No mundo do e-commerce, é necessário ter centros de atendimento eficientes para oferecer processamento e entrega de pedidos em tempo hábil. Sendo o maior varejista online, a Amazon está constantemente encontrando maneiras de aumentar o desempenho e a eficiência de seus centros de atendimento. Para resolver essa necessidade, a AWS utilizou algoritmos de aprendizado de máquina (ML) e técnicas de análise avançada de implementação de dados para reduzir o tempo de inatividade dos centros de atendimento da Amazon e melhorar sua produtividade.
Este blog cobrirá o conteúdo listado:
- Por que aumenta a necessidade de usar ML nos centros de atendimento da Amazon?
- Visão geral do Amazon Monitron
- Como o Amazon Monitron ajudou os centros de atendimento da Amazon a reduzir o tempo de inatividade?
Por que aumenta a necessidade de usar ML nos centros de atendimento da Amazon?
A Amazon sempre foi conhecida por entrega ultrarrápida e desempenho eficiente entre seus clientes. No entanto, alguns anos atrás, a Amazon começou a ter paralisações em seus centros de atendimento perto dos horários de qualquer ocasião especial como o Natal devido ao grande número de pedidos.
Para resolver esse problema, a Amazon precisava de uma solução que pudesse monitorar e garantir que seu maquinário e todo o processo estivessem funcionando sem problemas. Para fazer isso, a AWS ofereceu o Amazon Monitron, que utilizou ML para detectar e relatar o comportamento anormal de máquinas industriais.
Visão geral do Amazon Monitron
O Amazon Monitron é um sistema de solução de monitoramento de condições de ML de ponta a ponta para detectar automaticamente padrões incomuns em máquinas industriais. Auxilia na implementação do programa de manutenção preditiva e realiza manutenção dinâmica. Além disso, reduz o tempo de inatividade não planejado em 70%. Ao utilizar seus algoritmos de ML, ele detecta problemas antes que ocorram e age para manutenção. A imagem do Amazon Monitron é fornecida abaixo:
Como o Amazon Monitron ajudou os centros de atendimento da Amazon a reduzir o tempo de inatividade?
O Amazon Monitron consiste em sensores físicos, gateway AWS, algoritmos de aprendizado de máquina para análise e um aplicativo móvel. Aqui está a imagem, descrevendo o funcionamento do Amazon Monitron:
Vamos entender como o Amazon Monitron ajuda os centros de atendimento da Amazon a reduzir seu tempo de inatividade:
- O físico sensores do Amazon Monitron detecta e registra a temperatura, bem como as vibrações das máquinas
- Ele então usa AWS Gateway para transmitir estes r gravações para a nuvem AWS para fins de análise
- Esses dados são passados pelo Algoritmos de ML para qualquer padrão incomum ou sinal de deterioração de máquinas industriais
- O resultado da análise e as notificações são enviadas pelo aplicativo móvel
Esta solução é fácil de aplicar, basta instalar os sensores Amazon Montrion e instalar o aplicativo Amazon Montron para facilitar o monitoramento. No geral, essa solução ajudou a Amazon a reduzir seu tempo de inatividade nos últimos anos em quase 70% e a manter o alto desempenho.
Conclusão
Para reduzir o tempo de inatividade dos centros de atendimento da Amazon, a AWS ofereceu o Amazon Montiron, que é um sistema de solução de monitoramento de condições de aprendizado de máquina de ponta a ponta. Ele contém sensores físicos que detectam e registram a temperatura e as vibrações das máquinas e enviam essas gravações para a nuvem AWS usando o AWS Gateway. Essas gravações são então analisadas por algoritmos de ML para detectar qualquer padrão incomum e o resultado é enviado no aplicativo Monitron.