Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection prevede i tempi di inattività negli ambienti industriali. Ciò consente di identificare tempestivamente le deviazioni nei processi di produzione e di ridurre i tempi di inattività.
La soluzione è dotata di algoritmi di apprendimento automatico che analizzano la telemetria dai sensori della macchina. Avvisa in caso di guasti della macchina attivando avvisi quando i parametri del processo di produzione (tag) si comportano in modo imprevisto. Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection fornisce anche un'interfaccia visiva ricca di funzionalità per un'analisi dettagliata delle anomalie e strumenti per integrare il prodotto con i sistemi esistenti per inviare avvisi alle dashboard degli utenti.
I sistemi industriali di solito non tollerano guasti
Negli ambienti industriali, il buon funzionamento è essenziale; Devono essere evitati malfunzionamenti delle apparecchiature, errori operativi o attacchi informatici ai sistemi di controllo industriale. Tuttavia, quando accade il peggio, il rilevamento precoce può aiutare a ridurre il costo dei tempi di inattività, lo spreco di risorse e l'impatto di altre gravi conseguenze. Secondo le stime di Kaspersky, una riduzione del 50% dei tempi di inattività consente risparmi annuali fino a 1 milione di dollari per una grande centrale elettrica o 2,5 milioni di dollari per una raffineria di petrolio.
Rete neurale per l'apprendimento automatico
La rete neurale Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection analizza in tempo reale la telemetria di vari sensori utilizzati nel processo di produzione. La soluzione rileva anche le anomalie minori, come un cambiamento nella dinamica del segnale o nelle correlazioni del segnale, e avvisa gli utenti prima che raggiungano i propri limiti e influiscano sulle prestazioni. Ciò consente agli operatori dell'impianto di adottare misure preventive. Per poter rilevare le anomalie, la rete neurale apprende il normale comportamento della macchina dai dati storici di telemetria. Se un parametro del processo produttivo cambia, ad esempio perché viene introdotto un nuovo tipo di materia prima o viene sostituita una parte della macchina, un operatore può eseguire nuovamente il training di machine learning per aggiornare la rete neurale. Oltre a un rilevatore basato sull'apprendimento automatico, è possibile aggiungere anche regole diagnostiche personalizzate per casi specifici.
Kaspersky Machine Learning per il rilevamento delle anomalie
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection può essere utilizzato nell'infrastruttura della struttura esistente e non richiede l'installazione di sensori aggiuntivi. Per ottenere dati e segnalare le anomalie, Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection si connette a sistemi di controllo industriale come SCADA. In alternativa, la soluzione può essere integrata in Kaspersky Industrial CyberSecurity for Networks. Il prodotto supporta nativamente protocolli comuni come OPC UA, MQTT, AMQP e REST, rendendolo applicabile a sistemi con dispositivi diversi.
Kaspersky Machine Learning per la console di rilevamento delle anomalie (Immagine: Kaspersky).
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection fornisce un'interfaccia visiva per l'analisi delle anomalie rilevate. Grazie ai diagrammi visualizzati di tutti i processi monitorati, un esperto può vedere cosa è andato storto, quando e in quale parte del sistema.
Strumento indispensabile per una produzione regolare
"Algoritmi avanzati di machine learning e la capacità di adattarsi a processi industriali specifici rendono Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection uno strumento indispensabile per una produzione fluida", ha affermato Andrey Lavrentyev, Head of Technology Research Department di Kaspersky. “La soluzione integra i servizi di monitoraggio e l'esperienza dell'operatore macchina con la capacità di rilevare anomalie in un ambiente complesso. Indipendentemente dalla causa delle discrepanze, l'avviso tempestivo può prevenire tempi di inattività, guasti alle apparecchiature e disastri. Abbiamo sviluppato la tecnologia per diversi anni e siamo lieti di annunciare oggi la disponibilità generale del prodotto completo in modo che i clienti possano sfruttare questi vantaggi.
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