Amazon Lookout for Equipment

Evite o tempo de inatividade não planejado detectando automaticamente comportamento anormal de equipamentos

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Utilize os dados de sensores existentes para criar diversos modelos de machine learning (ML) específicos para o seu equipamento.

Responda com velocidade e precisão com o monitoramento automático do equipamento que localiza os sensores anômalos.

Acelere a resolução de problemas com notificações imediatas e ações automáticas quando as anomalias são detectadas.

Melhore a performance do modelo e a precisão de alertas incorporando as tendências de anomalia e feedback.

Como funciona?

O Amazon Lookout for Equipment é um serviço de monitoramento de equipamentos industriais de ML que detecta o comportamento anormal do equipamento para que você possa agir e evitar paralisações não planejadas.

O diagrama mostra como o Lookout for Equipment usa dados históricos e registros de manutenção para detectar automaticamente anomalias em seu equipamento.
O que é o Amazon Lookout for Equipment? (1:44)
Por que usar o Amazon Lookout for Equipment?
O Lookout for Equipment analisa automaticamente os dados dos sensores de seu equipamento industrial para detectar o comportamento anormal da máquina. Isso permite detectar anomalias no equipamento com rapidez e precisão, diagnosticar rapidamente problemas e agir para evitar paradas não planejadas, sem a necessidade de experiência com ML.
Por que usar o Amazon Lookout for Equipment?
O Lookout for Equipment analisa automaticamente os dados dos sensores de seu equipamento industrial para detectar o comportamento anormal da máquina. Isso permite detectar anomalias no equipamento com rapidez e precisão, diagnosticar rapidamente problemas e agir para evitar paradas não planejadas, sem a necessidade de experiência com ML.

Casos de uso

Detecte desligamentos do gerador

Monitore com precisão os dados do sensor sobre taxas de fluxo, temperatura, pressão e níveis de oxigênio e receba alertas para evitar desligamentos prematuros.

Identifique o comportamento anormal da máquina

Analise os dados históricos de manutenção e do sensor sobre RPMs, taxas de fluxo, temperatura, pressão e vibração para conhecer as tendências.

Melhore a precisão do alerta ao longo do tempo

Melhore a performance do modelo e a precisão dos alertas incorporando feedback humano sobre anomalias e aprendendo as tendências de uso operacional previstas.

Como começar

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