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      亞馬遜云科技與西門(mén)子開(kāi)啟云邊協(xié)同合作

      發(fā)布時(shí)間:2025-04-14
      近日,亞馬遜云科技將與西門(mén)子開(kāi)啟云邊協(xié)同合作,利用亞馬遜云科技人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)和存儲(chǔ)等云服務(wù)以及西門(mén)子的工業(yè)邊緣解決方案,共同賦能制造業(yè)客戶(hù)?;谠七厖f(xié)同解決方案,西門(mén)子自動(dòng)化成都工廠(chǎng)成功構(gòu)建了工業(yè)廢料自動(dòng)分揀系統(tǒng)。
      該系統(tǒng)依托西門(mén)子邊緣解決方案和亞馬遜云科技的人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù),將分揀準(zhǔn)確率從70%大幅提升至97%以上,有害垃圾的分類(lèi)準(zhǔn)確率從90%提升到將近100%。
      云邊協(xié)同是將云計(jì)算與邊緣計(jì)算有機(jī)結(jié)合。隨著邊緣設(shè)備在工業(yè)場(chǎng)景的應(yīng)用,將云計(jì)算和邊緣計(jì)算相融合,提升工廠(chǎng)數(shù)字化和智能化程度,已成為制造業(yè)數(shù)字化的必經(jīng)之路。
      此次雙方共同推出的云邊協(xié)同技術(shù)框架,融合了西門(mén)子工業(yè)邊緣解決方案和亞馬遜云科技的人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)和存儲(chǔ)等云服務(wù)。西門(mén)子工業(yè)邊緣解決方案包括邊緣設(shè)備、邊緣應(yīng)用程序和邊緣管理平臺(tái),為數(shù)據(jù)上云提供整套解決方案。
      西門(mén)子industrialedge可實(shí)時(shí)在本地處理海量數(shù)據(jù),滿(mǎn)足數(shù)據(jù)低延遲及本地合規(guī)要求;同時(shí)提供豐富的本地應(yīng)用程序,包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、向云或it基礎(chǔ)架構(gòu)傳輸數(shù)據(jù)等功能。西門(mén)子工業(yè)邊緣數(shù)字化平臺(tái)將相關(guān)的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?,充分利用云端靈活高效的計(jì)算、存儲(chǔ)資源,實(shí)現(xiàn)信息快速共享以及復(fù)雜的計(jì)算推理和機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練。
      而通過(guò)西門(mén)子cloudconnector,客戶(hù)可以輕松便捷地連接到亞馬遜云科技的云服務(wù)。除此之外,西門(mén)子工業(yè)邊緣設(shè)備也支持亞馬遜云科技提供的開(kāi)發(fā)工具包(sdk),實(shí)現(xiàn)云、邊、端的協(xié)同。
      在西門(mén)子工業(yè)邊緣解決方案的基礎(chǔ)上,客戶(hù)可使用亞馬遜云科技的人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)和存儲(chǔ)等云服務(wù),對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸、存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)處理和分析??蛻?hù)可基于amazon simple storage service(amazon s3,對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù))構(gòu)建數(shù)據(jù)湖;通過(guò)amazon iot core和amazon iot sitewise等服務(wù),客戶(hù)將數(shù)據(jù)在本地進(jìn)行預(yù)處理或脫敏后,從傳感器傳輸?shù)皆粕蠑?shù)據(jù)湖,解決邊緣設(shè)備存儲(chǔ)容量有限等問(wèn)題。
      通過(guò)amazon glue(完全托管的etl服務(wù))對(duì)云端數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并通過(guò)amazonelastic mapreduce(amazon emr,托管的hadoop 框架)實(shí)時(shí)分析流式數(shù)據(jù)源,支持大數(shù)據(jù)分析;通過(guò)amazon sagemaker機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù),客戶(hù)將機(jī)器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)工控設(shè)備結(jié)合,在云端進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理。
      結(jié)合西門(mén)子的工業(yè)邊緣解決方案和亞馬遜云科技領(lǐng)先的云服務(wù),制造業(yè)客戶(hù)既可以發(fā)揮邊緣計(jì)算低延遲和數(shù)據(jù)本地化的優(yōu)勢(shì),也可以利用豐富的云原生服務(wù),更好地部署質(zhì)量檢測(cè)、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)性維護(hù)等解決方案,促進(jìn)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。亞馬遜云科技也將有專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)如解決方案中心,支持客戶(hù)實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同。
      基于云邊協(xié)同,西門(mén)子自動(dòng)化成都工廠(chǎng)構(gòu)建了以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心的工業(yè)廢料的自動(dòng)分揀系統(tǒng)。在工廠(chǎng)廢料回收流水線(xiàn)上,西門(mén)子工業(yè)邊緣解決方案以安全可靠的方式對(duì)廢料數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并上傳到云端,在云端通過(guò)亞馬遜云科技進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。
      將訓(xùn)練后的算法模型下發(fā)至邊緣端,由邊緣端設(shè)備分析廢料的圖片信息進(jìn)行分辨和分類(lèi),將分揀準(zhǔn)確率從70%左右提升至97%以上,有害垃圾的分類(lèi)準(zhǔn)確率從90%提升到將近100%,逐步實(shí)現(xiàn)分揀流程的無(wú)人工干預(yù)。
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