O Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection prevê o tempo de inatividade em ambientes industriais. Isso permite que os desvios nos processos de produção sejam identificados em um estágio inicial e os tempos de inatividade sejam reduzidos.
A solução está equipada com algoritmos de aprendizado de máquina que analisam a telemetria dos sensores da máquina. Ele avisa sobre falhas da máquina disparando alertas quando os parâmetros do processo de fabricação (tags) se comportam de forma inesperada. O Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection também fornece uma interface visual rica em recursos para análise detalhada de anomalias e ferramentas para integrar o produto aos sistemas existentes para enviar alertas aos painéis dos usuários.
Os sistemas industriais geralmente não toleram falhas
Em ambientes industriais, a operação suave é essencial; Mau funcionamento do equipamento, erros de operação ou ataques cibernéticos aos sistemas de controle industrial devem ser evitados. No entanto, quando o pior acontece, a detecção precoce pode ajudar a reduzir o custo do tempo de inatividade, desperdício de recursos e o impacto de outras consequências graves. De acordo com as estimativas da Kaspersky, uma redução de 50% no tempo de inatividade permite uma economia anual de até US$ 1 milhão para uma grande usina de energia ou US$ 2,5 milhões para uma refinaria de petróleo.
Rede neural para aprendizado de máquina
A rede neural Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection analisa em tempo real a telemetria de vários sensores usados no processo de produção. A solução detecta até mesmo anomalias menores, como uma mudança na dinâmica do sinal ou nas correlações do sinal, e notifica os usuários antes que eles atinjam seus limites e afetem o desempenho. Isso permite que os operadores da planta tomem medidas preventivas. Para poder detectar anomalias, a rede neural aprende o comportamento normal da máquina a partir de dados históricos de telemetria. Se um parâmetro do processo de produção mudar, por exemplo, porque um novo tipo de matéria-prima é introduzido ou uma parte da máquina é substituída, um operador pode executar o treinamento de aprendizado de máquina novamente para atualizar a rede neural. Além de um detector baseado em aprendizado de máquina, regras de diagnóstico personalizadas também podem ser adicionadas para casos específicos.
Kaspersky Machine Learning para Detecção de Anomalias
O Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection pode ser usado na infraestrutura da instalação existente e não requer a instalação de sensores adicionais. Para obter dados e relatar as anomalias, o Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection se conecta a sistemas de controle industrial, como o SCADA. Como alternativa, a solução pode ser integrada ao Kaspersky Industrial CyberSecurity for Networks. O produto suporta nativamente protocolos comuns como OPC UA, MQTT, AMQP e REST, tornando-o aplicável a sistemas com diferentes dispositivos.
Console de detecção de anomalias do Kaspersky Machine Learning (Imagem: Kaspersky).
O Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection fornece uma interface visual para analisar as anomalias detectadas. Devido aos diagramas visualizados de todos os processos monitorados, um especialista pode ver o que deu errado, quando e em qual parte do sistema.
Ferramenta indispensável para uma produção suave
"Algoritmos avançados de aprendizado de máquina e a capacidade de adaptação a processos industriais específicos tornam o Kaspersky Machine Learning para Detecção de Anomalias uma ferramenta indispensável para uma produção tranquila", disse Andrey Lavrentyev, Chefe do Departamento de Pesquisa de Tecnologia da Kaspersky. “A solução complementa os serviços de monitoramento e a experiência do operador da máquina com a capacidade de detectar anomalias em um ambiente complexo. Independentemente do que está causando as discrepâncias, o aviso antecipado pode evitar tempo de inatividade, falha de equipamento e desastres. Desenvolvemos a tecnologia há vários anos e temos o prazer de anunciar hoje a disponibilidade geral do produto completo para que os clientes possam aproveitar esses benefícios”.
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