Anomaliedetectie

Home > Documentatie > Kennisdatabase > Anomaliedetectie

Anomaliedetectie

Om de gezondheid van uw activa goed te kunnen opvolgen, zijn de iQunet sensoren ontwikkeld om intervalgebaseerde metingen uit te voeren (bijvoorbeeld 1 meting elk uur of elke dag) in plaats van 1 meting per kwartaal of zelfs 1 per jaar. Op deze manier wordt er een grote hoeveelheid data verzameld en opgeslagen op uw lokale iQunet Server. Op basis van deze gegevens kan er een consistente trend worden opgebouwd. Door deze trends te analyseren, krijgt u inzicht in de gedragsveranderingen van de installatie en kunt u indien nodig corrigerende maatregelen nemen.

 

iQunet biedt een Anomaliedetectie Service aan om u te helpen bij deze analyse. Nadat u zich heeft geabonneerd op deze service, worden alle historische sensorgegevens die zijn opgeslagen op uw lokale iQunet Server voor de gespecifieerde trainingsperiode automatisch gecomprimeerd en eenmalig doorgestuurd naar de iQunet Machine Learning Servers (in het iQunet-gebouw) om een ​​Anomaliedetectie-datamodel te berekenen. Dit model wordt vervolgens teruggestuurd en opgeslagen op uw lokale iQunet Server voor continue lokale anomaliebewaking (op abonnementsbasis). Nieuwe metingen die teveel verschillen van het berekende datamodel, worden gedetecteerd als afwijkingen (anomalieën) en kunnen worden opgevolgd en gemarkeerd (verschil op basis van de Mean Squared Error).

In het iQunet Sensor Dashboard kunt u trendgrafieken van deze afwijkingen visualiseren en alarmniveaus instellen.

 

Wij bieden u een kant-en-klare Anomaliedetectie Service, geïntegreerd in de iQunet software.

 

 

Anomaly Monitoring Service overview

 

Screenshot of the iQunet Anomaly Monitor