Amazon Lookout for Equipment: Revolucionando a Manutenção Preditiva

Na segunda parte da nossa série AWS, exploramos a entrada da Amazon no mercado de manutenção preditiva. Amazon anunciou recentemente o quão seriamente leva esse espaço em movimento que sinaliza validação real da maturidade de metodologias e tecnologias suportando manutenção preditiva.

(Clique aqui para ler primeiro blog, AWS Monitron: Primeiras Impressões por nosso CTO Rob Russell)

Plataforma automatizada de manutenção preditiva desenhada principalmente para uso por mantenedores no chão de fábrica, Amazon Lookout for Equipment é produto off-the-shelf para organizações sem recursos nem desejo de projetar ou construir sua própria plataforma. Garantindo níveis mínimos de código e ciência de dados, pega dados de sensores existentes e aplica algoritmos de ML off-the-shelf para habilitar manutenção preditiva através de análise automatizada de monitoramento de condição.

Descreveria como versão AmazonBasics da Senseye — e não necessariamente ruim. Embora haja diferenças marcantes na diversidade de ativos cobertos, sua existência é evidência de que mercado de manutenção preditiva atingiu outro nível de maturidade. Só pode ser bom para setor que empresa do tamanho da Amazon invista e, tornando solução geralmente disponível, ajude a tornar tecnologia ubíqua. Passamos de precisar provar conceito de manutenção preditiva.

Não surpreende que muito burburinho gere sobre anúncio. Quando Amazon entra em mercado, desperta interesse — compreensível dado sucesso geral da empresa.

Um passo na direção certa

Amazon Lookout for Equipment é desenhado para mantenedores, não cientistas de dados, e vem de lugar de conhecimento. Incorporando expertise e insights de manter seus próprios ativos, Amazon visa tornar o mais fácil possível para usuários começarem e verem valor, abordando questões de usabilidade e configurabilidade.

Em habilidades técnicas, atualmente cobre apenas ativos simples como motores, transportadores, servos — essencialmente ativos que a própria Amazon usa. Ainda não monitora ativos sofisticados como robôs ou máquinas CNC, embora, com tempo, não duvido que também serão cobertos. Como está, será competente para muito equipamento padrão de fábrica.

E embora Amazon não tenha gente no chão para ajudar clientes incapazes de obter dados de máquinas, tem Monitron, oferta complementar que usa ML para detectar comportamento anômalo em máquinas industriais.

Fica claro que, com este produto, Amazon aposta em abordagem self-service para manutenção preditiva. Mercado ainda se adaptando a esse conceito, mas é passo na direção certa que só ajuda. Organizações cada vez mais assumem propriedade de sua jornada de dados em vez de permitir que terceiros sugam seus dados. Número crescente de nossos clientes têm seus próprios data lakes — coletam dados e permitem acesso a terceiros, dos quais Amazon será um.

Manutenção Preditiva não é mais conceito — Amazon fez pesquisa extensiva antes de lançar. Viu direção do mercado e servirá como habilitador para seus clientes e mercado industrial mais amplo conforme evolui.

Apetite crescente

Provavelmente não injusto sugerir certo grau de autointeresse nessa entrada. Pense nela como negócio de logística: Amazon tem tremendo número de ativos de armazenagem como transportadores, motores, drives, servos que precisam monitoramento — requisitos que, até recentemente, eram atendidos por vários provedores dedicados.

Amazon entende significância de manutenção preditiva. Sabe, por exemplo, que é caso de uso #1 para implementar tecnologias Indústria 4.0 e melhor forma de provar rapidamente valor de instrumentos e máquinas da organização.

Amazon tenta entrar em espaço industrial há tempo. Construir própria plataforma de manutenção preditiva, similar à Microsoft, é forma perfeita de demonstrar valor e competência. Bom business outcome use case para Indústria 4.0, área empolgante com latest ML que engenheiros Amazon querem trabalhar.

Tem desafios, claro. Amazon não é empresa industrial tradicional e tem presença limitada no chão de fábrica. Embora entenda logística e tenha experiência de manutenção interna, há diferença massiva entre analytics preditivo — onde se destaca — e manutenção preditiva. Frequentemente vimos engenheiros empolgados caírem na armadilha de crer que manutenção preditiva é simplesmente analytics preditivo aplicado a máquinas, quando não é o caso.

Encorajador que Amazon parece ter feito sucesso em situação desafiadora e nuançada. Produto pode não ser tão capaz quanto poderia, mas evoluirá. Está, porém, atendendo apetite crescente por manutenção preditiva, e sua presença sinaliza a empresas inseguras/relutantes que mercado agora é maduro e validado. Afinal, Amazon não lançaria produto que não faça — ou não possa — o que promete.

Amazon é primeiro player de seu tamanho a entrar nesse espaço com abordagem própria, e, por futuro previsível, provavelmente será o único. Organizações grandes similares mais propensas a abordagem prática e trabalhar com parceiros do que construir próprias soluções.

Notavelmente, movimento representa validação massiva de que demanda por manutenção preditiva existe. Para quem pergunta se funciona — lançamento do Amazon Lookout for Equipment serve como retumbante sim, e estamos felizes em recebê-los neste espaço empolgante.