物理AI预测设备故障：AWS物联网技术实战解析
物理AI：在现实世界中行动的智能
物理AI与传统AI的不同之处在于直接与现实世界交互并操控物理环境。传统AI在屏幕上处理数据和生成文本，而物理AI使机器人、自动驾驶汽车和智能系统能够在真实的多维环境中感知、理解并行动。
关键区别：物理AI通过合成数据和真实世界数据的训练，理解空间关系和物理行为，弥合了数字智能与物理行动之间的差距。
工作原理：高精度计算机仿真创建真实空间（如工厂、城市街道等）的数字孪生，其中使用反映真实世界物理特性的虚拟传感器和机器来训练高度专业化的模型。
维护模式的变革
物理AI将维护从被动响应转变为自主预防。这些系统感知环境、理解组件关系，并在问题发生前采取预防措施。汽车预测性维护市场到2032年将达到1000亿美元，这是由物理AI能力驱动的车辆护理革命。
电动汽车是物理AI应用的绝佳示例。它们可以被设计为持续从周围环境学习，即时决策以优化性能，并在运行中管理自身健康。这些系统理解部件如何配合工作，预测物理力将如何影响不同组件，并调整驾驶模式以减少磨损。
汽车预测性维护的相同原理也出现在其他领域。制造机器人现在能在设备故障发生前预测并预防故障。在智能仓库中，系统为最大效率自主安排维护计划。医疗机器人监控自身准确性并在需要时重新校准。甚至智能基础设施也能发现自身问题并自动协调维修。
实际工作原理
现代电动汽车中的物理AI系统通过集成传感器网络代表了一种先进的车辆监控和维护方法，持续分析多个车辆系统。这些系统跟踪电池健康、电机性能、刹车和悬挂组件，同时构建组件交互的动态模型。AI监控温度、振动、电力负载和机械应力之间的关系，以预测和预防潜在故障。系统采取主动措施，如调整充电模式以减少电池应力，修改再生刹车以最小化磨损。这种预测性维护方法将传统的被动车辆维护转变为理解并响应真实世界条件的主动系统。
架构概述
在本博客中，您将了解改变物理AI驱动的预测性维护的不同类型生成式AI应用，以及AWS服务如何支持这些创新。
AWS物联网、人工智能/机器学习和生成式AI通过为物理AI驱动的预测性维护提供创新解决方案，改变了联网车辆，特别是电动汽车的格局。这些先进技术的整合为更高效、更有效的电动汽车维护方法铺平了道路，通过对物理系统的深入理解确保其最佳性能和寿命。
许多汽车客户使用AWS物联网开发和管-理他们的物理AI应用。AWS物联网使电动汽车能够连接到云并传输关于其状况和性能的实时数据，包括组件之间的空间关系和物理交互。然后使用AWS AI/ML服务分析这些数据，这些服务可以识别模式、检测异常，并通过理解不同系统在现实世界中如何交互的物理原理来预测潜在问题。
生成式AI在物理AI驱动的预测性维护中在四个关键阶段运行：机器优先级使用检索增强生成系统分析结构化和非结构化维护数据，确定哪些设备需要优先关注；故障预测通过实时分析和ML模型处理机器传感器数据，在故障发生前预测设备故障；维修计划生成利用大型语言模型通过集成多个来源的数据创建包含指令和资源分配的全面工作订单；维护指导生成使用生成式AI结合服务说明和维修计划，为技术人员提供增强的、可操作的指导。
这种方法使汽车制造商能够收集关于车辆在真实世界物理条件下性能的丰富数据，通过理解车辆如何与其物理环境交互来改进未来车辆设计，并就考虑真实世界物理和使用模式的组件改进做出明智决策。
架构详解
1. 数据摄取和处理
联网车辆为汽车制造商提供了提高车辆质量、安全和自主性的机会。然而，这些进步也带来了挑战，特别是在有效管理和利用联网车辆产生的大量数据方面。捕获车辆数据的任务因不同制造商使用的电子控制单元专有数据格式的多样性以及与扩展数据收集操作相关的巨大成本而变得复杂。
AWS IoT FleetWise是AWS为汽车行业构建的专用服务。它允许您轻松收集、转换和传输车辆数据，无论品牌、型号或选项如何。该服务标准化数据格式，使其更容易在云中分析，无需自定义数据收集系统。通过AWS IoT FleetWise，您可以使用智能过滤功能将近实时地将数据传输到云中。通过选择要传输的数据并定义基于天气条件、位置或车辆类型等参数的规则和事件，您可以减少发送到云的数据量。
在本节中，我们将利用AWS IoT FleetWise收集车辆数据并存储在S3中，用于训练预测分析的机器学习模型。
在车辆上设置AWS IoT FleetWise边缘代理 - 创建AWS IoT FleetWise的边缘代理，促进车辆与云之间的通信。边缘代理是用C++编写的功能完整的嵌入式软件，设计用于车辆数据收集，可以在大多数基于嵌入式Linux的平台上运行。IoT FleetWise控制边缘代理从车辆收集和传输什么数据。
创建信号目录 - 信号以不同类型构建车辆数据和元数据：传感器捕获实时测量值如温度，存储每个信号的名称、数据类型和单位；属性包含固定详细信息如制造商和生产日期；分支创建层次化组织 - 车辆分支到动力总成，其中包含内燃机子分支。传感器数据跟踪即时车辆状态包括液位、温度和振动；执行器数据控制设备状态，用于电机和门锁等组件。当您调整设备时 - 如打开或关闭加热器 - 您更新其执行器数据。
