電子商取引の世界では、注文のタイムリーな処理と配送を提供する効率的なフルフィルメント センターが必要です。最大のオンライン小売業者である Amazon は、フルフィルメント センターのパフォーマンスと効率を向上させる方法を常に模索しています。このニーズを解決するために、AWS は機械学習 (ML) アルゴリズムとデータ実装の高度な分析技術を利用して、Amazon フルフィルメント センターのダウンタイムを削減し、生産性を向上させました。
このブログでは、以下の内容について説明します。
- Amazon フルフィルメント センターで ML を使用する必要性が高まっているのはなぜですか?
- Amazon Monitron の概要
- Amazon Monitron は Amazon フルフィルメント センターのダウンタイム削減にどのように貢献したか?
Amazon フルフィルメント センターで ML を使用する必要性が高まっているのはなぜですか?
Amazon は、顧客の間で超高速配送と効率的なパフォーマンスで常によく知られていました。しかし、数年前からAmazonは、クリスマスなどの特別な日の近くになると、注文が集中してフルフィルメントセンターがダウンタイムになるようになった。
この問題を解決するために、Amazon は機械とプロセス全体がスムーズに実行されていることを監視し、確認できるソリューションを必要としていました。これを実現するために、AWS は ML を利用して産業機械の異常な動作を検出して報告する Amazon Monitron を提供しました。
Amazon Monitron の概要
Amazon Monitron は、産業機械の異常なパターンを自動的に検出する、エンドツーエンドの ML 状態監視ソリューション システムです。予測メンテナンス プログラムの実装を支援し、動的メンテナンスを実行します。さらに、計画外のダウンタイムが 70% 削減されます。 ML アルゴリズムを活用することで、問題が発生する前に検出し、メンテナンスを行います。 Amazon Monitron のイメージは次のとおりです。
Amazon Monitron は Amazon フルフィルメント センターのダウンタイム削減にどのように貢献したか?
Amazon Monitron は、物理センサー、AWS ゲートウェイ、分析用の機械学習アルゴリズム、モバイル アプリケーションで構成されています。以下は、Amazon Monitron の動作を説明する画像です。
Amazon Monitron が Amazon フルフィルメント センターのダウンタイム削減にどのように役立つかを理解しましょう。
- 物理的な センサー Amazon Monitron は、機械の温度と振動を検出して記録します。
- 次に使用します AWSゲートウェイ これらのrを送信するには 分析目的で AWS クラウドに録音
- このデータは 産業用機械の異常なパターンや劣化の兆候を検出する ML アルゴリズム
- 分析結果と通知は、 モバイルアプリ
このソリューションは簡単に適用でき、Amazon Montrion センサーをインストールし、Amazon Montron アプリをインストールするだけで簡単に監視できます。全体として、このソリューションは、Amazon が近年のダウンタイムをほぼ 70% 削減し、高いパフォーマンスを維持するのに役立ちました。
結論
Amazon フルフィルメント センターのダウンタイムを削減するために、AWS はエンドツーエンドの機械学習状態監視ソリューション システムである Amazon Montiron を提供しました。これには、マシンの温度と振動を感知して記録し、AWS ゲートウェイを使用してこれらの記録を AWS クラウドに送信する物理センサーが含まれています。これらの記録は、異常なパターンを検出するために ML アルゴリズムによって分析され、結果が Monitron アプリに送信されます。