Según un estudio reciente, el tiempo de inactividad no planificado le cuesta a la industria unos 50 2022 millones de dólares estadounidenses al año. Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection ayuda a identificar desviaciones en los procesos de producción en una etapa temprana y, por lo tanto, reduce los tiempos de inactividad. Kaspersky MLAD es uno de los productos TOP de 3 para la seguridad. Kaspersky MLAD ocupó el tercer lugar en la categoría "Seguridad y protección" en la encuesta de lectores de la revista Computer & Automation.
La solución está equipada con algoritmos de aprendizaje automático que analizan la telemetría de los sensores de las máquinas en tiempo real. Tan pronto como los parámetros del proceso de fabricación (etiquetas) se comportan de forma inesperada, se activan las advertencias. El enfoque innovador también fue confirmado recientemente por una patente estadounidense.
Descubrir anomalías a través del aprendizaje automático
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.
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.
El tiempo de inactividad cuesta miles de millones de dólares
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. 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.
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