亚马逊网络服务公司（AWS）为其工业物联网产品阵容增添了一系列新工具，旨在提高机器性能和正常运行时间。
首先，该公司宣布推出Amazon Monitron，这是一种针对目前还没有现成的传感器网络的客户的状态监控服务。该系统及其传感器阵列可以检测关键设备上的潜在故障，因此可以执行预测性维护程序。
对于那些已经拥有传感器网络的客户，AWS引入了基于API的机器学习服务，该服务名为Amazon Lookout for Equipment，它可以作为一条路径，将传感器的数据发送到AWS进行预测性建模。和Monitron一样，Lookout for Equipment可以分析传感器数据以检测工业机器的异常行为。
该服务可以汇总工业设备的历史事件序列数据和过往的维护事件，自动测试可能的组合，并且建立一个优化过的机器学习模型来学习设备的正常行为。通过这里，客户可以执行机器学习推理以检测设备的异常行为，并将结果集成到现有的监控软件之中进行可视化或者报警。
AWS推出的其他工业物联网产品还包括AWS Panorama，这是一种新的硬件设备，让企业可以为现有的摄像头增加计算机视觉，并且将AWS的计算机视觉扩展到边缘。一旦连接到网络上之后，AWS Panorama设备将自动地识别摄像头的视频流并对其运行计算机视觉模型。
同时，AWS Panorama SDK意在帮助硬件供应商构建可以在边缘运行机器视觉模型的摄像头。
亚马逊还推出了Amazon Lookout for Vision，这是一种新的检查软件，它使用了机器学习技术，每小时可以处理数千张图片，通过这种方式查找缺陷和异常。
AWS机器学习副总裁Swami Sivasubramanian表示：“工业和制造业客户一直面临着来自股东、客户、政府和竞争对手的压力，他们要求降低成本，提高质量并保持合规性……我们很高兴为客户提供五种新的、工业用途的机器学习服务。这些服务非常易于安装、部署、启动和运行，并将云连接到边缘，可以帮助我们的工业客户打造未来的智能工厂。”
