Amazon Lookout for Equipment: Voorspellend onderhoud geactualiseerd

In het tweede deel van onze AWS-serie verkennen we Amazon's instap in de voorspellend onderhoudsmarkt. Amazon kondigde recent aan hoe serieus ze deze ruimte nemen – een verdere stap die de volwassenheid van de methodologieën en technologieën die voorspellend onderhoud ondersteunen, bevestigt.

(Klik hier voor de eerste blog: AWS Monitron: Eerste indrukken door onze CTO Rob Russell)

Een geautomatiseerd voorspellend onderhoudsplatform, ontworpen voornamelijk voor onderhoudspersoneel op de werkvloer, is Amazon Lookout for Equipment een off-the-shelf product voor organisaties zonder de middelen of wens om een eigen platform te ontwerpen of bouwen. Met minimaal code en data science, neemt het data van bestaande sensors en past off-the-shelf machine learning algoritmes toe om voorspellend onderhoud te mogelijk maken via geautomatiseerde condition monitoring analyse.

Ik zou het beschrijven als een AmazonBasics-versie van Senseye – en dat is niet noodzakelijk slecht. Hoewel er duidelijke verschillen zijn in asset-diversiteit, is zijn bestaan bewijs dat de voorspellend onderhoudsmarkt een volgend rijpgraad heeft bereikt. Het kan alleen goed zijn voor de sector dat een bedrijf van Amazon's omvang investeert en, door de oplossing algemeen beschikbaar te maken, de technologie ubiqhuiter maakt. We zijn voorbij het bewijzen van het concept van voorspellend onderhoud.

Het is nauwelijks verrassend dat er veel buzz is. Wanneer Amazon een markt binnenvalt, trekt het aandering – begrijpelijk gegeven het succes van het bedrijf in vrijwel alles wat het aanpakt.

Een stap in de goede richting

Amazon Lookout for Equipment is ontworpen voor onderhouders, niet data scientists, en komt uit een plek van kennis. Door expertise en inzichten uit het onderhouden van eigen assets te incorporeren, streeft Amazon ernaar het zo makkelijk mogelijk te maken voor gebruikers om te starten en waarde te zien, met aandacht voor bruikbaarheid en configureerbaarheid.

Technisch gezien dekt het momenteel alleen simpele assets zoals motoren, transporteurs en servo's – essentieel wat Amazon zelf gebruikt. Het monitort nog niet meer geavanceerde assets als robots of CNC-machines, hoewel ik niet twijfel dat dit in de tijd ook zal komen. Maar zoals het nu staat, is het competent voor veel standaard fabrieksapparatuur.

En hoewel Amazon geen mensen op de werkvloer heeft om klanten te helpen die geen data van hun machines kunnen krijgen, hebben ze Monitron – een complementaire aanbieding die machine learning gebruikt om afwijkend gedrag in industriële machines te detecteren.

Het is duidelijk dat Amazon met dit product een self-service benadering van voorspellend onderhoud nastreeft. De markt moet nog bijkomen, maar het is een stap in de goede richting. Organisaties nemen steeds meer eigenaarschap van hun eigen datareis in plaats van data te laten afzuigen. Een groeiend aantal van onze eigen klanten heeft eigen data lakes – ze verzamelen data zelf en geven derden toegang, waaronder Amazon.

Voorspellend onderhoud is geen concept meer – Amazon zal uitgebreid onderzoek hebben gedaan voordat ze lieten lanceren. Ze hebben de marktrichting gezien en zullen fungeren als enabler voor hun klanten en de bredere industriële markt.

Een groeiende appetit

Het is niet onrechtvaardig om een zekere mate van eigenbelang te suggereren. Als u Amazon ziet als logistiek bedrijf, heeft het een enorm aantal magazijnassets: transporteurs, motoren, aandrijvingen, servo's – allemaal te monitoren, tot voor kort door verschillende speciale leveranciers.

Amazon begrijpt het belang van voorspellend onderhoud. Het weet dat voorspellend onderhoud het nummer 1 use case is voor Industry 4.0 implementatie en de beste manier om snel de waarde van instrumenten en machines te bewijzen.

Amazon probeert al enige tijd in de industriële ruimte te komen. Een eigen voorspellend onderhoudsplatform bouwen, vergelijkbaar met Microsoft's, is de perfecte manier om waarde en competentie te demonstreren. Het is een goed business outcome use case voor Industry 4.0, en een spannend gebied met de nieuwste machine learning technologieën waar Amazon-ingenieurs aan willen werken.

Uitdagingen zijn er: Amazon is geen traditioneel industriieel bedrijf en heeft tot nu toe een beperkte aanwezigheid op de werkvloer. Hoewel ze logistiek en in-house onderhoudservaring begrijpen, is er een enorm verschil tussen voorspellende analytics – waar ze uitblinken – en voorspellend onderhoud. We hebben vaak enthousiaste ingenieurs gezien in de val tappen dat voorspellend onderhoud simpelweg voorspellende analytics op machines toepassen is – wat niet het geval is.

Daarom is het bemoedigend dat Amazon een uitdagende, genuanceerde situatie lijkt te hebben aangepakt. Het product is misschien nog niet zo capabel als het kan zijn, maar het zal evolueren. Het vult een groeiende honger naar voorspellend onderhoud, en zijn aanwezigheid is een signaal aan bedrijven die twijfelden dat de markt nu volwassen en gevalideerd is. Amazon zou geen product lanceren dat niet kan of zal doen wat het belooft.

Amazon is de eerste speler van deze omvang die een eigen aanpak in deze ruimte neemt, en voor de nabije toekomst waarschijnlijk de enige. Andere grote organisaties zullen waarschijnlijker een praktische benadering kiezen en met partners werken in plaats van eigen oplossingen te bouwen.

Belangrijk: de stap vertegenwoordigt een massive validatie dat vraag naar voorspellend onderhoud bestaat. Voor mensen die vragen of het werkt – de lancering van Amazon Lookout for Equipment dient als een deftig "ja", en we heten ze welkom in deze spannende ruimte.