Selon une étude récente, les temps d'arrêt imprévus coûtent à l'industrie environ 50 milliards de dollars par an. Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection aide à identifier les écarts dans les processus de production à un stade précoce et à réduire ainsi les temps d'arrêt. Kaspersky MLAD est l'un des produits TOP de 2022 pour la sécurité. Kaspersky MLAD a pris la 3ème place dans la catégorie "Safety and Security" dans le sondage des lecteurs de Computer & Automation Magazine.
La solution est équipée d'algorithmes d'apprentissage automatique qui analysent la télémétrie des capteurs de la machine en temps réel. Dès que les paramètres du processus de fabrication (tags) se comportent de manière inattendue, des avertissements sont déclenchés. L'approche innovante a également été récemment confirmée par un brevet américain.
Découvrez les anomalies grâce au machine learning
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.
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.
Les temps d'arrêt coûtent des milliards de dollars
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 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.
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