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亚马逊如何使用 Amazon Nova 模型自动测试新配送中心的运营准备情况
在这篇文章中，我们讨论如何使用 Amazon NovainAmazon Bedrock 来实施人工智能驱动的图像识别解决方案，该解决方案可自动检测和验证模块组件，从而显着减少手动验证工作并提高准确性。
来源:亚马逊云科技 _机器学习亚马逊是一家全球电子商务和技术公司，运营着庞大的配送中心网络，用于存储、处理产品并将其运送给全球客户。亚马逊全球工程服务 (GES) 团队负责促进公司快速扩张的配送中心网络的运营准备工作。在启动新的运营中心时，亚马逊必须验证每个设施是否配备齐全并准备好运营。此过程称为操作准备测试 (ORT)，每个设施通常需要 2,000 小时的手动工作来验证 10,500 个工作站中的 200,000 多个组件。使用 Amazon Nova 模型，我们开发了一种自动化解决方案，可显着缩短验证时间，同时提高准确性。
在这篇文章中，我们讨论如何使用 Amazon Bedrock 中的 Amazon Nova 来实施人工智能驱动的图像识别解决方案，该解决方案可自动检测和验证模块组件，从而显着减少手动验证工作并提高准确性。
了解 ORT 流程
ORT 是一个全面的验证流程，可确保在我们的运营中心准备启动之前正确安装组件。物料清单 (BOM) 充当主清单，详细说明了设施每个模块中应包含的每个组件。运营中心中的每个组件或商品都分配有一个唯一的标识号 (UIN)，作为其独特的标识符。这些组件对于整个 ORT 流程及其他过程中的准确跟踪、验证和库存管理至关重要。在这篇文章中，我们将交替使用 UIN 和组件。
ORT 工作流程有五个组件：
寻找正确的方法
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