Amazon Lookout for Equipment

Vermeiden Sie ungeplante Ausfallzeiten, indem Sie abnormales Geräteverhalten automatisch erkennen.

Testen Sie Lookout for Equipment 1 Monat lang kostenlos

Verwenden Sie Daten von vorhandenen Sensoren, um Machine Learning (ML)-Modelle zu erstellen, die speziell auf Ihre Geräte zugeschnitten sind.

Reagieren Sie schnell und präzise mit automatischer Geräteüberwachung, die anomale Sensoren lokalisiert.

Beschleunigen Sie die Problemlösung mit sofortigen Benachrichtigungen und automatischen Maßnahmen, wenn Anomalien erkannt werden.

Verbessern Sie die Modellleistung und die Genauigkeit von Warnmeldungen, indem Sie Anomalietrends und Feedback einbeziehen.

Funktionsweise

Amazon Lookout for Equipment ist ein ML-Service zur Überwachung von Industrieanlagen, der abnormales Anlagenverhalten erkennt, damit Sie handeln und ungeplante Ausfallzeiten vermeiden können.

Das Diagramm zeigt, wie Lookout for Equipment historische Daten und Wartungsaufzeichnungen nutzt, um automatisch Anomalien in Ihren Geräten zu erkennen.
Was ist Amazon Lookout for Equipment? (1:44)
Warum Lookout for Equipment?
Lookout for Equipment analysiert automatisch die Sensordaten Ihrer Industrieanlagen, um abnormales Maschinenverhalten zu erkennen. So können Sie Geräteanomalien schnell und präzise erkennen, Probleme schnell diagnostizieren und handeln, um ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden – ohne ML-Erfahrung.
Warum Lookout for Equipment?
Lookout for Equipment analysiert automatisch die Sensordaten Ihrer Industrieanlagen, um abnormales Maschinenverhalten zu erkennen. So können Sie Geräteanomalien schnell und präzise erkennen, Probleme schnell diagnostizieren und handeln, um ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden – ohne ML-Erfahrung.

Anwendungsfälle

Erkennen Sie Generatorabschaltungen

Überwachen Sie Sensordaten zu Durchflussraten, Temperatur, Druck und Sauerstoffgehalt genau und erhalten Sie Warnungen, um vorzeitige Abschaltungen zu vermeiden.

Identifizieren Sie ungewöhnliches Maschinenverhalten

Analysieren Sie historische Wartungs- und Sensordaten zu Drehzahlen, Durchflussraten, Temperatur, Druck und Vibration, um Trends zu erkennen.

Verbesserung der Genauigkeit von Warnungen im Laufe der Zeit

Verbessern Sie die Modellleistung und die Genauigkeit von Warnungen, indem Sie menschliches Feedback zu Anomalien einbeziehen und prognostizierte Trends bei der betrieblichen Nutzung lernen.

Erste Schritte

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