西门子能源
西门子能源为整个能源价值链提供产品、解决方案和服务。西门子能源支持其客户走向更可持续的未来——无论他们的道路有多远。
“西门子能源与客户合作，通过数字化服务解决方案加强现有业务线，提高性能、可靠性和安全性。数字化是可持续能源未来的关键驱动力。通过 Amazon Lookout for Equipment，我们看到了将 AWS 机器学习与西门子能源专业知识相结合的机会，以提高对客户整个运营过程中的系统和设备的可见性。Amazon Lookout for Equipment 的自动化机器学习工作流使得在不需要数据科学知识的情况下就可以轻松地跨各种资产类型构建和部署模型。西门子能源将 AWS 视为值得信赖的合作伙伴，可加速我们全方位数字解决方案套件的持续发展。”
Amogh Bhonde，西门子能源数字解决方案副总裁
Koch Ag & Energy Solutions
Koch Ag & Energy Solutions, LLC 及其关联公司 (KAES)、Koch Industries 的子公司是为农业、能源和化工市场提供增值解决方案的全球供应商。
“今天，我们正在向 AWS 传输数千个传感器，并希望利用这些数据来帮助减少运营的维护和停机时间。然而，能够对设备行为进行建模并诊断这些传感器的问题需要大量的时间和资源投资，这一直是我们扩大资产规模所面临的障碍。Amazon Lookout for Equipment 通过高度可扩展的自动化机器学习服务，最大限度地减少数据科学工作流程中的接触点，从而加速和减少生成洞察信息的繁重工作。”
Dave Kroening，Koch Ag and Energy Solutions 的 IT 主管
Cepsa
Cepsa 是一家全球能源和化工公司，在石油和天然气价值链的每个阶段都有端到端的运营。Cepsa 还以植物为原料制造产品 ，并在可再生能源领域占有一席之地。
“在 Cepsa，数字化转型的重点在于人。在这方面，我们的专业人士是我们转型背后的动力。使用 Amazon Lookout for Equipment，我们为最了解设备的专家——可靠性和维护工程师——提供机器学习洞察信息，让他们做出更明智的决定，以提高正常运行时间和降低运营成本。对于设备的预测性维护等解决方案，传统上需要人工和复杂的数据科学，如选择正确的算法和参数，但 Amazon Lookout for Equipment 将这些过程自动化，这样工程师就可以专注于解决影响业务的最关键挑战。”
Alberto Gascón，Cepsa 高级分析主管
GS EPS
GS EPS 是一家利用天然气、生物能源等清洁燃料生产和提供电力的韩国环保能源企业。
“我们在资产中生成数据已超过 10 年，但我们只是使用物理和基于规则的方法来获取对数据的洞察。Amazon Lookout for Equipment 使我们的工厂运营团队能够在我们的设备上建立模型，而不需要 ML 专业知识。我们正在使用 AWS 和 Amazon Lookout for Equipment 引领着我们的企业向数据驱动型工作文化转型。”
Kang Bum Lee，GS EPS 执行副总裁
Doosan Infracore
Infracore 是全球领先的重型设备和发动机制造商。
“利用 AI 对推进 Doosan 的下一代设备至关重要，因此我们与 AWS 合作，以开发可以利用自动化和可扩展机器学习的使用案例。基于此，我们很高兴能够继续与 AWS 合作，在我们的下一代 IOT 平台中利用 Amazon Lookout for Equipment 的分析技术。”
Cho, Jae Yeon，Doosan Infracore 战略和数字创新副总裁
OSIsoft, LLC
OSIsoft, LLC 是一个实时数据管理应用软件（称为 PI 系统）的制造商。
“如今，OSIsoft PI 系统中有超过 20 亿基于传感器的数据流，成千上万的客户每天都依赖于 PI 系统来运行他们的业务。这些客户不断地寻找方法，以便能轻松提供洞察，从而提高他们的竞争力。OSIsoft 产品可以与 AWS 服务集成，从而帮助客户从他们的数据中释放额外的价值。Amazon Lookout for Equipment 通过提供专门用于设备监控的自动化机器学习，扩大了可为客户提供的服务和洞察的范围。”
Michael Graves，Strategic Alliances 总监
GE Digital
GE Digital 是美国跨国集团公司通用电气的附属公司。
“整个工业领域的客户对将机器学习分析应用于更广泛的设备越来越感兴趣。随着 Amazon Lookout for Equipment 和 Amazon Monitron 产品的推出， AWS 继续增强其工业 IOT 使用案例平台，而 GE Digital 可以利用该平台继续探索方法，以通过将预测分析和经过验证的资产管理实践应用于更广泛的工厂设备，帮助客户进一步提高正常运行时间和可靠性。”
Pat Byrne，GE Digital 首席执行官
