Blake Griffin discusses the recent move by Amazon into the industrial Predictive maintenance arena."> 亚马逊加大了对预测性维护的投入 - 必威betway西

亚马逊加大了对预测性维护的投入

2021年3月9日

布雷克格里芬讨论了亚马逊最近进入工业预测性维护领域的举措。

在2020年底，亚马逊宣布了一套新的亚马逊网络服务(AWS)机器学习服务。对许多人来说，这似乎是亚马逊成为预测性维护解决方案主要供应商的起点。然而，在此之前，亚马逊长期以来一直在开发其在工业数字化方面的能力。自这家电子商务巨头2018年发布AWS IoT Sitewise以来，亚马逊一直在增加其工业数字化产品。AWS IoT Sitewise是一项使用户能够收集和组织存储在历史学家等存储库中的资产健康相关数据的服务。

在某种程度上，该公告代表了预测性维护服务的完善，而不是一个起点。当制造商考虑在其设施中实施预测性维护时，他们会问一些基本问题，例如:
我已经可以看到哪些资产?如何利用这些数据?哪些资产是我看不到的?我要怎么做才能改变呢?
AWS物联网Sitewise的宣布是亚马逊对第一个问题的回答。工业从控制机器的设备中产生大量的数据。这些数据通常存储在历史记录中，如果没有必要的工具来有效地管理和分析这些数据，它的大部分价值可能会丢失。AWS IoT Sitewise的开发使得这些数据可以更有效地用于状态监测/预测性维护目的。该解决方案通过安装在网关中的软件进行部署，然后将收集到的数据传输到AWS云。这标志着亚马逊真正进入了预测性维护市场。

快进到亚马逊最近的声明中，我们看到该公司正在为第二个问题提供解决方案。从条件数据的角度来看，经常被引用为“脱机”的资产是电机驱动系统的机械部分。这些组件在整个工厂车间中数量众多，如果它们是应用关键流程的一部分，它们的故障可能会导致生产的重大损失。为了满足这一需求，该行业提供了智能传感器——可以连接到电机一侧的无线传感器，用于收集振动和温度行为的数据。

亚马逊在2020年底宣布的一项服务被称为Amazon Monitron。该解决方案利用亚马逊生产的智能传感器和网关，提供有关电机系统设备健康状况的数据;有效地解决了通过历史数据收集未被监控的资产数据的问题。该解决方案与ABB、西门子和SKF等预测性维护提供商直接竞争。亚马逊对历史数据的利用，加上其智能传感器产品和通过AWS提供的强大分析能力，在竞争中拥有一个明显的优势，因为亚马逊也是云存储提供商。

主要预测性维护提供商提供的每个平台都建立在AWS或Microsoft Azure提供的云存储技术上。因此，亚马逊工业数字化产品的开发代表着供应商首次有能力在一个实体下同时提供云存储和分析功能。

很难预见这将对AWS与当前工业数字化提供商的合作关系产生什么影响。然而，很容易看到的是，亚马逊将拥有众多优势，有可能首次赢得那些投资工业数字化的企业的业务。如果客户希望利用云来实现他们的工业数字化计划，亚马逊将在销售过程中代表客户和供应商之间最少的接触点。此外，许多制造商可能已经在使用AWS进行云存储，但尚未投资于进一步的工业数字化技术。在这些情况下，亚马逊已经“迈出了第一步”，这将使他们在用户开始评估数字化提供商时获得优势。
布莱克·格里芬(Blake Griffin)是互动分析公司的高级分析师


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