原标题：亚马逊云科技工业数据湖解决方案，助力企业打通各业务场景数据壁垒

　　数字化浪潮蓬勃发展，制造行业数字化转型热度迭起，根据麦肯锡面向全球400多家制造型企业的调研表明，几乎所有细分行业都在大力推进数字化转型，高达94%的受访者都称，数字化转型是他们危机期间维持正常运营的关键。

　　数字化生产制造必将向数据驱动和智能分析转变，

　　基于融合数据的实时反馈和分析，将加快业务决策、提升生产力和质量管理

　　亚马逊云科技作为云计算领域的先行者，具有二十余年的制造业行业经验;结合制造业的业务场景及客户需求，面向真实业务场景设计开发相应解决方案，涵盖了产品和工艺设计、智能制造、供应链管理、智能产品与服务和可持续性，数智融合赋能制造业全价值链。对于智能制造领域，亚马逊云科技建议制造商融合IT+OT数据，在云中构建工业数据湖，以AI工业视觉/时间序列数据分析等创新应用进行价值挖掘和业务赋能。

　　IT+OT数据融合

　　云中构建工业数据湖，承载业务需求

　　应用工业视觉等创新应用进行价值挖掘

　　亚马逊云科技工业数据湖解决方案

　　助力企业打通各业务场景数据壁垒

　　亚马逊云科技的工业数据湖(Industrial Data Lake)解决方案通过IT与OT数据融合，打造工业数据平台，可以实现从设备、流程、订单、交付等全过程可视化，进行数据的洞察和预警潜在的制造异常，实现基于AI和大数据的智能决策，提升智能运营敏捷性。

　　工业数据湖的部分典型场景举例

　　智慧工厂：建立安全的云连接，数据在云端近乎实时可见，在生产线或机器停机时，进行根本原因分析(RCA)，或实时了解产线的堵塞情况，实现OEE的有效提升;

　　虚拟安灯：可帮助用户监控制造工作站的事件、记录该事件，然后将事件路由到适当的工程师处进行解决;

　　资产管理与运维：通过使用基于数据湖的看板和基于来提高机器可用性，企业可以跨交易系统实施自动化工作流程，调用维护工作订单和更换零件采购等操作;

　　质量看板：通过提供易于实施的传感器和集成分析应用程序，有助于延长资产的使用寿命、降低维护成本、促进资产的根本原因故障分析(RCFA)并改善平均故障间隔时间(MTBF)。

　　亚马逊云科技工业视觉解决方案

　　帮助制造商提升生产力、主动质量管理

　　工业视觉方案是由硬件+AI/ML+第三方服务组成的解决方案套件，旨在将制造企业现有的实物资产转化为智能资产。

　　工业视觉解决方案部分典型场景

　　厂区安全与健康监测：基于亚马逊云科技工业视觉的EHS解决方案则可以高效、低成本解决场所及人员监管，如危险区域监测;

　　工业仪表数据读取：借助亚马逊云科技工业视觉进行自动仪表数据识别，避免人工抄表完成，实时性差、数据记录不准确;

　　产品表面缺陷检测：亚马逊云科技工业视觉的解决方案可以进行质检，对包括物理性能、机械性能、外观等多重产品性质的全面监测，满足快速产线上高品质产品的要求;

　　配件错漏检测：采用亚马逊云科技工业视觉可以进行智能配件检查，快速识别配件的组合和遗漏等状况，保证产品完整性、降低客户投诉率;

　　服装行业断线识别：利用亚马逊云科技工业视觉，针对传统服装行业生产过程中容易出现断线、错线等状况，可在很短的周期内，在保证高准确性的前提下，快速进行线识别和模式匹配。

　　亚马逊云科技时序数据分析解决方案

　　赋能制造商训练和部署 AI/ML 应用

　　时序数据分析方案是由硬件+AI/ML+第三方服务解决方案的套件，旨在将制造企业现有的数据数字化，并快速地从中发现有用的信息。

　　时序数据分析解决方案部分典型场景

　　预测性维护：使用预测性维护策略来分析数据有助于避免计划外的故障，例如，在电力需求较低时，有计划地更换由远程状态监控系统识别出的某些风力涡轮机组件;

　　需求预测：通过预测未来某一时段内客户对于产品的需求，企业可以提前购买原材料、安排生产活动，以应对客户的需求变化;

　　设备效率优化：通过评估一条工艺线的可用性、性能和质量等获得设备综合效率(OEE)，让制造商清晰地了解其生产过程，从而明确可以提升的地方，如提升生产灵活性、减少停机时间或提升产品质量等;

　　能耗管理和优化：制造型企业迫切需要一套绿色制造技术体系，打通数据采集、边缘计算、数据管理、分析建模、系统部署到工业应用，为能耗管理提供最优决策支撑。

　　亚马逊云科技智能制造解决方案

　　成功应用于全球制造业客户

　　亚马逊云科技携手普华永道，助力泉峰破解数据治理与使用难题;构建AI工业视觉检测平台，将误检率降到0.5%以内，并实现0漏检率，打造云端智慧监控系统，实现能源调度最优化。

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