Teknoloji

Üretim süreçlerinin bozulacağını önceden görebiliyor

Endüstriyel ortamlarda teknolojik süreci ideal koşullarda tutmak, ekipman arızaları, operatör hataları veya endüstriyel kontrol sistemlerine yönelik siber saldırılar dahil her türlü kesintiyi önlemek çok önemli. Bu noktada erken tespit çözümleri bir şeylerin ters gittiğini anlayabilir, aksaklıkları önleyebilir ve dolayısıyla arıza süresinin maliyetini, hammadde israfını ve diğer ciddi sonuçların neden olabileceği etkileri azaltabilir. Kaspersky’nin tahminlerine göre kesinti süresinde yüzde 50 azalma, büyük bir elektrik santrali için yıllık 1 milyon dolar veya bir petrol rafinerisi için 2,5 milyon dolar tasarruf sağlıyor.

Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection’ın yapay sinir ağı, üretim sürecinde kullanılan çeşitli sensörlerden gerçek zamanlı olarak toplanan telemetri verisini analiz ediyor böylece sinyallerin dinamiklerindeki veya korelasyonlarındaki değişiklikler gibi küçük sapmalar tespit ediliyor ve değerler eşiklerine ulaşmadan ve performansı etkilemeden önce uyarı veriliyor. Bu da önleyici tedbirlerin almasına olanak tanıyor. Anormallikleri tespit edebilmek için sinir ağı, makinenin normal davranışını geçmiş telemetri verilerinden öğreniyor. Üretim sürecinin herhangi bir parametresi değişirse (örneğin, yeni bir hammadde türü eklenirse) veya makinenin bir parçası değiştirilirse, operatör sinir ağını güncellemek için ML eğiticisini yeniden çalıştırabiliyor. ML tabanlı dedektöre ek olarak sisteme müşterinin talebi üzerine belirli durumlar için özelleştirilmiş tanılama kuralları eklenebiliyor.

Kaspersky MLAD, mevcut tesisin altyapısında çalışıyor ve ek sensör kurulumu gerektirmiyor. Kaspersky MLAD, veri elde etmek ve anormallikleri raporlamak için SCADA gibi endüstriyel kontrol sistemlerine bağlanıyor. Alternatif olarak, Kaspersky Industrial CyberSecurity for Networks ile de entegre edilebiliyor. Ürün, OPC UA, MQTT, AMQP ve çeşitli ekipmanlara sahip sistemlere uygulanabilen REST gibi popüler protokolleri doğal olarak destekliyor.

Kaspersky MLAD, tespit edilen anormalliklerin analizi için bir grafik arayüzü de sağlıyor. İzlenen tüm süreçlerin görselleştirilmiş zaman grafikleri sayesinde uzmanlar neyin yanlış gittiğini, ne zaman ve sistemin hangi bölümünde olduğunu görebiliyor.

Kaspersky Teknoloji Araştırma Departmanı Başkanı Andrey Lavrentyev, şunları ifade ediyor: “Gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları ve belirli endüstriyel süreçlere uyum sağlama yeteneği, Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection çözümümüzü sorunsuz üretim sağlamak için gerekli bir araç haline getiriyor. Karmaşık bir ortamdaki anormallikleri tespit etme yeteneğiyle, izleme sistemlerini ve makine operatörlerinin uzmanlığını tamamlıyor. Sapmaların sebebi ne olursa olsun erken uyarılar sayesinde arıza süreleri, ekipman arızaları ve felaketler önlenebiliyor. Bu teknolojiyi birkaç yıldır geliştiriyoruz. Bugün müşterilerin bu avantajları elde etmelerine yardımcı olmak için tam teşekküllü ürünün genel kullanıma sunulduğunu duyurmaktan mutluluk duyuyoruz” diyor.

Hibya Haber Ajansı

Etiketler

Berkan Yıldırım

1992 doğumlu. Eskişehir Üniversitesi Radyo Televizyon ve Sinema bölümü 3. sınıf öğrencisi. 2 yıldır çeşitli dergilerde editörlük görevi yapmaktadır. En büyük hayali ulusal bir gazetede editörlük görevine devam etmek.

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu
Kapalı
Kapalı