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Amazon Web Services 可以帮助您实现业务转型，并帮助贵组织走向数字化未来。

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借助 AWS IoT 软件和服务，工业企业可以使用其工业环境中所有设备的数据以及第三方数据输入构建预测质量模型

使用 AWS 在工业运营中进行预测性维护

环境监控解决方案使用 AWS IoT 来及早检测燃料泄漏问题，从而最大限度地降低对环境的影响，并实现了 500% 的投资回报率

预测性维护分析可以帮助您识别潜在故障，从而避免影响生产。

停机：最具挑战性且代价最高的危险

预测性维护可以增加正常运行时间，并让设备以最佳性能运行

完成良性循环，在云中构建预测性维护模型并在边缘部署

边缘软件

云服务

资料来源：• http://lp.servicemax.com/Vanson-Bourne-Whitepaper-Unplanned-Downtime-LP.html

• https://diginomica.com/2017/10/23/unplanned-downtime-transform-business-results/

• https://blog.appliedai.com/predictive-maintenance/

每 20 美元损失

由于计划外停机*：

0.20 至 1.20 美元

每小时损失

高达

5 万至 15 万美元

高达收入的 6%

在一家市值超过 1 亿美元的公司，每小时损失数百万美元

在一家医疗器械公司

每小时在工业关键资产上的损失200 万美元

*包括故障和维护等

82%的公司在 3 年内遇到过不止 1 次设备故障，平均停产 4 小时

平均 2 次故障

一个普遍的问题

了解有关 AWS IoT 和 EMS 的更多信息

降低维护成本 提高整体设备效率 (OEE) 提高工人的安全性

通过预测性维护，您可以：

使用 AWS IoT 进行预测性维护在炼油厂，预测性维护可以带来回报 – 每口油井每天增产四分之一或半桶原油，这可能意味着每年额外增加 2 亿美元的收入

Amazon FreeRTOS 可以在振动

传感器上运行，并连接到已启用

AWS IoT Greengrass 的设备

AWS IoT Greengrass

已启用 AWS IoT Greengrass 的

设备在本地运行预测模型，以识

别振动何时达到可能导致停机的

危险水平

AWS IoT Analytics 和 AWS IoT Core

“正常”数据不需要进行分析，因此不会被发送到云端，这可以减少存储和带宽

当互联网连接可用时，已启用

AWS IoT Greengrass 的设备会将

“相关”振动数据发送到云端以供分析AWS IoT Analytics 和 AWS IoT Core

分析振动数据并提取设备信息

（如序列号）

预测性维护模型基于预先

构建的模板

经过更新的机器学习模型被发送

到已启用 AWS IoT Greengrass

的设备，使得该设备现在可以预

测何时可能需要针对异常情况进

行维护

AWS IoT Analytics

合作伙伴在开发、规划和实施 IoT 项目时发挥着重要作用。我们的 AWS IoT 合作伙伴可以帮助客户整合必要的硬件、AWS 服务和合作伙伴解决方案，从而解决工业领域的业务挑战。了解有关 AWS IoT 合作伙伴社区的更多信息。

保护设备连接和消息收发

AWS IoT Core

队列审核和保护

AWS IoT Device Defender

IoT 数据分析和智能，包括预构建的模板

AWS IoT Analytics

适用于连接到云或本地边缘设备的传感器等小型低功耗工业设备的软件

Amazon FreeRTOS

收集、构建和搜索工业 IoT 数据

AWS IoT SiteWise

检测和响应 IoT 传感器和应用程序的事件

AWS IoT Events

连接设备和 Web 服务

AWS IoT Things GraphAWS IoT Greengrass可以对边缘设备执行本地计算、消息收发、数据缓存、同步以及 ML 推理功能

跨各个区域中的多个工地登记和管理工业设备队列

AWS IoT Device Management