## 视频
<video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/INO106-Driving_efficiency_and_sustainability_with_AWS_innovation_mechanisms-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video>
## 导读
在全球范围内,C-suite 层更加重视可持续发展工作。成功的可持续发展计划不仅能减少企业的碳足迹,还能影响企业的底线成本。在本论坛中,您将了解一家企业如何利用亚马逊云科技机制和服务(如 PRFAQ 和原型设计中心)来提高运营效率并支持可持续发展工作。了解他们如何利用 Amazon IoT TwinMaker 优化制造流程,并为员工提供利用率、流量和设备状态的实时可视性。
## 演讲精华
<font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共1200字,阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font>
约翰·马蒂凯宁,作为KONE公司的数字创新负责人,通过讲述在繁忙公共场所(如地铁站)所面临的日常挑战,为演讲奠定了基调。他以生动的描绘展示了一个拥挤的地铁站台,自动扶梯出现故障,使得数千名不耐烦的乘客在超过30分钟的队伍中等待,从而导致他们错过重要的约会。作为父母,需要推着婴儿车在成千上万的焦躁不安的乘客中艰难穿行。这类令人不悦的情况在主要地铁站非常普遍,特别是在高峰时段或设备出现故障时,每周甚至会发生多次。
马蒂凯宁解释道,KONE作为全球领先的电梯和自动扶梯领域企业,在全球数十万个建筑中拥有超过160万台在役设备。每天有3万名技术人员执行超过7万次客户访问,KONE的设备每周约移动70亿人次。这相当于在仅仅7天内移动全球70亿人口!KONE在使城市对生活在市区的50%以上的人口更加宜居和可持续方面发挥着关键作用。任何对KONE运营的干扰都将对数十亿城市居民的城市生活流动产生严重影响。
仅保持设备正常运行已不足以满足需求。KONE希望优化“人流”——每日数百万人在建筑物内外移动的方式。糟糕的人流可能导致严重的麻烦,如错过班车、长达30分钟或更长的等待时间,甚至在拥挤的空间(如地铁站)中对数千人造成安全风险。通过深入了解客户在人流方面的挑战,KONE定义了一个关于“认知人流”的愿景——利用物联网传感器、视频摄像头、设备遥测及其他数据源,结合AI和高级分析等数字解决方案,自动分析和调整每天数百万人的移动,以确保安全便捷的旅程。
实现这一愿景的核心驱动力在于亚马逊云科技在2021年re:Invent上推出的IoT TwinMaker技术。这项技术可以创建物理系统的虚拟表示,即数字孪生。KONE公司意识到,人流数字孪生的重要性在于优化大型基础设施如火车站、机场和商业建筑中数千到数百万人的流动。在与亚马逊云科技深入探讨后,KONE决定在赫尔辛基总部的数字化双胞胎上进行实验,该大楼包括两座塔楼和8层楼,共有2000名员工。这个原型将TwinMaker与KONE的人流模拟软件集成在一起,以创建建筑的数字孪生模型。通过8部电梯上的传感器实时获取速度、楼层和门状态等参数,以及4部电梯轿厢的视频摄像头馈送,以监控电梯的位置和使用情况。这些数据用于计算人流指标,展示每个楼层的电梯等待时间。这个原型使得KONE能够实时监控其总部大楼的人流并识别拥堵区域。
由于原型的巨大成功,KONE进一步拓展了该项目,通过与一台KONE 24/7 Connected Services机器人连接并将机器人在建筑物内移动时的实时视频流集成,实现了远程监控人流的功能。这使得利益相关者对用于优化人流的数字化双胞胎愿景更加热情。然而,仍有一个问题需要解决——KONE应首先开发哪些特定功能的数字孪生以便为每天数百万的乘客优化人流?亚马逊云科技的Working Backwards方法为我们提供了答案。
Jason Mortenson,全球Working Backwards负责人,解释了这一以客户为中心的创新五阶段过程:1)倾听客户需求;2)明确具体问题;3)确定解决方案;4)撰写新闻报道和[常见问题解答](https://aws.amazon.com/cn/getting-started/faq/?trk=cndc-detail),阐述解决方案;5)寻求反馈,迭代并建立。这一新闻报道和多页[常见问题解答](https://aws.amazon.com/cn/getting-started/faq/?trk=cndc-detail)有助于利益相关者就优先事项达成一致。
作为一家企业,KONE的目标是服务于管理数百万通勤者的地铁运营商。然而,拥挤的车站经常导致数千名通勤者面临30分钟以上的延误和安全风险。为了解决这一问题,KONE采用了实时人流洞察来优化数百万人的交通流量。通过新闻稿和[常见问题解答](https://aws.amazon.com/cn/getting-started/faq/?trk=cndc-detail),利益相关者得以保持同步,降低了创新风险,并及早收集客户反馈。
