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Amazon Lookout for Equipment 工廠設備預測性維護服務

Amazon Lookout for Equipment 工廠設備預測性維護服務

工業 4.0 正快速擴展,傳統製造業、工業正面臨著轉型的危機,致力於朝向智慧型工廠發展,提高自動化程度,透過數據獲得洞見更提高營運效率。

工業及製造業工廠有多種設備在運行,良好的設備效能提供產線運作的穩定性,而設備的維護即是關鍵指標。企業工廠擁有各式各樣的設備並配備先進的感測器,監控感測器的數據對於維護相當重要。然而,造成設備異常的狀況非常多元,甚至牽扯複雜的關聯性,要能夠在這大量且複雜的數據中察覺異常狀況,更是耗時耗人力的事。

如何將收集到的數據進行分析,轉變成企業所需的有效資訊來做出決策,這需要擁有數據分析能力的專業人員。若要達到減少人力監控,由機器自動偵測異常狀態並提前示警,達到預防性維護的目的,這需要交由機器學習的專家來訓練模型,過程也相當繁瑣廢時。

為此,AWS 提供了一項新服務 Lookout for Equipment,幫助客戶對設備狀態做維護,使用 AWS 開發的機器學習模型持續攝取來自感測器傳來的數據,自動辨識是否有潛在的故障發生可能性,在機器故障前採取行動,避免停機時間導致更多的損失。

這代表企業無需配有機器學習領域或有相關經驗的技術人員,只要將設備的歷史數據上傳,且最少只需要提供 180 天的歷史數據,Lookout for Equipment 便能開始訓練模型,學習設備正常狀況下的運作模式,而一個模型最多可包含 300 個感測器。

 

以下步驟輕鬆讓 Lookout for Equipment 訓練模型,並攝取感測器的資料

 

1.將設備的歷史數據(包含時間戳、感測器數據)的 CSV 檔上傳至 S3 儲存桶儲存

將設備的歷史數據(包含時間戳、感測器數據)的 CSV 檔上傳至S3 儲存桶儲存

 

2.在 Lookout for Equipment 為訓練模型所需的數據創建資料集並匯入歷史數據

在 Lookout for Equipment 為訓練模型所需的數據創建資料集並匯入歷史數據

在 Lookout for Equipment 為訓練模型所需的數據創建資料集並匯入歷史數據

 

3.提供標籤資料作為判斷異常行為的學習歷史數據中,發生異常事件的時間範圍(包含兩個時間戳)

提供標籤資料作為判斷異常行為的學習歷史數據中,發生異常事件的時間範圍(包含兩個時間戳)

提供標籤資料作為判斷異常行為的學習歷史數據中,發生異常事件的時間範圍(包含兩個時間戳)


4.使用 Lookout for Equipment 訓練模型僅需提供最少 180 天數據亦可以選擇部分資料作為評估模型性能的數據

使用 Lookout for Equipment 訓練模型僅需提供最少 180 天數據亦可以選擇部分資料作為評估模型性能的數據

 

5.模型訓練完後可以檢視模型的性能、檢視模型是否能正確判斷,並顯示模型平均可以在設備故障前多久就預測出有異常

模型訓練完後可以檢視模型的性能、檢視模型是否能正確判斷,並顯示模型平均可以在設備故障前多久就預測出有異常

(上圖紅色範圍為模型偵測到的異常事件,灰色範圍為標籤異常的時間範圍)

 

檢視模型評估時,偵測到異常事件中導致故障最高權重的感測器

檢視模型評估時,偵測到異常事件中導致故障最高權重的感測器

 

6.開始安排對即時資料做偵測在 Lookout for Equipment 可以看到是否成功偵測到即時感測器數據,偵測結果自動儲存於S3 儲存桶

開始安排對即時資料做偵測在 Lookout for Equipment 可以看到是否成功偵測到即時感測器數據,偵測結果自動儲存於S3 儲存桶

開始安排對即時資料做偵測在 Lookout for Equipment 可以看到是否成功偵測到即時感測器數據,偵測結果自動儲存於S3 儲存桶

 

可以串接 AWS SNS 示警服務,當偵測到異常事件時,即時發出告警

串接 AWS SNS 示警服務,當偵測到異常事件時,即時發出告警

 

並可串接 AWS QuickSight 視覺化服務,以儀表板呈現偵測結果,快速找出異常事件

串接 AWS QuickSight 視覺化服務,以儀表板呈現偵測結果,快速找出異常事件



Amazon Lookout for Equipment 對數據使用機器學習來預測機器故障或性能欠佳的早期預警信號,使客戶能夠從現有傳感器中獲得更多價值,並幫助他們即時做出決策,從而顯著提高運營效率。

身為企業的雲端數位長,銓鍇國際 CKmates 始終在產業數位轉型的路上,與您並肩前行。憑藉我們在各產業的豐富經驗和專業技術,協助客戶更順暢地踏上數位轉型之路,成功降低成本、提升整體營運目標。


 

 

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