En el mundo del comercio electrónico, es necesario contar con centros de cumplimiento eficientes para ofrecer un procesamiento y entrega oportunos de los pedidos. Al ser el minorista en línea más grande, Amazon busca constantemente formas de aumentar el rendimiento y la eficiencia de sus centros logísticos. Para resolver esta necesidad, AWS utilizó algoritmos de aprendizaje automático (ML) y técnicas de análisis avanzadas de implementación de datos para reducir el tiempo de inactividad de los centros logísticos de Amazon y mejorar su productividad.
Este blog cubrirá el contenido enumerado:
- ¿Por qué aumenta la necesidad de usar ML en los centros logísticos de Amazon?
- Descripción general de Amazon Monitor
- ¿Cómo ayudó Amazon Monitron a los centros logísticos de Amazon a reducir el tiempo de inactividad?
¿Por qué aumenta la necesidad de usar ML en los centros logísticos de Amazon?
Amazon siempre fue conocido por sus entregas ultrarrápidas y su rendimiento eficiente entre sus clientes. Sin embargo, hace unos años, Amazon comenzó a tener tiempos de inactividad en sus centros de distribución cerca de las fechas de cualquier ocasión especial como Navidad debido a la gran cantidad de pedidos.
Para resolver este problema, Amazon necesitaba una solución que pudiera monitorear y garantizar que su maquinaria y todo el proceso funcionaran sin problemas. Para hacerlo, AWS ofreció Amazon Monitron, que utilizó ML para detectar e informar el comportamiento anormal de la maquinaria industrial.
Descripción general de Amazon Monitor
Amazon Monitron es un sistema de solución de monitoreo de condición de ML de extremo a extremo para detectar automáticamente patrones inusuales en maquinaria industrial. Ayuda a implementar el programa de mantenimiento predictivo y realiza el mantenimiento dinámico. Además, reduce el tiempo de inactividad no planificado en un 70%. Al utilizar sus algoritmos ML, detecta problemas antes de que ocurran y actúa para el mantenimiento. La imagen de Amazon Monitron se muestra a continuación:
¿Cómo ayudó Amazon Monitron a los centros logísticos de Amazon a reducir el tiempo de inactividad?
Amazon Monitron consta de sensores físicos, puerta de enlace de AWS, algoritmos de aprendizaje automático para análisis y una aplicación móvil. Aquí está la imagen, que describe el funcionamiento de Amazon Monitron:
Entendamos cómo Amazon Monitron ayuda a los centros logísticos de Amazon a reducir su tiempo de inactividad:
- El fisico sensores de Amazon Monitron detectan y registran la temperatura así como las vibraciones de las máquinas
- luego usa Puerta de enlace de AWS para transmitir estos r Grabaciones a la nube de AWS para fines de análisis
- Estos datos se pasan a través del Algoritmos ML para cualquier patrón inusual o señal de deterioro de máquinas industriales
- El resultado del análisis y las notificaciones se envían a través del aplicación movil
Esta solución es fácil de aplicar, simplemente instale los sensores de Amazon Montrion e instale la aplicación de Amazon Montron para un fácil monitoreo. En general, esta solución ha ayudado a Amazon a reducir su tiempo de inactividad en los últimos años en casi un 70 % y a mantener un alto rendimiento.
Conclusión
Para reducir el tiempo de inactividad de los centros logísticos de Amazon, AWS ofreció Amazon Montiron, que es un sistema de solución de monitoreo de condiciones de aprendizaje automático de extremo a extremo. Contiene sensores físicos que detectan y registran la temperatura y las vibraciones de las máquinas y envían estos registros a la nube de AWS mediante AWS Gateway. Luego, esas grabaciones se analizan mediante algoritmos de ML para detectar cualquier patrón inusual y el resultado se envía a la aplicación Monitron.