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使用 Amazon Bedrock 构建多模式生成 AI 助手，用于预测性维护中的根本原因诊断
在这篇文章中，我们通过对亚马逊运营中心内的制造设备进行案例研究，展示了如何在 Amazon Bedrock 上使用基础模型 (FM) 实施预测性维护解决方案。该解决方案具有高度适应性，可以针对其他行业进行定制，包括石油和天然气、物流、制造和医疗保健。
来源:亚马逊云科技 _机器学习预测性维护是一种使用来自设备传感器的数据和高级分析来预测机器何时可能发生故障的策略，确保可以主动执行维护以防止故障。 这使各行业能够减少意外故障、提高运营效率并延长关键设备的使用寿命。 它适用于各种组件，包括电机、风扇、变速箱、轴承、输送机、执行器等。
在这篇文章中，我们通过亚马逊运营中心内的制造设备的案例研究，展示了如何在 Amazon Bedrock 上使用基础模型 (FM) 实施预测性维护解决方案。 该解决方案适应性强，可以针对其他行业进行定制，包括石油和天然气、物流、制造和医疗保健。
预测性维护概述
预测性维护可以分为两个关键阶段：传感器警报生成和根本原因诊断。这些阶段共同构成了预测性维护的综合方法，能够及时有效地进行干预，从而最大限度地减少停机时间并最大限度地提高设备性能。在简要概述每个阶段之后，我们详细介绍了用户如何使用生成式人工智能使第二阶段更加高效，从而使维护团队能够更快地解决设备问题。
第 1 阶段：传感器警报生成
此阶段的重点是通过传感器监控设备状况（例如温度和振动），当检测到异常模式时会触发警报。
在 Amazon，这是通过使用持续监控设备状况的 Amazon Monitron 传感器来实现的。这些传感器是一种端到端、机器学习 (ML) 支持的设备监控解决方案，涵盖了该过程的初始步骤：
第 1 步：Monitron 传感器捕获振动和温度数据
第 2 步：传感器数据自动传输到 Amazon Web Services (AWS)
第 2 阶段：根本原因诊断
步骤 6：生成通用工单