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Amazon Lookout for Equipment

Éviter les temps d'arrêt non planifiés en détectant automatiquement les comportements anormaux des équipements

Pourquoi Amazon Lookout for Equipment ?

Lookout for Equipment analyse automatiquement les données des capteurs de votre équipement industriel, afin de détecter un comportement anormal de la machine. Vous pouvez ainsi détecter les anomalies de votre équipement avec rapidité et précision, diagnostiquer rapidement les problèmes et agir pour éviter les temps d'arrêt non planifiés, sans aucune expérience des ML. Lookout for Equipment analyse automatiquement les données des capteurs de votre équipement industriel, afin de détecter un comportement anormal de la machine. Vous pouvez ainsi détecter les anomalies de votre équipement avec rapidité et précision, diagnostiquer rapidement les problèmes et agir pour éviter les temps d'arrêt non planifiés, sans aucune expérience des ML.

Avantages

Utilisez les données des capteurs existants pour créer des modèles de machine learning (ML) spécifiques à votre équipement.

Réagissez avec rapidité et précision grâce à la surveillance automatique des équipements qui repère les capteurs défaillants.

Accélérez la résolution des problèmes grâce à des notifications immédiates et des actions automatiques lorsque des anomalies sont détectées.

Améliorez les performances des modèles et la précision des alertes en intégrant les tendances et le retour d'information des anomalies.

Cas d'utilisation

Détecter les arrêts de générateur

Surveillez avec précision les données des capteurs sur les débits, la température, la pression et les niveaux d'oxygène et recevez des alertes pour éviter les arrêts intempestifs.

Identifier un comportement anormal de la machine

Analysez les données historiques de maintenance et de capteurs concernant les RPM, les débits, la température, la pression et les vibrations afin de dégager des tendances.

Améliorer la précision des alertes au fil du temps

Améliorez les performances du modèle et la précision des alertes en intégrant les commentaires humains sur les anomalies et en apprenant les tendances d'utilisation opérationnelle prédites.

Clients

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