Amazon Lookout for Equipment ya no está disponible para nuevos clientes a partir del 17 de octubre de 2024. Para ver alternativas a Monitron, le recomendamos que explore nuestra entrada de blog.

Amazon Lookout for Equipment

Evite los tiempos de inactividad no planeados mediante la detección automática del comportamiento anormal del equipamiento

Pruebe Lookout for Equipment gratis por un mes

Utilice los datos de los sensores existentes para crear modelos de machine learning (ML) específicos para su equipo.

Responda con rapidez y precisión gracias a la supervisión automática de los equipos que localiza sensores anómalos.

Acelere la resolución de problemas con notificaciones inmediatas y acciones automáticas cuando se detecten anomalías.

Mejore el rendimiento del modelo y la precisión de las alertas al incorporar las tendencias de las anomalías y los comentarios.

Funcionamiento

Amazon Lookout for Equipment es un servicio de monitoreo de equipos industriales basado en machine learning (ML) que detecta el comportamiento anormal de los equipos para que pueda tomar medidas y evitar el tiempo de inactividad no planificado.

Diagrama que muestra cómo Lookout for Equipment utiliza datos históricos y registros de mantenimiento para detectar automáticamente anomalías en los equipos.
¿Qué es Amazon Lookout for Equipment? (1:44)
¿Por qué usar Amazon Lookout for Equipment?
Amazon Lookout for Equipment analiza automáticamente los datos de los sensores de los equipos industriales para detectar comportamientos anómalos de las máquinas. Esto le permite identificar anomalías del equipo con rapidez y precisión, diagnosticar problemas rápidamente y tomar medidas para evitar tiempos de inactividad no planificados, sin necesidad de experiencia en ML.
¿Por qué usar Amazon Lookout for Equipment?
Amazon Lookout for Equipment analiza automáticamente los datos de los sensores de los equipos industriales para detectar comportamientos anómalos de las máquinas. Esto le permite identificar anomalías del equipo con rapidez y precisión, diagnosticar problemas rápidamente y tomar medidas para evitar tiempos de inactividad no planificados, sin necesidad de experiencia en ML.

Casos de uso

Detecte cuando se apaga el generador

Supervise con precisión los datos de los sensores sobre los caudales, la temperatura, la presión y los niveles de oxígeno y reciba alertas para evitar paradas inoportunas.

Detecte el comportamiento anormal de la maquinaria

Analice los datos históricos de mantenimiento y de los sensores sobre RPM, las tasas de flujos, temperatura, presión y vibración para conocer las tendencias.

Mejore la precisión de las alertas con el tiempo

Mejore el rendimiento del modelo y la precisión de las alertas mediante la incorporación de comentarios humanos sobre las anomalías y el aprendizaje de las tendencias de uso operativo previstas.


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