使用机器学习 (ML) 在机器问题发生前检测到它们，并采取操作降低运营成本。
通过 Amazon Monitron 端到端系统，在几分钟内启动监控设备，其安装简单，并可进行自动、安全的分析。
在 Amazon Monitron 从输入到移动和 Web 应用程序中的技术人员反馈中学习时，持续提高系统准确性。
工作原理
Amazon Monitron 是一种端到端的系统，它使用机器学习来检测工业设备的异常情况和支持预测性维护。
什么是 Amazon Monitron？ （01:59）
为什么选择 Amazon Monitron？
在本视频中，我们展示了 Amazon Monitron 如何为客户提供端到端的硬件和软件系统，包括用于从设备捕获振动和温度数据的无线传感器、一个用于将数据安全传输到 AWS 的网关设备、使用 ML 分析异常设备模式数据的 Amazon Monitron 服务，以及一个配套的移动应用程序，用于设置设备并接收操作行为报告和机器潜在故障警报。
为什么选择 Amazon Monitron？
在本视频中，我们展示了 Amazon Monitron 如何为客户提供端到端的硬件和软件系统，包括用于从设备捕获振动和温度数据的无线传感器、一个用于将数据安全传输到 AWS 的网关设备、使用 ML 分析异常设备模式数据的 Amazon Monitron 服务，以及一个配套的移动应用程序，用于设置设备并接收操作行为报告和机器潜在故障警报。
使用案例
节省昂贵的维修费用并通过易于安装的硬件和 ML 的能力防止工厂设备停机。
风扇
轴承
压缩机
电动机
变速箱
泵
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