Die Sensoren (links unten) erfassen Temperatur und Vibrationen. Diese Daten senden sie per Bluetooth Low Energy an das Gateway (rechts), benötigen demnach lediglich einen Stromanschluss (oben). Amazon

Die Sensoren (links unten) für AWS Monitron erfassen Temperatur und Vibration. Diese Daten senden sie per Bluetooth Low Energy an das Gateway (rechts), benötigen demnach lediglich einen Stromanschluss (oben). (Bild: Amazon)

Auf der hauseigenen Konferenz Re:invent 2020 hat Amazon seien neuen AWS-Dienst Monitron gezeigt, der Predictive Maintenance per KI für die Industrie ermöglichen soll. Nachdem Microsoft im Rahmen der SPS Connect mit dem Metrics Advisor ein ähnliches Konzept gezeigt hat, steigt nun also der nächste Silicon Valley Gigant in ein Geschäft ein, dass eigentlich nicht zu ihrer Kernkompetenz gehört. Damit sind beide Konzerne in den letzten Jahren jedoch gut mit dieser Taktik gefahren. So hat AWS, der Cloud-Dienst von Amazon, 2019 bereits 35,0 Milliarden Dollar Umsatz gemacht, bei einem Gesamtumsatz von 266 Milliarden Dollar (13,1 %). Gleichzeitig hat AWS einen operativen Gewinn von 9,2 Milliarden Dollar erwirtschaftet – bei einem operativen Gesamteinkommen von 14,5 Milliarden Dollar und damit 63,4 % vom Gesamtergebnis – Tendenz steigend.

Was AWS Monitron können soll

AWS Monitron vier Bestandteile

AWS Monitron umfasst vier Bereiche: Hardwareseitig gibt es Sensoren und ein Gateway sowie auf Software-Seite den Anomalieanalysdienst und die App. Amazon

Die Funktion von AWS Monitron ist prinzipiell einfach: Anwender melden Sensoren über ein Smartphone an und diese Übertragen ihre Daten per Gateway an die Cloud. Falls der Motor oder die Maschine noch über keine Sensoren verfügt, bietet Amazon passende Sensoren an, die Vibration und Temperatur erfassen und die Daten per Bluetooth Low-Energy an ein ebenfalls erhältliches Gateway senden, von wo sie dann in die AWS Cloud gelangen. Dort werden die Daten aufgzeichnet und gespeichert. Nach einer Trainingsphase „kennt“ das System den Normalzustand der zu überwachenden Komponente. Machine-Learning-Algorithmen erkennen dann möglichen Abweichungen und senden bei solchen Anomalien Warnungen an eine zum Monitron-Dienst gehörende App. Anhand dieser Warnungen können Werker sich dann die entsprechende Maschine ansehen und dem Fehler auf den Grund gehen.

Im Vorstellungsvideo auf der Re:invent 2020 wird lediglich das Vorgehen gezeigt, wenn Sensoren von Amazon zum Einsatz kommen. Wie die Anbindung von externen Sensoren, die nicht über eine Funkverbindung verfügen, funktioniert, wird nicht erläutert.

Das Amazon etwas in diese Richtung plant, war jedoch abzusehen: erste Gerüchte machten bereits im September 2020 die Runde, dass Amazon unter dem Codenamen Thor einen Dienst etablieren möchte, der Industrieanlagen überwacht und der vorhersagen soll, wann Maschinen gewartet werden müssen – eben Predictive Maintenance.

Worin die Unterschiede zu Microsofts Metrics Advisor liegen

Zumindest nach dem aktuellen Stand, kann AWS Monitron lediglich Vibrations- und Temperaturdaten per ML analyiseren. Bei Microsoft hingegen ist dies mit jedem Sensor möglich, der über IO-Link verfügt. Dafür bietet Microsoft (noch) keine eigene Hardware an.

Auch bei Amazon wird sich zeigen müssen, ob diese Lösung etwas für Jedermann ist. Auch bei Monitron scheint kein expliziten Data-Science-Wissen von Nöten zu sein, um diesen Dienst nutzen zu können.

Im Video: Amazon stellt AWS Monitron auf der re:Invent 2020 vor

Dr. Martin Large

Redakteur IEE

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