmus, siekiant aptikti bet kokį neįprastą modelį, o rezultatas siunčiamas į „Monitron“ programą.