ในโลกของอีคอมเมิร์ซ จำเป็นต้องมี Fulfillment Center ที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้การประมวลผลและการส่งมอบคำสั่งซื้อเป็นไปอย่างทันท่วงที ในฐานะที่เป็นผู้ค้าปลีกออนไลน์รายใหญ่ที่สุด Amazon หาวิธีเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของศูนย์ดำเนินการตามคำสั่งซื้ออย่างต่อเนื่อง เพื่อแก้ไขความต้องการนี้ AWS ได้ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และเทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ใช้ข้อมูลเพื่อลดเวลาหยุดทำงานของศูนย์ปฏิบัติตามคำสั่งซื้อของ Amazon และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน
บล็อกนี้จะครอบคลุมเนื้อหาในรายการ:
- เหตุใดความต้องการใช้ ML ที่ Amazon Fulfillment Centers จึงเพิ่มขึ้น
- ภาพรวมของ Amazon Monitron
- Amazon Monitron ช่วย Amazon Fulfillment Centers ลดเวลาหยุดทำงานได้อย่างไร
เหตุใดความต้องการใช้ ML ที่ Amazon Fulfillment Centers จึงเพิ่มขึ้น
Amazon เป็นที่รู้จักกันดีในด้านการจัดส่งที่รวดเร็วเป็นพิเศษและประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพในหมู่ลูกค้า อย่างไรก็ตาม เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา Amazon เริ่มมีเวลาหยุดทำงานของศูนย์จัดการสินค้า (fulfillment centers) ใกล้กับช่วงเวลาพิเศษใดๆ เช่น คริสต์มาส เนื่องจากมีคำสั่งซื้อจำนวนมาก
เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Amazon ต้องการโซลูชันที่สามารถตรวจสอบและรับรองว่าเครื่องจักรและกระบวนการทั้งหมดทำงานได้อย่างราบรื่น ในการทำเช่นนั้น AWS ได้เสนอ Amazon Monitron ซึ่งใช้ ML เพื่อตรวจจับและรายงานพฤติกรรมที่ผิดปกติของเครื่องจักรอุตสาหกรรม
ภาพรวมของ Amazon Monitron
Amazon Monitron เป็นระบบโซลูชันการตรวจสอบสภาพ ML แบบ end-to-end เพื่อตรวจจับรูปแบบที่ผิดปกติในเครื่องจักรอุตสาหกรรมโดยอัตโนมัติ ช่วยในการใช้งานโปรแกรมการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์และดำเนินการบำรุงรักษาไดนามิก นอกจากนี้ยังช่วยลดเวลาหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนไว้ได้ถึง 70% ด้วยการใช้อัลกอริธึม ML ทำให้ตรวจพบปัญหาก่อนที่จะเกิดขึ้นและดำเนินการบำรุงรักษา รูปภาพของ Amazon Monitron แสดงไว้ด้านล่าง:
Amazon Monitron ช่วย Amazon Fulfillment Centers ลดเวลาหยุดทำงานได้อย่างไร
Amazon Monitron ประกอบด้วยเซ็นเซอร์ทางกายภาพ เกตเวย์ AWS อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ และแอปพลิเคชันมือถือ นี่คือภาพที่อธิบายการทำงานของ Amazon Monitron:
ให้เราเข้าใจว่า Amazon Monitron ช่วยศูนย์ปฏิบัติตามของ Amazon เพื่อลดเวลาหยุดทำงานได้อย่างไร:
- ทางกายภาพ เซ็นเซอร์ ของ Amazon Monitron ตรวจจับและบันทึกอุณหภูมิตลอดจนการสั่นสะเทือนของเครื่องจักร
- จากนั้นจึงใช้ AWS เกตเวย์ เพื่อส่ง r เหล่านี้ การบันทึกไปยัง AWS Cloud เพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์
- ข้อมูลนี้จะถูกส่งผ่าน อัลกอริธึม ML สำหรับรูปแบบที่ผิดปกติหรือสัญญาณของการเสื่อมสภาพของเครื่องจักรอุตสาหกรรม
- ผลการวิเคราะห์และการแจ้งเตือนจะถูกส่งผ่าน แอปพลิเคชั่นมือถือ
โซลูชันนี้ใช้งานง่าย เพียงติดตั้งเซ็นเซอร์ Amazon Montrion และติดตั้งแอป Amazon Montron เพื่อการตรวจสอบที่ง่ายดาย โดยรวมแล้ว โซลูชันนี้ช่วยให้ Amazon ลดเวลาหยุดทำงานในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้เกือบ 70 เปอร์เซ็นต์ และรักษาประสิทธิภาพสูงไว้ได้
บทสรุป
เพื่อลดเวลาหยุดทำงานของศูนย์ปฏิบัติตามข้อกำหนดของ Amazon AWS ได้นำเสนอ Amazon Montiron ซึ่งเป็นระบบโซลูชันการตรวจสอบเงื่อนไขการเรียนรู้ของเครื่องแบบ end-to-end ประกอบด้วยเซ็นเซอร์ทางกายภาพที่ตรวจจับและบันทึกอุณหภูมิและการสั่นสะเทือนของเครื่องจักร และส่งการบันทึกเหล่านี้ไปยัง AWS Cloud โดยใช้ AWS Gateway การบันทึกเหล่านั้นจะถูกวิเคราะห์โดยอัลกอริทึม ML เพื่อตรวจจับรูปแบบที่ผิดปกติ และผลลัพธ์จะถูกส่งไปยังแอป Monitron