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ML的深化與AI延伸,亞馬遜或將進一步串連IoT至AI領域應用

文章來源:AI人工智能產業研究 作者:【*】 點擊:次 時間:2019/9/27 16:55:30

亞馬遜在2019年8月推出應用于制造業的云端連接框架Machine to Cloud Connectivity Framework,讓工業用戶可快速將從工廠設備擷取之數據上云,帶來生產效率及靈活性的提升,并可透過機器學習進行預測性維護。

智慧制造產品多元,以簡化操作擴大串聯為主要訴求

該框架允許用戶連接與監控其網絡中既有的IoT設備,同時能客制欲采取之相關數據操作如創造警示、讀取頻率等,在工廠數位基礎設施完整較高情況下,亦能做到預測性維護。

目前此服務部屬包括亞馬遜 IoT Core、亞馬遜 IoT Greengrass、亞馬遜 Lambda、Amazon DynamoDB及Amazon S3,其為企業帶來之最大效益來自10分鐘內快速自動部屬的簡便性,以及透過數據的可視化簡化底層基礎架構操作之管理。

制造業的數位轉型是亞馬遜持續關注領域,其提供各式云端IoT服務、資料湖泊、進階分析工具等,透過擷取、協調、分析、視覺化等方式提升工廠營運能力,而近期頗有升溫之勢。

2019年3月亞馬遜與全球最大的汽車制造商Volkswagen聯手打造Volkswagen工業云,目標整合供應鏈3萬家工廠及逾千家合作伙伴,并使用亞馬遜 SageMaker優化工廠機械操作的機器學習(ML)模型。

此外,亞馬遜也與工研院合作整合現有的虛擬多軸(VMX)制造平臺,在云端服務納入工研院開發的智慧制造應用軟件。

ML與AI成發展兩大動力,成本管理仍為企業采用瓶頸

除ML外,AI是另一項支持Amazon產品創新發展的核心動能,過往亦藉此接連打造Prime Air、Amazon Go、Alexa等令市場耳目一新的服務。

亞馬遜于2019年8月下旬正式推出應用深度學習技術、由云端完全托管的時間序列預測服務Amazon Forecast,僅需上傳歷史時間序列數據及相關資料,便能自動進行預測如零售產品需求、供應鏈資源需求、營運目標等決策支援,大幅簡化建置機器學習模型的難度。

觀察亞馬遜近期動態,隨著ML的深化與AI延伸,未來或可進一步串連IoT至AI領域應用,提升以IoT為核心之產品部署價值。

然于此同時,越趨復雜之方案組合與包裝,或促使企業對于采用成本之考量,許多企業發現在服務上運行大量工作時難以有效對其管理。

對此,亞馬遜也定期降低部分產品價格,例如2019年9月對Amazon EFS之降價希望藉此優化企業儲存成本,然回應市場之效益是否顯著,仍需持續觀察。

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