ابتكار تكنولوجي يكشف مشاكل عمليات الإنتاج بواسطة تقنية تعلم الآلات
كشف باحثون عالميون عن ابتكار حلّ تكنولوجي مصمم للكشف المبكر عن الانحرافات والمشاكل في عمليات الإنتاج، والقائم على تقنيه تعلّم الآلات وتأتي أداة الكشف هذه مزودة بخوارزميات تعلّم الآلات التي تحلل القياسات الواردة عن بعد من مُستشعرات ماكينات الإنتاج الصناعي ويصدر الحلّ تحذيرًا من حدوث أعطال في الماكينة عن طريق رفع التنبيهات بمجرد أن تبدأ محدِّدات عملية التصنيع (العلامات) في التصرّف بطريقة غير متوقعة ويتسم الحلّ بواجهة رسومية غنية بالمزايا تقدّم تحليلًا مفصّلًا لحالات الشذوذ، فضلًا عن أدوات لدمج الحلّ مع الأنظمة الحالية، وتقديم تنبيهات إلى لوحات البيانات الخاصة بالمشغلين.
البيئات الصناعية
ومن المهم في البيئات الصناعية الحفاظ على سلاسة سير العمليات التقنية وتجنب الانقطاعات أيًا كان سببها، كأعطال الماكينات أو أخطاء المشغلين أو الهجمات الرقمية التي تستهدف أنظمة الرقابة والتحكم الصناعية. فإذا حدث خطأ ما، يمكن للكشف المبكر أن يمنع حدوث الأعطال أو يقلل من تكلفتها ويحفظ المواد الخام من الهدر ويحدّ من تأثير أية عواقب وخيمة أخرى. ووفقًا للتقديرات فإن خفض وقت الأعطال بنسبة 50% يحقق توفيرًا سنويًا يصل إلى مليون دولار لمحطة كبيرة لإنتاج الطاقة، أو 2.5 مليون دولار لمصفاة نفط وتجري الشبكة العصبية الخاصة بالحلّ الجديد تحليلات فورية للقياسات الواردة عن بُعد من مختلف المستشعرات الموجودة في الماكينات الصناعية المستخدمة في الإنتاج، لتكشف عن الانحرافات الطفيفة، مثل التغيرات الحاصلة في ديناميكيات الإشارات أو ارتباطاتها، وتطلق تنبيهات قبل أن تصل قيم الانحراف إلى الحدود التي تُنذر بالخطر وتؤثر في الأداء. ويسمح هذا الأمر لمشغلي المصنع أو المحطة باتخاذ التدابير الوقائية وتتعلم الشبكة العصبية السلوك الطبيعي للماكينات والآلات من بياناتها المسجلة مسبقًا، لتتمكن من اكتشاف حالات الشذوذ
ويعمل الحلّ Kaspersky MLAD في البنية التحتية القائمة للمصنع ولا يتطلب تركيب مستشعرات إضافية، ويتصل بأنظمة الرقابة الصناعية مثل SCADA، للحصول على البيانات والإبلاغ عن المشاكل وبوسع الحلّ، بدلاً من ذلك، التكامل مع الحلّ المخصص لحماية الشبكات الصناعية.
وقال أندري لافرنتييف رئيس قسم الأبحاث التقنية في كاسبرسكي، إن الخوارزميات المتقدمة في مجال تعلم الآلات والقدرة على التكيف مع عمليات صناعية معينة، تجعلان من الحل أداة أساسية لضمان السلاسة في عمليات الإنتاج الصناعي
البيئات الصناعية
ومن المهم في البيئات الصناعية الحفاظ على سلاسة سير العمليات التقنية وتجنب الانقطاعات أيًا كان سببها، كأعطال الماكينات أو أخطاء المشغلين أو الهجمات الرقمية التي تستهدف أنظمة الرقابة والتحكم الصناعية. فإذا حدث خطأ ما، يمكن للكشف المبكر أن يمنع حدوث الأعطال أو يقلل من تكلفتها ويحفظ المواد الخام من الهدر ويحدّ من تأثير أية عواقب وخيمة أخرى. ووفقًا للتقديرات فإن خفض وقت الأعطال بنسبة 50% يحقق توفيرًا سنويًا يصل إلى مليون دولار لمحطة كبيرة لإنتاج الطاقة، أو 2.5 مليون دولار لمصفاة نفط وتجري الشبكة العصبية الخاصة بالحلّ الجديد تحليلات فورية للقياسات الواردة عن بُعد من مختلف المستشعرات الموجودة في الماكينات الصناعية المستخدمة في الإنتاج، لتكشف عن الانحرافات الطفيفة، مثل التغيرات الحاصلة في ديناميكيات الإشارات أو ارتباطاتها، وتطلق تنبيهات قبل أن تصل قيم الانحراف إلى الحدود التي تُنذر بالخطر وتؤثر في الأداء. ويسمح هذا الأمر لمشغلي المصنع أو المحطة باتخاذ التدابير الوقائية وتتعلم الشبكة العصبية السلوك الطبيعي للماكينات والآلات من بياناتها المسجلة مسبقًا، لتتمكن من اكتشاف حالات الشذوذ
ويعمل الحلّ Kaspersky MLAD في البنية التحتية القائمة للمصنع ولا يتطلب تركيب مستشعرات إضافية، ويتصل بأنظمة الرقابة الصناعية مثل SCADA، للحصول على البيانات والإبلاغ عن المشاكل وبوسع الحلّ، بدلاً من ذلك، التكامل مع الحلّ المخصص لحماية الشبكات الصناعية.
وقال أندري لافرنتييف رئيس قسم الأبحاث التقنية في كاسبرسكي، إن الخوارزميات المتقدمة في مجال تعلم الآلات والقدرة على التكيف مع عمليات صناعية معينة، تجعلان من الحل أداة أساسية لضمان السلاسة في عمليات الإنتاج الصناعي
