Nasza Loteria SR - pasek na kartach artykułów

AWS re:Invent –globalna konferencja dla społeczności chmurowej podpowiada, jak wprowadzać uczenie maszynowe do przemysłu

Kazimierz Sikorski
Kazimierz Sikorski
matriały prasowe
Kilkanaście nowości opartych na uczeniu maszynowym, w tym pięć skierowanych do przemysłu, ogłoszono podczas WS re:Invent – globalnej konferencji dla społeczności chmurowej, organizowanej przez Amazon Web Services (AWS).

Ponad pół miliona osób zgromadziła AWS re:Invent – globalna konferencja dla społeczności chmurowej, organizowana przez Amazon Web Services (AWS). Z powodu pandemii wydarzenie odbywało się w sieci. Ogłoszono kilkanaście nowości opartych na uczeniu maszynowym, w tym pięć skierowanych do przemysłu.

Firmy coraz częściej szukają możliwości wprowadzenia uczenia maszynowego do przemysłu, np. przy produkcji, w łańcuchu dostaw czy w rolnictwie. Dla tych firm, sztuczna inteligencja stała się podstawowym narzędziem do zarządzania zasobami. W przemyśle mamy do czynienia z wieloma precyzyjnymi procesami i małym zakresem tolerancji, gdzie nawet najmniejszy odchył od normy może powodować poważne konsekwencje. Możliwość analizy wielu danych w czasie rzeczywistym pozwala na usprawnienie procesu produkcji.

- Wiele przedsiębiorstw już teraz korzysta z naszych usług dla przemysłu. Można tu wymienić m.in. takie firmy jak BP czy Siemens Mobility - mówi Tomasz Stachlewski, CEE Senior Solutions Architecture Manager w AWS. Klienci AWS optymalizują koszty produkcji dzięki sztucznej inteligencji, wykorzystywanej do analizy zebranych danych. W niektórych przypadkach, klienci chcą użyć ML do przewidywania awarii, inni z kolei używają sztucznej inteligencji do analizy obrazu do wykrywania wad produktu już na taśmie produkcyjnej i poprawiania bezpieczeństwa - dodaje Stachlewski.

Podczas re:Invent 2020, AWS ogłosił uruchomienie pięciu usług opartych o uczenie maszynowe dedykowanych przemysłowi. Rozwiązania te mają poprawić wydajność, bezpieczeństwo, niezawodność i kontrolę jakości w sektorze produkcji i przetwórstwa. Usługi te opierają się na sztucznej inteligencji, analizie danych z czujników, zabezpieczeniach oraz analizie obrazu.

Amazon Monitron oferuje kompleksowy system monitorowania maszyn składający się z czujników, interfejsów oraz usługi uczenia maszynowego w celu wykrywania anomalii i przewidywania, kiedy urządzenia przemysłowe będą wymagały konserwacji. Amazon Monitron wykrywa, kiedy maszyny nie pracują normalnie na podstawie nietypowych wahań wibracji lub temperatury, i alarmuje , kiedy należy sprawdzić maszyny, aby ustalić, czy konieczna jest konserwacja zapobiegawcza.
Firmom, którzy posiadają własne systemy pomiarowe, ale nie chcą tworzyć modeli uczenia maszynowego lub nie mają do tego kompetencji, Amazon Lookout for Equipment zapewnia sposób wysyłania danych z czujników do AWS w celu tworzenia potrzebnych im modeli i odsyłania prognoz w celu wykrycia nieprawidłowego zachowania sprzętu. Amazon Lookout for Equipment buduje modele sztucznej inteligencji na podstawie gromadzonych danych a następnie wykorzystuje je do wykrywania anomalii działania tych urządzeń na podstawie danych napływających z czujników i samych maszyn. Pozwala to przedsiębiorstwom na prognozowanie konserwacji, a w szerszej perspektywie – na oszczędność pieniędzy i poprawienie produktywności poprzez zapobieganie awarii linii systemu przemysłowego.

AWS Panorama to z kolei nowe urządzenie, które pozwala organizacjom na rozbudowę własnego systemu monitoringu poprzez dodanie elementu automatycznej analizy obrazów z istniejących kamer z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Wystarczy podłączyć urządzenie AWS Panorama do swojej sieci – urządzenie automatycznie identyfikuje strumienie obrazów z kamer i rozpoczyna ich analizę na podstawie wcześniej zbudowanego i wgranego modelu AI. Pozwala to zatem na synergie istniejącej instalacji monitoringu oraz nowoczesnej technologii w celu np. kontroli jakości, identyfikacji części, czy analiza bezpieczeństwa w miejscu pracy.

Dla firm, które jednak nie mają kompetencji AI, rozwiązaniem może być Amazon Lookout for Vision, które ułatwia budowanie modeli sztucznej inteligencji do wykrywania anomalii na podstawie zarejestrowanych obrazów. Usługa polega na wgraniu przykładowych zdjęć, które prezentują ‘poprawne’ obiekty, przedmioty – i na tej podstawie chmura tworzy model, które będzie identyfikował nieprawidłowe obrazy – odbiegające od normy. Dzięki tego typu rozwiązaniu można zautomatyzować np. proces wytwórczy na taśmie montażowej – i w sposób automatyczny weryfikować czy tworzone produkty spełniają określone parametry jakościowe w firmie.

- Klienci przemysłowi i produkcyjni znajdują się pod ciągłą presją ze strony swoich udziałowców, klientów, rządów i konkurencji, aby obniżyć koszty, poprawić jakość i zachować zgodność. Chcieliby wykorzystać chmurę i uczenie maszynowe, aby pomóc zautomatyzować procesy i zwiększyć możliwości w ramach prowadzonych operacji, ale budowanie tych systemów może być podatne na błędy, złożone, czasochłonne i kosztowne - mówi Swami Sivasubramanian, wiceprezes ds. Amazon Machine Learning w AWS. Cieszymy się, że możemy zaoferować klientom nowe usług uczenia maszynowego stworzonych specjalnie do zastosowań przemysłowych, które są łatwe w instalacji, wdrożeniu i szybkim uruchomieniu oraz łączą chmurę z usługami edge, aby pomóc w budowaniu inteligentnych fabryk przyszłości dla naszych klientów przemysłowych – dodaje Sivasubramanian.

Dołącz do nas na Facebooku!

Publikujemy najciekawsze artykuły, wydarzenia i konkursy. Jesteśmy tam gdzie nasi czytelnicy!

Polub nas na Facebooku!

Kontakt z redakcją

Byłeś świadkiem ważnego zdarzenia? Widziałeś coś interesującego? Zrobiłeś ciekawe zdjęcie lub wideo?

Napisz do nas!

Polecane oferty

Materiały promocyjne partnera

Materiał oryginalny: AWS re:Invent –globalna konferencja dla społeczności chmurowej podpowiada, jak wprowadzać uczenie maszynowe do przemysłu - Portal i.pl

Wróć na to.com.pl Tygodnik Ostrołęcki