एनोमली डिटेक्शन के लिए कास्परस्की मशीन लर्निंग औद्योगिक वातावरण में डाउनटाइम की भविष्यवाणी करता है। यह प्रारंभिक चरण में उत्पादन प्रक्रियाओं में विचलन की पहचान करने और डाउनटाइम्स को कम करने की अनुमति देता है।
समाधान मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से लैस है जो मशीन सेंसर से टेलीमेट्री का विश्लेषण करता है। जब विनिर्माण प्रक्रिया पैरामीटर (टैग) अप्रत्याशित रूप से व्यवहार करते हैं तो यह अलर्ट ट्रिगर करके मशीन विफलताओं की चेतावनी देता है। एनोमली डिटेक्शन के लिए कास्परस्की मशीन लर्निंग भी विस्तृत विसंगति विश्लेषण के लिए फीचर से भरपूर विज़ुअल इंटरफ़ेस और उपयोगकर्ताओं के डैशबोर्ड पर अलर्ट भेजने के लिए मौजूदा सिस्टम के साथ उत्पाद को एकीकृत करने के लिए टूल प्रदान करता है।
औद्योगिक प्रणालियाँ आमतौर पर विफलताओं को बर्दाश्त नहीं करती हैं
औद्योगिक वातावरण में, सुचारू संचालन आवश्यक है; औद्योगिक नियंत्रण प्रणालियों पर उपकरणों की खराबी, परिचालन त्रुटियों या साइबर हमलों से बचा जाना चाहिए। हालांकि, जब सबसे खराब होता है, तो शुरुआती पहचान डाउनटाइम, बर्बाद संसाधनों और अन्य गंभीर परिणामों के प्रभाव को कम करने में मदद कर सकती है। कास्परस्की के अनुमान के अनुसार, डाउनटाइम में 50 प्रतिशत की कमी से एक बड़े बिजली संयंत्र के लिए $1 मिलियन तक की वार्षिक बचत या तेल रिफाइनरी के लिए $2,5 मिलियन की वार्षिक बचत संभव हो जाती है।
मशीन सीखने के लिए तंत्रिका नेटवर्क
एनोमली डिटेक्शन न्यूरल नेटवर्क के लिए कैस्पर्सकी मशीन लर्निंग वास्तविक समय में उत्पादन प्रक्रिया में उपयोग किए जाने वाले विभिन्न सेंसर की टेलीमेट्री का विश्लेषण करती है। समाधान मामूली विसंगतियों का भी पता लगाता है, जैसे सिग्नल डायनेमिक्स या सिग्नल सहसंबंधों में बदलाव, और उपयोगकर्ताओं को उनकी सीमा तक पहुंचने और प्रदर्शन को प्रभावित करने से पहले सूचित करता है। यह संयंत्र संचालकों को निवारक उपाय करने में सक्षम बनाता है। विसंगतियों का पता लगाने में सक्षम होने के लिए, तंत्रिका नेटवर्क ऐतिहासिक टेलीमेट्री डेटा से मशीन के सामान्य व्यवहार को सीखता है। क्या उत्पादन प्रक्रिया का एक पैरामीटर बदलता है, उदाहरण के लिए क्योंकि एक नए प्रकार का कच्चा माल पेश किया जाता है या मशीन का एक हिस्सा बदल दिया जाता है, एक ऑपरेटर तंत्रिका नेटवर्क को अपडेट करने के लिए मशीन सीखने के प्रशिक्षण को फिर से चला सकता है। मशीन लर्निंग आधारित डिटेक्टर के अलावा, विशिष्ट मामलों के लिए कस्टम डायग्नोस्टिक नियम भी जोड़े जा सकते हैं।
विसंगति का पता लगाने के लिए कैस्पर्सकी मशीन लर्निंग
विसंगति का पता लगाने के लिए कास्परस्की मशीन लर्निंग का उपयोग मौजूदा सुविधा के बुनियादी ढांचे में किया जा सकता है और इसके लिए अतिरिक्त सेंसर लगाने की आवश्यकता नहीं है। डेटा प्राप्त करने और विसंगतियों की रिपोर्ट करने के लिए, Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection, SCADA जैसे औद्योगिक नियंत्रण प्रणालियों से जुड़ती है। वैकल्पिक रूप से, समाधान को नेटवर्क के लिए Kaspersky Industrial CyberSecurity में एकीकृत किया जा सकता है। उत्पाद मूल रूप से ओपीसी यूए, एमक्यूटीटी, एएमक्यूपी और आरईएसटी जैसे सामान्य प्रोटोकॉल का समर्थन करता है, जिससे यह विभिन्न उपकरणों के साथ सिस्टम पर लागू होता है।
एनोमली डिटेक्शन कंसोल के लिए कास्परस्की मशीन लर्निंग (छवि: कास्परस्की)।
विसंगति का पता लगाने के लिए कास्परस्की मशीन लर्निंग पता लगाई गई विसंगतियों का विश्लेषण करने के लिए एक दृश्य इंटरफ़ेस प्रदान करता है। सभी निगरानी प्रक्रियाओं के विज़ुअलाइज़्ड आरेखों के कारण, एक विशेषज्ञ यह देख सकता है कि सिस्टम के किस भाग में, कब और क्या गलत हुआ।
सुचारू उत्पादन के लिए अपरिहार्य उपकरण
"उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और विशिष्ट औद्योगिक प्रक्रियाओं के अनुकूल होने की क्षमता Kaspersky मशीन लर्निंग फॉर एनोमली डिटेक्शन को सुचारू उत्पादन के लिए एक अनिवार्य उपकरण बनाती है," Kaspersky में प्रौद्योगिकी अनुसंधान विभाग के प्रमुख एंड्री लावेंटयेव ने कहा। "समाधान एक जटिल वातावरण में विसंगतियों का पता लगाने की क्षमता के साथ निगरानी सेवाओं और मशीन ऑपरेटर विशेषज्ञता का पूरक है। विसंगतियों के कारण के बावजूद, प्रारंभिक चेतावनी डाउनटाइम, उपकरण की विफलता और आपदाओं को रोक सकती है। हम कई वर्षों से प्रौद्योगिकी विकसित कर रहे हैं और आज पूर्ण विकसित उत्पाद की सामान्य उपलब्धता की घोषणा करते हुए खुशी हो रही है ताकि ग्राहक इन लाभों का लाभ उठा सकें।
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