Amazon Lookout for Equipment จะไม่มีให้บริการสำหรับลูกค้าใหม่อีกต่อไปตั้งแต่วันที่ 17 ตุลาคม 2024 หากต้องการทางเลือกอื่น เราขอแนะนำให้อ่านบล็อกโพสต์ของเรา

Amazon Lookout for Equipment

เลี่ยงการหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนโดยการตรวจหาพฤติกรรมที่ผิดปกติของอุปกรณ์โดยอัตโนมัติ

ลองใช้ Lookout for Equipment ฟรีนาน 1 เดือน

ด้วย AWS Free Tier

ใช้ข้อมูลจากเซนเซอร์ที่มีอยู่เพื่อสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) โดยเฉพาะสำหรับอุปกรณ์ของคุณ

ตอบสนองด้วยความรวดเร็วและมีความแม่นยำด้วยการตรวจสอบอุปกรณ์แบบอัตโนมัติที่ระบุเซนเซอร์ที่ผิดปกติ

เร่งเวลาในการแก้ปัญหาด้วยการแจ้งเตือนแบบทันทีและการดำเนินการแบบอัตโนมัติเมื่อตรวจพบความผิดปกติ

ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลและความแม่นยำของการแจ้งเตือนโดยผสมผสานแนวโน้มของความผิดปกติและข้อเสนอแนะ

ทำงานอย่างไร

Amazon Lookout for Equipment คือบริการตรวจสอบอุปกรณ์อุตสาหกรรมด้วย ML ที่จะตรวจหาพฤติกรรมผิดปกติของอุปกรณ์ ดังนั้นคุณจึงสามารถดำเนินการและเลี่ยงเวลาหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผน

แผนภาพแสดงวิธีที่ Lookout for Equipment ใช้ข้อมูลประวัติและบันทึกการบำรุงรักษาเพื่อตรวจหาความผิดปกติในอุปกรณ์โดยอัตโนมัติ
Amazon Lookout for Equipment คืออะไร (1:44)
ทำไมต้อง Lookout for Equipment
Lookout for Equipment จะวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์สำหรับอุปกรณ์อุตสาหกรรมของคุณโดยอัตโนมัติเพื่อตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติของเครื่องจักร วิธีนี้ช่วยให้คุณตรวจจับความผิดปกติของอุปกรณ์ด้วยความเร็วและความแม่นยำ วินิจฉัยปัญหาอย่างรวดเร็ว และดำเนินการเพื่อหลีกเลี่ยงการหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผนไว้โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ ML
ทำไมต้อง Lookout for Equipment
Lookout for Equipment จะวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์สำหรับอุปกรณ์อุตสาหกรรมของคุณโดยอัตโนมัติเพื่อตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติของเครื่องจักร วิธีนี้ช่วยให้คุณตรวจจับความผิดปกติของอุปกรณ์ด้วยความเร็วและความแม่นยำ วินิจฉัยปัญหาอย่างรวดเร็ว และดำเนินการเพื่อหลีกเลี่ยงการหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผนไว้โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ ML

กรณีการใช้งาน

ตรวจจับการปิดตัวของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า

ติดตามข้อมูลเซนเซอร์ตามอัตราการโฟลว์ อุณหภูมิ ความดัน และระดับออกซิเจนอย่างแม่นยำ และรับการแจ้งเตือนเพื่อเลี่ยงการปิดตัวไม่เหมาะ

ระบุพฤติกรรมผิดปกติของเครื่องจักร

วิเคราะห์ประวัติการบำรุงรักษาและข้อมูลเซนเซอร์เกี่ยวกับ RPM, อัตราการโฟลว์, อุณหภูมิ, ความดัน, และการสั่นเพื่อเรียนรู้แนวโน้ม

ปรับปรุงเวลาคลาดเคลื่อนของความแม่นยำในการแจ้งเตือน

พัฒนาประสิทธิภาพของโมเดลและความแม่นยำในการแจ้งเตือนโดยข้อเสนอแนะจากมนุษย์เกี่ยวกับความผิดปกติและเรียนรู้แนวโน้มการคาดการรณ์การดำเนินการ


สำรวจ AWS เพิ่มเติม