信号目录通过预定义信号简化车辆建模。AWS IoT FleetWise集成车辆信号规范，定义标准信号如"vehicle_speed"以公里/小时为单位。这个标准传感器和信号的中心存储库通过有效的信号重用加速新车辆模型创建。
创建车辆模型 - 您使用信号建立车辆模型，标准化您的车辆格式。车辆模型确保相同类型多个车辆的统一数据，实现从车辆车队的高效数据处理。从相同车辆模型创建的车辆继承一致的信号集。
创建解码器清单 - 解码器清单包含AWS IoT FleetWise用于将二进制车辆数据转换为易于理解值的解码信息。IoT FleetWise支持OBD-II、CAN总线和车辆中间件如ROS2。例如，如果您的车辆使用OBD网络接口，解码器清单应包含信号，将ID为11的消息和像0000×11的二进制数据与OBDCoolantTemperature关联。
创建车辆 - 车辆是车辆模型的实例。车辆必须从车辆模型创建并与解码器清单关联。车辆上传一个或多个数据流到云。例如，车辆可以发送里程、电池电压和加热器状态数据到云。
创建和部署收集车辆数据的活动 - 一旦车辆被建模，并且信号目录已创建，您现在可以使用模型内创建的信号创建数据收集活动。活动是数据收集规则的编排。活动为AWS IoT FleetWise的边缘代理软件提供关于如何选择、收集和传输数据到云的指令。所有活动都在云中创建。在团队成员将活动标记为批准后，AWS IoT FleetWise自动将它们部署到车辆。汽车团队可以选择将活动部署到特定车辆或车辆车队。边缘代理软件在运行的活动部署到车辆之前不会开始收集车辆网络数据。
在S3中存储车辆数据 - AWS IoT FleetWise的边缘代理软件将选定的车辆数据传输到Amazon Timestream或Amazon Simple Storage Service。在您的数据到达数据目的地后，您可以使用其他AWS服务来可视化和共享它。
2. 预测性维护模型训练
机器学习算法在这里用于执行预测性维护分析，以预测设备故障和优化维护活动。预测性维护利用实时数据分析与电动汽车故障相关的各种因素，从而能够预测潜在故障发生。这种主动方法可以有效最小化计划外车辆故障，延长电动汽车部件寿命，并降低总体维修成本。
一旦电动汽车数据进入AWS环境，它被存储在Amazon S3存储桶中。存储在Amazon S3中的数据然后用于从训练和部署的ML模型生成实时预测。这些预测可以进一步处理并被下游应用程序利用，以采取必要行动并启动预测性维护活动。
该解决方案由以下部分组成：
模型训练和部署 - 我们利用数据存储库中的预测性维护数据集，使用SageMaker和XGBoost算法训练机器学习模型。随后，我们将训练好的模型部署到SageMaker异步推理端点。
训练模型 - 为了训练我们的模型，我们首先将电动汽车数据存储在Amazon S3中。这使我们能够安全高效地存储我们将要处理的大量数据。一旦数据存储完毕，我们可以开始使用Amazon SageMaker Training进行训练过程。该服务设计用于大规模处理各种机器学习模型的训练。其能力使我们即使处理大型数据集也能快速准确地训练模型，我们可以确保模型训练既高效又有效，从而产生高质量结果。
近实时电动汽车数据摄取 - 电动汽车数据从车辆收集，在AWS环境中处理，然后存储在Amazon S3中。这些数据包括重要参数如电池电压、电池温度、电机健康、位置等。随后，触发Amazon Lambda函数调用异步Amazon SageMaker端点。
近实时执行预测性维护 - 异步Amazon SageMaker端点用于从部署的模型为传入的电动汽车数据生成推理。这些端点特别适合预测性维护工作负载，因为它们支持更大的有效负载大小，并可以在几分钟内生成推理。从模型生成的推理存储在Amazon S3中。这些推理可用于生成仪表板、可视化和执行生成式AI任务。
为确保您的预测性维护解决方案在规模上保持有效，请参考AWS完善架构框架的机器学习原则实施强大的训练和部署管道。
3. 生成式AI
使用AWS Glue爬虫创建AWS Glue数据目录。使用Amazon Bedrock上的Titan-Text-Embeddings模型，将元数据转换为嵌入并存储在Amazon OpenSearch Serverless向量存储中，这作为我们RAG框架中的知识库。在此阶段，流程已准备好接收自然语言查询。
用户在自然语言中输入查询。您可以使用任何Web应用程序提供聊天UI。因此，我们在帖子中未涵盖UI详细信息。
解决方案通过相似性搜索应用RAG框架，从向量数据库的元数据中添加额外上下文。此表用于查找正确的表、数据库和属性。
模型获取生成的SQL查询并连接到Athena验证语法。
最后，我们使用Athena运行SQL并生成输出。这里，输出呈现给用户。为了架构简单性，我们未展示此步骤。
结论
生成式AI和物理AI的融合正在从根本上重塑各行业的基于状态和预测性的维护。正如我们在整个讨论中探讨的，生成式AI分析庞大数据集、生成合成训练场景和提供智能推荐的能力正在改变物理AI系统监控、诊断和维护自身的方式。从预测电池退化的电动汽车到自主安排维护的工业机器人，我们正在见证一个范式转变，智能系统不仅执行任务 - 它们积极保护和优化自身的操作能力。