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Amazon Lookout for Equipment
Evite los tiempos de inactividad no planeados mediante la detección automática del comportamiento anormal del equipamiento
¿Por qué usar Amazon Lookout for Equipment?
Amazon Lookout for Equipment analiza automáticamente los datos de los sensores de los equipos industriales para detectar comportamientos anómalos de las máquinas. Esto le permite identificar anomalías del equipo con rapidez y precisión, diagnosticar problemas rápidamente y tomar medidas para evitar tiempos de inactividad no planificados, sin necesidad de experiencia en ML. Amazon Lookout for Equipment analiza automáticamente los datos de los sensores de los equipos industriales para detectar comportamientos anómalos de las máquinas. Esto le permite identificar anomalías del equipo con rapidez y precisión, diagnosticar problemas rápidamente y tomar medidas para evitar tiempos de inactividad no planificados, sin necesidad de experiencia en ML.
Beneficios
Utilice los datos de los sensores existentes para crear modelos de machine learning (ML) específicos para su equipo.
Responda con rapidez y precisión gracias a la supervisión automática de los equipos que localiza sensores anómalos.
Acelere la resolución de problemas con notificaciones inmediatas y acciones automáticas cuando se detecten anomalías.
Mejore el rendimiento del modelo y la precisión de las alertas al incorporar las tendencias de las anomalías y los comentarios.
Casos de uso
Detecte cuando se apaga el generador
Supervise con precisión los datos de los sensores sobre los caudales, la temperatura, la presión y los niveles de oxígeno y reciba alertas para evitar paradas inoportunas.
Detecte el comportamiento anormal de la maquinaria
Analice los datos históricos de mantenimiento y de los sensores sobre RPM, las tasas de flujos, temperatura, presión y vibración para conocer las tendencias.
Mejore la precisión de las alertas con el tiempo
Mejore el rendimiento del modelo y la precisión de las alertas mediante la incorporación de comentarios humanos sobre las anomalías y el aprendizaje de las tendencias de uso operativo previstas.
