Publié le: Dec 20, 2022
Amazon Lookout for Equipment analyse les données des capteurs de l'équipement pour entraîner et créer un modèle de machine learning pour votre équipement, sans aucune expertise en ML. Lookout for Equipment utilise votre ou vos modèles ML uniques et contribue en temps réel à identifier avec précision les signes avant-coureurs qui pourraient conduire à des défaillances de la machine. Cela vous aide à détecter les anomalies de l'équipement avec rapidité et précision, à diagnostiquer rapidement les problèmes et à prendre des mesures pour réduire les temps d'arrêt coûteux.
Nous sommes heureux d'annoncer que nous permettons désormais aux clients de fournir un feedback sur les événements détectés par Lookout for Equipment via les étiquettes et les groupes d'étiquettes. Les développeurs, par le biais de l'API, peuvent créer, supprimer, décrire, répertorier et mettre à jour des étiquettes et des groupes d'étiquettes associés à des événements spécifiques. Cela permet aux utilisateurs finaux, par le biais d'étiquettes et de groupes d'étiquettes, de fournir une liste de codes de défaillance acceptables, l'heure de début et de fin de l'événement ou des événements en question, l'équipement cible, les évaluations et les notes.
Les groupes d'étiquettes peuvent ensuite être utilisés directement et par programmation lors de l'entraînement d'un modèle au lieu de fournir un fichier CSV situé sur S3. Les informations fournies par ces étiquettes seront toujours utilisées comme des périodes de temps pendant lesquelles les modèles rejetteront les données comme anormales et ne s'entraîneront pas en fonction de celles-ci.
Pour en savoir plus sur cette fonctionnalité, consultez notre documentation sur les opérations d'API. Ce nouvel ensemble de fonctionnalités est proposé dans toutes les régions où Amazon Lookout for Equipment est disponible publiquement. Pour plus d'informations sur la disponibilité par région, consultez la sectionServices régionaux AWS.