Amazon объявила свободном доступе к Lookout for Equipment — сервису, который использует машинное обучение, чтобы помочь клиентам выполнять техническое обслуживание оборудования на своих предприятиях. Запущенный в предварительном просмотре в прошлом году во время Amazon Web Services (AWS) re:Invent 2020, Lookout for Equipment поглощает сенсорные данные с промышленного оборудования клиента, а затем обучает модель предсказывать ранние предупреждающие признаки отказа машины или неоптимальной производительности.
Технологии прогнозного технического обслуживания десятилетиями используются в реактивных двигателях и газовых турбинах, а такие компании, как GE Digital Predix и Petasense, предлагают датчики с поддержкой Wi-Fi, облачные и управляемые искусственным интеллектом. Согласно недавнему отчету аналитиков Markets and Markets, прогнозируемое техническое обслуживание завода может стоить 12,3 миллиарда долларов к 2025 году. Такие стартапы, как Augury, соперничают за сегмент рынка, выходящий за сферу влияния Amazon.
С помощью Lookout for Equipment промышленные заказчики могут создать прогнозное решение для технического обслуживания одного или нескольких объектов. Чтобы начать работу, компании загружают данные своих датчиков — такие как давление, расход, обороты в минуту, температура и мощность — в Amazon Simple Storage Service (S3) и предоставляют соответствующее местоположение ведра S3 для поиска оборудования. Служба будет автоматически просеивать данные, искать закономерности и строить модель, адаптированную к операционной среде клиента. Затем Lookout for Equipment будет использовать модель для анализа поступающих данных датчиков и выявления ранних предупреждающих признаков отказа или неисправности машины.
Для каждого предупреждения Lookout for Equipment станет указывать, какие датчики сигнализируют о проблеме, и измерять величину ее влияния на обнаруженное событие. Например, если поиск оборудования обнаружил проблему на насосе с 50 датчиками, служба покажет, какие пять датчиков указывают на проблему на конкретном двигателе, и свяжет эту проблему с током мощности двигателя и температурой.
“Многие промышленные и производственные компании вложили значительные средства в физические датчики и другие технологии с целью улучшения технического обслуживания своего оборудования. Но даже с этим оборудованием компании не в состоянии развернуть модели машинного обучения на имеющихся данных из-за нехватки ресурсов и нехватки специалистов по обработке информации, — заявил вице-президент по машинному обучению AWS Свами Сивасубраманян (Swami Sivasubramanian) в пресс-релизе. — Сегодня мы рады объявить об общей доступности Amazon Lookout for Equipment, нового сервиса, который позволяет клиентам воспользоваться пользовательскими моделями машинного обучения, созданными для их конкретной среды, чтобы быстро и легко идентифицировать аномальное поведение машины, чтобы они могли принять меры, избежать поломок и расходов на время простоя оборудования”.
Поиск оборудования доступен через консоль AWS, а также через поддержку партнеров в партнерской сети AWS. Он запускается сегодня в восточных регионах США (штат Вирджиния), ЕС (Ирландия) и Азиатско-Тихоокеанском регионе (Сеул), а в ближайшие месяцы будет доступен в других регионах.
Запуск Lookout for Equipment последовал за обобществлением Lookout for Metrics — полностью управляемого сервиса, использующего машинное обучение для мониторинга ключевых факторов, влияющих на работоспособность предприятий. Оба продукта дополняются Amazon Monitron — комплексной системой мониторинга оборудования, позволяющей осуществлять прогнозное техническое обслуживание с помощью датчиков, шлюза, облачного экземпляра AWS и мобильного приложения.