數字化浪潮蓬勃發展，制造行業數字化轉型熱度迭起，根據麥肯錫面向全球400多家制造型企業的調研表明，幾乎所有細分行業都在大力推進數字化轉型，高達94%的受訪者都稱，數字化轉型是他們危機期間維持正常運營的關鍵。

 數字化生產制造必將向數據驅動和智能分析轉變，

 基於融合數據的實時反饋和分析，將加快業務決策、提升生產力和質量管理

 亞馬遜雲科技作爲雲計算領域的先行者，具有二十余年的制造業行業經驗；結合制造業的業務場景及客戶需求，面向真實業務場景設計开發相應解決方案，涵蓋了產品和工藝設計、智能制造、供應鏈管理、智能產品與服務和可持續性，數智融合賦能制造業全價值鏈。對於智能制造領域，亞馬遜雲科技建議制造商融合IT+OT數據，在雲中構建工業數據湖，以AI工業視覺/時間序列數據分析等創新應用進行價值挖掘和業務賦能。

IT+OT數據融合

雲中構建工業數據湖，承載業務需求

應用工業視覺等創新應用進行價值挖掘

 亞馬遜雲科技工業數據湖解決方案

 助力企業打通各業務場景數據壁壘

 亞馬遜雲科技的工業數據湖（Industrial Data Lake）解決方案通過IT與OT數據融合，打造工業數據平台，可以實現從設備、流程、訂單、交付等全過程可視化，進行數據的洞察和預警潛在的制造異常，實現基於AI和大數據的智能決策，提升智能運營敏捷性。

工業數據湖的部分典型場景舉例

智慧工廠：建立安全的雲連接，數據在雲端近乎實時可見，在生產线或機器停機時，進行根本原因分析（RCA），或實時了解產线的堵塞情況，實現OEE的有效提升；

虛擬安燈：可幫助用戶監控制造工作站的事件、記錄該事件，然後將事件路由到適當的工程師處進行解決；

資產管理與運維：通過使用基於數據湖的看板和基於來提高機器可用性，企業可以跨交易系統實施自動化工作流程，調用維護工作訂單和更換零件採購等操作；

質量看板：通過提供易於實施的傳感器和集成分析應用程序，有助於延長資產的使用壽命、降低維護成本、促進資產的根本原因故障分析（RCFA）並改善平均故障間隔時間（MTBF）。

亞馬遜雲科技工業視覺解決方案

幫助制造商提升生產力、主動質量管理

  工業視覺方案是由硬件+AI/ML+第三方服務組成的解決方案套件，旨在將制造企業現有的實物資產轉化爲智能資產。

  工業視覺解決方案部分典型場景

廠區安全與健康監測：基於亞馬遜雲科技工業視覺的EHS解決方案則可以高效、低成本解決場所及人員監管，如危險區域監測；

工業儀表數據讀取：借助亞馬遜雲科技工業視覺進行自動儀表數據識別，避免人工抄表完成，實時性差、數據記錄不准確；

產品表面缺陷檢測：亞馬遜雲科技工業視覺的解決方案可以進行質檢，對包括物理性能、機械性能、外觀等多重產品性質的全面監測，滿足快速產线上高品質產品的要求；

配件錯漏檢測：採用亞馬遜雲科技工業視覺可以進行智能配件檢查，快速識別配件的組合和遺漏等狀況，保證產品完整性、降低客戶投訴率；

服裝行業斷线識別：利用亞馬遜雲科技工業視覺，針對傳統服裝行業生產過程中容易出現斷线、錯线等狀況，可在很短的周期內，在保證高准確性的前提下，快速進行线識別和模式匹配。

亞馬遜雲科技時序數據分析解決方案

賦能制造商訓練和部署 AI/ML 應用

     時序數據分析方案是由硬件+AI/ML+第三方服務解決方案的套件，旨在將制造企業現有的數據數字化，並快速地從中發現有用的信息。

     時序數據分析解決方案部分典型場景

預測性維護：使用預測性維護策略來分析數據有助於避免計劃外的故障，例如，在電力需求較低時，有計劃地更換由遠程狀態監控系統識別出的某些風力渦輪機組件；

需求預測：通過預測未來某一時段內客戶對於產品的需求，企業可以提前購买原材料、安排生產活動，以應對客戶的需求變化；

設備效率優化：通過評估一條工藝线的可用性、性能和質量等獲得設備綜合效率（OEE），讓制造商清晰地了解其生產過程，從而明確可以提升的地方，如提升生產靈活性、減少停機時間或提升產品質量等；

能耗管理和優化：制造型企業迫切需要一套綠色制造技術體系，打通數據採集、邊緣計算、數據管理、分析建模、系統部署到工業應用，爲能耗管理提供最優決策支撐。

亞馬遜雲科技智能制造解決方案

成功應用於全球制造業客戶

    亞馬遜雲科技攜手普華永道，助力泉峰破解數據治理與使用難題；構建AI工業視覺檢測平台，將誤檢率降到0.5%以內，並實現0漏檢率，打造雲端智慧監控系統，實現能源調度最優化。

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