为了构建地铁车站解决方案的原型,KONE与亚马逊云科技PACE团队紧密合作。这使得项目细节的高效整合成为可能。KONE致力于打造一个可扩展的基础设施,以实现在各种建筑类型下从每天数千人到数百万人的人流优化,同时注重可持续性。
原型将KONE的电梯和扶梯与亚马逊云科技的IoT Core连接,以实时接收速度、楼层和门状态等参数。结合KONE的人流模拟软件并将数据存储在亚马逊Timestream中,以便使用亚马逊QuickSight等服务进行高级分析。此外,还使用了亚马逊Sumerian构建地铁站的3D数字孪生模型,并通过亚马逊TwinMaker连接到设备实时数据。一个用于显示3D数字孪生模型和监控实时人流量指标的Web应用程序已通过亚马逊CloudFront和Lambda构建完成。KONE的地铁运营商可以通过可视化数字孪生来查看拥堵点并确定需要优化的区域。这个架构强调效率和可持续性的托管服务,例如亚马逊托管Grafana和[无服务器](https://aws.amazon.com/cn/serverless/?trk=cndc-detail)函数。
如今,KONE正与北欧每日管理数万名通勤者的地铁运营商共同测试这一解决方案。在整个过程中,利益相关者的参与是实现愿景并为数百万人流优化奠定基础的关键。原型为可重复、可扩展的解决方案奠定了基础,该解决方案可以接收来自数千台电梯、扶梯、摄像头和传感器的实时数据,以优化多个地铁站的人流。KONE还从中获得了关于云平台中的系统成本效益运行方面的有价值见解。
总的来说,KONE的故事展示了其以客户为导向的创新实力,通过快速尝试并运用亚马逊云科技的IoT Core、Timestream和TwinMaker等技术服务,结合高级分析和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)来解决实际问题,如优化数百万通勤者的人流。演讲者们鼓励观众们融入创新文化,利用亚马逊云科技的资源,并在创新过程中寻找乐趣。对于想要深入了解的人,还强调了其他相关的re:Invent内容。
**下面是一些演讲现场的精彩瞬间:**
亚马逊云科技通过提供创新的解决方案,协助客户提高效率、打造可持续发展的方案并降低创新的风险。
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行业领导者分享了如何运用五个简单的问题来深入了解客户需求的过程。
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新闻稿强调公司和客户应关注产品为客户带来的价值和益处,而非公司自身的利益。
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这个解决方案主要面向繁忙地铁站的运营者,这些人在公共交通领域扮演着重要的角色。
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演讲者阐述了在应用技术资源之前,先使用可点击的线框和可用性专家来验证和完善解决方案的方法,以确保高效创新。
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领导者强调了亚马逊云科技在可持续发展方面的新功能,例如客户碳足迹工具,可以帮助客户制定和实现可持续发展目标。
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此外,领导者还向与会者提供了二维码,方便他们索取会议资料并了解更多关于公司的文化和创新信息。
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## 总结
亚马逊云科技创新驱动效率和可持续发展:
概述:
本次讲座探讨了全球电梯和自动扶梯行业领导者KONE公司如何与亚马逊云科技展开合作,通过实践来提高效率、打造可持续解决方案并降低创新风险。他们运用的重要创新策略包括利用亚马逊云科技的IoT TwinMaker创建数字孪生以及逆向工作法(Working Backwards)来解决客户需求问题。
核心要点:
1. KONE公司在优化「人流」方面面临着挑战——即建筑物内部和之间人员的流动方式。他们的目标是借助数据和数字化方案来自动分析并调整人流,实现「认知人流」。
2. 为实现这一目标,KONE开始尝试使用亚马逊云科技的IoT TwinMaker技术为其总部创建数字孪生,以便监控电梯的运行和服务质量。此举赢得了利益相关者的信任并对实现愿景充满热情。
3. 他们采用了逆向工作法来确定拥挤地铁站所引发的不便和问题。解决方案是通过实时数据分析优化人流并采取相应的缓解措施。
4. 在实施原方案时,他们将KONE的设备连接至云端,并通过他们的人流模拟器进行分析。此外,还为地铁运营商创建了一个3D网页应用,以可视化洞察结果。这使得能够与客户进行真实的测试。
结论:
通过与亚马逊云科技紧密合作并采用以客户为中心的方法,KONE公司成功打造了优化人流的高效且可持续的解决方案。主要的成果包括在创新文化、关注客户需求以及利用亚马逊云科技的服务和专长方面的进步。
## 演讲原文
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