Veröffentlicht am: Dec 20, 2022
Amazon Lookout für Equipment analysiert Gerätesensordaten, um ein Machine Learning-Modell für Ihre Geräte zu trainieren und zu erstellen – ohne dass ML-Kenntnisse erforderlich sind. Lookout für Equipment verwendet Ihre individuellen ML-Modelle und hilft Ihnen in Echtzeit dabei, Frühwarnzeichen, die zu Geräteausfällen führen könnten, genau zu erkennen. Dies erleichtert es Ihnen, Geräteanomalien schnell und präzise zu erkennen, Probleme schnell zu diagnostizieren und Maßnahmen zu ergreifen, um teure Ausfallzeiten zu reduzieren.
Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass wir es unseren Kunden nun ermöglichen, über Labels und Labelgruppen Feedback zu Ereignissen zu geben, die von Lookout für Equipment erkannt wurden. Entwickler können über die API Labels und Labelgruppen erstellen, löschen, beschreiben, auflisten und aktualisieren, die bestimmten Ereignissen zugeordnet sind. Auf diese Weise können Endbenutzer über Labels und Labelgruppen eine Liste akzeptabler Fehlercodes, Start- und Endzeiten der betreffenden Ereignisse, Zielgeräte, Bewertungen und Hinweise bereitstellen.
Labelgruppen können dann beim Trainieren eines Modells direkt und programmgesteuert verwendet werden, anstatt eine CSV-Datei bereitzustellen, die sich auf S3 befindet. Die in diesen Labels enthaltenen Informationen werden weiterhin als Zeiträume verwendet, in denen die Modelle die Daten als anormal verwerfen und nicht gegen sie trainieren.
Weitere Informationen zu dieser Funktion finden Sie in unserer API-Betriebsdokumentation. Diese neuen Funktionen sind in allen Regionen verfügbar, in denen Amazon Lookout für Equipment öffentlich verfügbar ist. Weitere Informationen zur Verfügbarkeit in den jeweiligen Regionen finden Sie in den Regionalen AWS-Services.