text: Machine-Learning-Lösung
  Die ML-Lösung von Kaspersky warnt vor Maschinenfehlern, sobald sich die Parameter des Herstellungsprozesses unerwartet verhalten. Bild: Kaspersky Labs GmbH
  Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection ist ab sofort kommerziell erhältlich. Damit lassen sich Abweichungen in den Produktionsprozessen frühzeitig erkennen und Ausfallzeiten reduzieren. Die Lösung ist mit Machine-Learning-(ML-)Algorithmen ausgestattet, die die Telemetrie von Maschinensensoren analysieren. Sie warnt vor Maschinenfehlern, sobald sich die Parameter des Herstellungsprozesses (Tags) unerwartet verhalten. Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection bietet darüber hinaus eine funktionsreiche visuelle Oberfläche für die detaillierte Analyse der Anomalien sowie Tools, mit denen das Produkt in vorhandene Systeme integriert werden kann, um Warnungen an die Dashboards der Nutzer zu senden.
  Das neuronale Netzwerk analysiert in Echtzeit die Telemetrie verschiedener Sensoren, die im Produktionsprozess verwendet werden. Die Lösung erkennt bereits geringfügige Abweichungen, wie beispielsweise eine Änderung der Signaldynamik oder Signalkorrelationen, und benachrichtigt die Nutzer, bevor die Werte ihre Grenzbereiche erreichen und die Leistung beeinflussen.
  Neuronales Netzwerk lernt aus historischen Telemetriedaten
  Um Anomalien erkennen zu können, lernt das neuronale Netzwerk das normale Verhalten der Maschine aus historischen Telemetriedaten. Sollte sich ein Parameter des Produktionsprozesses ändern, weil zum Beispiel eine neue Art von Rohmaterial eingeführt oder ein Teil der Maschine ersetzt wird, kann ein Bediener das ML-Training erneut ausführen, um das neuronale Netzwerk zu aktualisieren. Zusätzlich zu einem ML-basierten Detektor können auch individuelle Diagnoseregeln für bestimmte Fälle hinzugefügt werden.