Amazon LookoutforEquipment-予知保全

AWSシリーズの第2部では、Amazonの予知保全市場への移行について説明します。アマゾンは最近、予知保全をサポートする方法論とテクノロジーの成熟度の真の検証を示すさらなる動きでこのスペースをどれほど真剣に受け止めているかを発表しました。

（最初のブログ、AWS Monitron：CTOのRob Russellによる第一印象を読むにはここをクリックしてください）

Amazon Lookout for Equipmentは、主に工場の現場で働くメンテナが使用するために設計されているように見える自動予知保全プラットフォームであり、独自の予知保全を設計または構築するリソースも欲求もない組織向けの既製の製品です。メンテナンスプラットフォーム。コードとデータサイエンスのレベルを最小限に抑えるために、既存のセンサーからデータを取得し、既製の機械学習アルゴリズムを適用して、自動状態監視分析による予知保全を可能にします。

私はそれをSenseyeのAmazonBasicsバージョンとして説明します-そしてそれは必ずしも悪いことではありません。対象となる資産の多様性にはいくつかの顕著な違いがありますが、その存在自体が、予知保全市場が今や別の成熟度に達していることの証拠です。確かに、アマゾンの規模の企業が投資しているセクターにとってのみ良いことであり、そのソリューションを一般に利用可能にすることで、テクノロジーをユビキタスにするのに役立ちます。予知保全の概念を証明する必要性を超えました。

彼らの発表について多くの話題が生まれているのは当然のことです。アマゾンが市場に参入すると、人々の興味をそそります。アマゾンが手にしたものが何であれ、一般的に大成功を収めていることを考えると理解できます。

正しい方向への一歩

Amazon Lookout for Equipmentは、データサイエンティストではなく、メンテナ向けに設計されており、知識のある場所から来ています。 Amazonは、独自の資産を維持することから収集した専門知識と洞察を取り入れて、ユーザーが使いやすさと構成可能性に関する潜在的な問題に対処し始め、価値を見始めるのを可能な限り簡単にすることを目指しています。

技術的な能力に関しては、現在、モーター、コンベヤー、サーボなどの単純な資産のみを対象としています。基本的に、Amazon自体が使用する種類の資産です。ロボットやCNC機械などのより高度な資産はまだ監視されていませんが、そのうち、これらもカバーされることは間違いありません。ただし、現状では、多くの標準的な工場設備に対応できます。

また、Amazonには、機械からデータを取得できない顧客を支援する人がいない一方で、機械学習を使用して産業機械の異常な動作を検出する補完的なサービスであるMonitronがあります。

この製品で、Amazonが予知保全へのセルフサービスアプローチを採用していることは明らかです。市場はまだこの概念に追いついていますが、それは役立つだけの正しい方向への一歩です。組織は、単に人々がデータを吸い上げることを許可するのではなく、ますます独自のデータジャーニーの所有権を拡大しています。ますます多くの自社の顧客が独自のデータレイクを持っています。彼らは自分でデータを収集し、サードパーティへのアクセスを可能にします。そのうちの1つはAmazonです。

予知保全はもはや概念ではありません-アマゾンは、この分野で行っているように、発売前に広範な調査を実施します。それは市場がとっている方向性を見てきました、そしてそれが進化し続けるにつれてその顧客とより広い産業市場へのイネーブラーとして役立つでしょう。

食欲の高まり

予知保全へのこの動きにある程度の利己心を示唆することはおそらく不公平ではありません。あなたがそれをロジスティクスビジネスと考えているとしましょう。その場合、Amazon自体には、コンベア、モーター、ドライブ、サーボなど、すべて監視が必要な膨大な数の倉庫資産があります。これらの要件は、最近まで、いくつかの異なる専用プロバイダーによって対処されていました。

アマゾンは予知保全の重要性も理解しています。たとえば、予知保全はインダストリー4.0テクノロジーを実装するための最大のユースケースであり、組織の機器や機械の価値を迅速に証明するための最良の方法であることを知っています。

アマゾンは、しばらくの間、産業分野に参入しようとしてきました。マイクロソフトが享受しているものと同様の独自の予知保全プラットフォームを構築することは、その価値と能力を実証するための完璧な方法です。これはインダストリー4.0の優れたビジネス成果のユースケースであり、Amazonのエンジニアが取り組みたいと思う最新の機械学習テクノロジーを使用したエキサイティングな分野であることは間違いありません。

もちろん、克服すべきいくつかの課題があります。たとえば、Amazonは伝統的な産業会社ではなく、これまでのところ、工場フロアでの存在感は限られています。ロジスティクスを理解し、社内でのメンテナンスの経験が豊富ですが、優れた予測分析と予知保全には大きな違いがあります。興奮したエンジニアが、予知保全は、そうでない場合にマシンに適用される単なる予測分析であると信じる罠に陥ることがよくあります。

したがって、Amazonが困難で非常に微妙な状況を成功させたように見えることは心強いことです。製品はまだ可能な限り機能していない可能性がありますが、進化するでしょう。ただし、予知保全への意欲は高まっており、その存在は、市場が成熟して検証されていることを確信していない、または消極的であった可能性のある企業へのシグナルです。結局のところ、Amazonは、約束したことを実行できない、または実行できない製品をリリースすることはありません。

アマゾンは、新しい自家製のアプローチでこのスペースに移動した最初の規模のプレーヤーであり、近い将来、おそらく唯一のプレーヤーになるでしょう。他の同様に大規模な組織は、独自のソリューションを構築するよりも、実用的なアプローチを取り、パートナーと協力する可能性が高くなります。

特に、この動きは、予知保全の需要が存在するという大規模な検証を表しています。それが機能するかどうかを尋ねる人々にとって、Amazon Lookout for Equipmentの立ち上げは確かにそうなるはずであり、このエキサイティングなスペースに彼らを歓迎することを嬉しく思います。