Amazon AI 節能革命：智慧監測技術引領綠色物流新時代

圖、文／永續新聞網 

Amazon近日宣布，該公司已開發並部署一系列人工智慧（AI）驅動的監測工具，以提升全球物流中心的水資源與能源管理效率，並推動企業永續發展目標。這些工具由 Amazon Web Services（AWS）子公司研發，包括FlowMS（水資源監測）、Base Building（暖通空調 HVAC 監測）及 Refrigeration Monitoring（冷藏系統監測）。目前，這些技術已成功幫助 Amazon降低位於蘇格蘭、西班牙與紐約等多個站點的水電消耗，並逐步擴展至全球超過150個物流中心。

▲Amazon透過AI監測技術提升水資源與能源管理效率，推動全球物流中心向智能化與永續發展邁進。（圖／永續新聞網）

AI智能監測技術助力節能減排

Amazon透過AI技術與機器學習（ML）技術，讓物流設施的基礎設施監測變得更加精準且高效。

FlowMS水資源監測

FlowMS透過分析建築物的水錶數據，偵測異常耗水情況並即時發出警報。

在Amazon位於蘇格蘭的物流中心，該工具成功發現一條地下水管洩漏問題，該洩漏每年可能導致高達900萬加侖的水資源流失。經過AI分析後，工程團隊迅速鎖定問題，並透過修復閥門避免進一步浪費。目前，FlowMS已於超過40個北美站點投入運作，並將持續擴大應用範圍。

Base Building暖通空調（HVAC）監測

該工具結合Amazon的SageMaker和Lambda機器學習技術，分析HVAC設備的運行數據、能耗以及當地天氣條件，以識別潛在異常。

在紐約某站點，Base Building成功發現一個錯誤校準的公用事業電錶，該電錶顯示的耗能比鄰近設施高出五倍。透過AI診斷，Amazon迅速修正錯誤，避免了大量不必要的能源浪費。

在西班牙的另一個物流中心，該工具協助識別了一台空調系統異常，並透過即時監測與預測模型，發現其實際製冷量與理論預測數據存在明顯差異，幫助工程團隊及時維修，提高能效。

Base Building目前也應用於Amazon的配送站，監測卸貨碼頭的門是否未關閉，確保裝卸貨後不會造成能源流失，進一步降低電力消耗。

Refrigeration Monitoring冷藏系統監測

該工具可即時監測冷藏單元，確保易腐食品保持在最佳存儲溫度，並利用AI預測可能出現異常的系統元件，提前發送警報。

在西班牙的一處站點，Refrigeration Monitoring成功發現了設備內除霜周期異常，原因是一組冷藏設備發生故障。這一異常若未被即時發現，可能導致大量食品損失與約1,000小時的設備停機時間，而AI工具幫助Amazon在問題擴大前迅速解決。

目前，該工具已於近100個北美站點 投入使用，並計劃進一步推廣至全球。

推動智能化與永續發展Amazon強化環保技術應用

Amazon一直積極推動智能技術與永續發展的融合，透過AI驅動的監測工具，有效提升能源與水資源的管理效率。該公司表示，這些技術將持續優化，並在全球更多站點推廣應用，以達成2040年實現碳中和 的目標。

「透過這些AI工具，我們能夠更精確地識別和解決能源與水資源浪費問題，這不僅能夠幫助我們節約運營成本，也為全球環保目標做出積極貢獻，」Amazon代表表示。

Amazon也強調，這些AI工具的應用不僅限於物流中心，未來計劃將技術擴展至辦公室、數據中心以及供應鏈管理等領域，以進一步提升企業的環保與營運效率。該公司正在與合作夥伴攜手開發更多AI應用，利用大數據與機器學習分析，幫助全球企業提升可持續發展能力。

此外，Amazon也積極參與國際環保政策制定，並與政府機構合作，確保其AI技術應用符合當地法規與產業標準。在環境永續發展目標的推動下，Amazon的AI監測技術有望成為物流業與供應鏈管理的新標準。

展望未來AI科技如何重塑企業營運模式

隨著這些技術的擴展應用，Amazon正加速推動全球供應鏈與物流系統的智能化與環保轉型，未來將繼續投入更多創新技術，實現更具可持續性的業務模式。透過這些技術，企業不僅可以大幅降低運營成本，還能提升營運效率並減少對環境的影響。

未來，Amazon計劃將AI應用拓展至更多全球市場，並進一步提升AI的監測與預測能力，讓能源與水資源管理更具智慧化與可持續性。隨著AI技術的進步，Amazon期望能夠為全球企業提供更完善的解決方案，推動整個行業向更環保、更高效的方向發展。