Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection predice el tiempo de inactividad en entornos industriales. Esto permite identificar desviaciones en los procesos de producción en una etapa temprana y reducir los tiempos de inactividad.
La solución está equipada con algoritmos de aprendizaje automático que analizan la telemetría de los sensores de las máquinas. Advierte de fallas en la máquina activando alertas cuando los parámetros del proceso de fabricación (etiquetas) se comportan de manera inesperada. Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection también proporciona una interfaz visual rica en funciones para el análisis detallado de anomalías y herramientas para integrar el producto con los sistemas existentes para enviar alertas a los paneles de los usuarios.
Los sistemas industriales no suelen tolerar los fallos
En entornos industriales, el buen funcionamiento es fundamental; Deben evitarse fallos de funcionamiento de los equipos, errores de funcionamiento o ciberataques a los sistemas de control industrial. Sin embargo, cuando sucede lo peor, la detección temprana puede ayudar a reducir el costo del tiempo de inactividad, el desperdicio de recursos y el impacto de otras consecuencias graves. Según las estimaciones de Kaspersky, una reducción del 50 % en el tiempo de inactividad permite ahorros anuales de hasta $1 millón para una planta de energía grande o $2,5 millones para una refinería de petróleo.
Red neuronal para el aprendizaje automático
La red neuronal Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection analiza en tiempo real la telemetría de varios sensores utilizados en el proceso de producción. La solución detecta incluso anomalías menores, como un cambio en la dinámica de la señal o en las correlaciones de la señal, y notifica a los usuarios antes de que alcancen sus límites y afecten el rendimiento. Esto permite a los operadores de la planta tomar medidas preventivas. Para poder detectar anomalías, la red neuronal aprende el comportamiento normal de la máquina a partir de datos históricos de telemetría. Si un parámetro del proceso de producción cambia, por ejemplo, porque se introduce un nuevo tipo de materia prima o se reemplaza una parte de la máquina, un operador puede ejecutar el entrenamiento de aprendizaje automático nuevamente para actualizar la red neuronal. Además de un detector basado en aprendizaje automático, también se pueden agregar reglas de diagnóstico personalizadas para casos específicos.
Aprendizaje automático de Kaspersky para la detección de anomalías
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection se puede utilizar en la infraestructura de la instalación existente y no requiere la instalación de sensores adicionales. Para obtener datos y reportar las anomalías, Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection se conecta a sistemas de control industrial como SCADA. Como alternativa, la solución se puede integrar en Kaspersky Industrial CyberSecurity for Networks. El producto admite de forma nativa protocolos comunes como OPC UA, MQTT, AMQP y REST, lo que lo hace aplicable a sistemas con diferentes dispositivos.
Kaspersky Machine Learning para la consola de detección de anomalías (Imagen: Kaspersky).
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection proporciona una interfaz visual para analizar las anomalías detectadas. Debido a los diagramas visualizados de todos los procesos monitoreados, un experto puede ver qué salió mal, cuándo y en qué parte del sistema.
Herramienta indispensable para una producción fluida
"Los algoritmos avanzados de aprendizaje automático y la capacidad de adaptarse a procesos industriales específicos hacen de Kaspersky Machine Learning para la detección de anomalías una herramienta indispensable para una producción fluida", dijo Andrey Lavrentyev, director del Departamento de Investigación Tecnológica de Kaspersky. “La solución complementa los servicios de monitoreo y la experiencia de los operadores de máquinas con la capacidad de detectar anomalías en un entorno complejo. Independientemente de la causa de las discrepancias, la alerta temprana puede evitar tiempos de inactividad, fallas en los equipos y desastres. Hemos estado desarrollando la tecnología durante varios años y nos complace anunciar hoy la disponibilidad general del producto completo para que los clientes puedan aprovechar estos beneficios”.
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