Amazon Lookout for Equipment - Manutenção preditiva

Para a segunda parte de nossa série AWS, exploramos a mudança da Amazon para o mercado de manutenção preditiva. A Amazon anunciou recentemente o quão seriamente está levando esse espaço em mais um movimento que sinaliza uma validação real da maturidade das metodologias e tecnologias que suportam a manutenção preditiva.

(Clique aqui para ler o primeiro blog, AWS Monitron:First Impressions by our CTO Rob Russell)

Uma plataforma de manutenção preditiva automatizada que parece ser projetada principalmente para uso por mantenedores que trabalham no chão de fábrica, o Amazon Lookout for Equipment é um produto pronto para uso para organizações que não têm recursos nem o desejo de projetar ou construir seus próprios sistemas preditivos. plataforma de manutenção. Garantindo que os níveis de código e ciência de dados sejam mantidos no mínimo, ele coleta dados de sensores existentes e aplica algoritmos de aprendizado de máquina prontos para uso para permitir a manutenção preditiva por meio da análise automatizada de monitoramento de condições.

Eu o descreveria como uma versão AmazonBasics do Senseye – e isso não é necessariamente uma coisa ruim. Embora existam algumas diferenças marcantes na diversidade de ativos cobertos, sua própria existência é uma evidência de que o mercado de manutenção preditiva atingiu agora outro nível de maturidade. De fato, só pode ser bom para o setor em que uma empresa do tamanho da Amazon está investindo e, ao tornar sua solução amplamente disponível, ajudando a tornar a tecnologia onipresente. Fomos além da necessidade de provar o conceito de manutenção preditiva.

Não é de surpreender que muito burburinho esteja gerando sobre o anúncio deles. Quando a Amazon entra em um mercado, desperta o interesse das pessoas – compreensível, uma vez que a empresa geralmente é extremamente bem-sucedida em tudo o que faz.

Um passo na direção certa

O Amazon Lookout for Equipment foi projetado para mantenedores, não cientistas de dados, e vem de um local de conhecimento. Incorporando a experiência e o conhecimento adquiridos na manutenção de seus próprios ativos, a Amazon visa facilitar ao máximo para os usuários começarem e começarem a ver valor, abordando possíveis problemas de usabilidade e configurabilidade.

Em termos de habilidades técnicas, atualmente cobre apenas ativos simples como motores, transportadores e servos – essencialmente, o tipo de ativos que a própria Amazon usa. Ainda não monitora ativos mais sofisticados, como robôs ou máquinas CNC, embora, com o tempo, não duvide que esses também sejam cobertos. Tal como está, porém, será competente para muitos equipamentos padrão de fábrica.

E embora a Amazon não tenha pessoas no local para ajudar os clientes que não conseguem obter dados de suas máquinas, ela tem o Monitron, sua oferta complementar que usa aprendizado de máquina para detectar comportamentos anormais em máquinas industriais.

É claro que, com este produto, a Amazon está adotando uma abordagem de autoatendimento para manutenção preditiva. O mercado ainda está alcançando esse conceito, mas é um passo na direção certa que só ajudará. As organizações estão cada vez mais se apropriando de sua própria jornada de dados, em vez de simplesmente permitir que as pessoas extraiam seus dados. Um número crescente de nossos próprios clientes tem seus próprios data lakes – eles mesmos coletam os dados e permitem o acesso a terceiros, dos quais a Amazon será um deles.

A manutenção preditiva não é mais um conceito - a Amazon terá realizado uma extensa pesquisa antes do lançamento, pois nessa área. Ela viu a direção que o mercado está tomando e servirá como um facilitador para seus clientes e para o mercado industrial mais amplo à medida que continua a evoluir.

Um apetite crescente

Provavelmente não é injusto sugerir um certo grau de interesse próprio nessa mudança para a manutenção preditiva. Suponha que você pense nisso como um negócio de logística. Nesse caso, a própria Amazon tem um grande número de ativos de armazenamento, como transportadores, motores, drives e servos, que precisam de monitoramento - requisitos que, até recentemente, eram atendidos por vários provedores dedicados diferentes.

A Amazon também entende a importância da manutenção preditiva. Ele sabe, por exemplo, que a manutenção preditiva é o caso de uso número um para implementar tecnologias da Indústria 4.0 e representa a melhor maneira de provar rapidamente o valor dos instrumentos e máquinas de uma organização.

A Amazon vem tentando entrar no espaço industrial há algum tempo. Construir sua própria plataforma de manutenção preditiva, semelhante à da Microsoft, é a maneira perfeita de demonstrar seu valor e competência. É um bom caso de uso de resultados de negócios para a Indústria 4.0 e certamente é uma área empolgante usando as mais recentes tecnologias de aprendizado de máquina nas quais os engenheiros da Amazon gostariam de trabalhar.

Tem alguns desafios a superar, é claro. Por exemplo, a Amazon não é uma empresa industrial tradicional e até agora tem uma presença limitada no chão de fábrica. E embora entenda de logística e tenha muita experiência em manutenção interna, há uma enorme diferença entre análise preditiva – algo em que se destaca – e manutenção preditiva. Muitas vezes vimos engenheiros entusiasmados caírem na armadilha de acreditar que a manutenção preditiva é simplesmente análise preditiva aplicada a máquinas quando esse não é o caso.

Portanto, é encorajador que a Amazon pareça ter sucesso em uma situação desafiadora e com muitas nuances. O produto pode ainda não ser tão capaz quanto poderia ser, mas evoluirá. No entanto, está atendendo a um apetite crescente por manutenção preditiva, e sua presença é um sinal para empresas que podem estar inseguras ou relutantes de que o mercado agora está maduro e validado. Afinal, a Amazon não lançaria um produto que não vai – ou não pode – fazer o que promete.

A Amazon é o primeiro player de seu tamanho a entrar nesse espaço com uma nova abordagem caseira e, no futuro próximo, provavelmente será o único. Outras organizações igualmente grandes terão maior probabilidade de adotar uma abordagem prática e trabalhar com parceiros em vez de criar suas próprias soluções.

Notavelmente, a mudança representa uma validação massiva de que existe demanda por manutenção preditiva. Para aquelas pessoas que perguntam se funciona – o lançamento do Amazon Lookout for Equipment deve servir como um retumbante sim, e temos o prazer de recebê-los neste espaço emocionante.