Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection prédit les temps d'arrêt dans les environnements industriels. Cela permet d'identifier à un stade précoce les écarts dans les processus de production et de réduire les temps d'arrêt.
La solution est équipée d'algorithmes d'apprentissage automatique qui analysent la télémétrie à partir de capteurs de machine. Il avertit des défaillances de la machine en déclenchant des alertes lorsque les paramètres du processus de fabrication (tags) se comportent de manière inattendue. Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection fournit également une interface visuelle riche en fonctionnalités pour une analyse détaillée des anomalies et des outils pour intégrer le produit aux systèmes existants afin d'envoyer des alertes aux tableaux de bord des utilisateurs.
Les systèmes industriels ne tolèrent généralement pas les pannes
Dans les environnements industriels, le bon fonctionnement est essentiel ; Les dysfonctionnements des équipements, les erreurs de fonctionnement ou les cyberattaques sur les systèmes de contrôle industriels doivent être évités. Cependant, lorsque le pire se produit, une détection précoce peut aider à réduire le coût des temps d'arrêt, le gaspillage des ressources et l'impact d'autres conséquences graves. Selon les estimations de Kaspersky, une réduction de 50 % des temps d'arrêt permet des économies annuelles pouvant atteindre 1 million de dollars pour une grande centrale électrique ou 2,5 millions de dollars pour une raffinerie de pétrole.
Réseau de neurones pour l'apprentissage automatique
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection réseau de neurones analyse en temps réel la télémétrie de divers capteurs utilisés dans le processus de production. La solution détecte même les anomalies mineures, telles qu'un changement dans la dynamique du signal ou les corrélations du signal, et avertit les utilisateurs avant qu'ils n'atteignent leurs limites et n'affectent les performances. Cela permet aux exploitants d'usines de prendre des mesures préventives. Afin de pouvoir détecter les anomalies, le réseau de neurones apprend le comportement normal de la machine à partir des données de télémétrie historiques. Si un paramètre du processus de production change, par exemple parce qu'un nouveau type de matière première est introduit ou qu'une partie de la machine est remplacée, un opérateur peut exécuter à nouveau la formation d'apprentissage automatique pour mettre à jour le réseau neuronal. En plus d'un détecteur basé sur l'apprentissage automatique, des règles de diagnostic personnalisées peuvent également être ajoutées pour des cas spécifiques.
Kaspersky Machine Learning pour la détection des anomalies
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection peut être utilisé dans l'infrastructure de l'installation existante et ne nécessite pas l'installation de capteurs supplémentaires. Pour obtenir des données et signaler les anomalies, Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection se connecte aux systèmes de contrôle industriels tels que SCADA. Alternativement, la solution peut être intégrée à Kaspersky Industrial CyberSecurity for Networks. Le produit prend en charge nativement les protocoles courants tels que OPC UA, MQTT, AMQP et REST, ce qui le rend applicable aux systèmes avec différents appareils.
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection fournit une interface visuelle pour analyser les anomalies détectées. Grâce aux diagrammes visualisés de tous les processus surveillés, un expert peut voir ce qui s'est mal passé, quand et dans quelle partie du système.
Outil indispensable pour une production fluide
« Les algorithmes avancés d'apprentissage automatique et la capacité à s'adapter à des processus industriels spécifiques font de Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection un outil indispensable pour une production fluide », a déclaré Andrey Lavrentyev, responsable du département de recherche technologique chez Kaspersky. « La solution complète les services de surveillance et l'expertise des opérateurs de machines avec la capacité de détecter les anomalies dans un environnement complexe. Quelle que soit la cause des écarts, l'alerte précoce peut prévenir les temps d'arrêt, les pannes d'équipement et les catastrophes. Nous développons la technologie depuis plusieurs années et sommes heureux d'annoncer aujourd'hui la disponibilité générale du produit complet afin que les clients puissent profiter de ces avantages.
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