Telefon: 0 (552) 380 25 25 | Hafta içi 10:00–18:00 · Teknik destek 7/24
Anomali tespiti, işlem, sayaç, sensör ve log verisinde normalden sapan kaydı otomatik olarak bulmaktır. Kurduğumuz sistem her kullanıcı, cihaz veya abone için normal davranışı geçmiş veriden öğrenir, her yeni kaydı puanlar ve şüpheli olanı gerekçesiyle ilgili kişiye iletir. Hedef, ekibinizin gerçekten inceleyebileceği sayıda isabetli uyarıdır.
Usulsüz bir ödeme, kaçak bir tüketim, arızaya giden bir makine: hepsi fark edilmeden önce veride küçük bir sapma olarak görünür. Binlerce normal kaydın arasında bu sapmayı elle aramak pratikte mümkün değildir. Sabit eşik kuralları da ya gereğinden fazla alarm üretir ya da daha önce görülmemiş vaka tiplerini kaçırır.
Makine öğrenmesiyle anomali tespitinde aranan şey bilinen bir desen değil, o kullanıcının, cihazın veya abonenin kendi normalinden sapmadır; bu yüzden sabit kuralın kaçırdığı yeni vaka tipleri de görünür hale gelir. Sistem ERP, sayaç, sensör, geçiş kontrolü veya sistem loglarınıza bağlanır; mevcut yazılımınızı değiştirmenizi gerektirmez. Aynı veriyle tahmin veya sınıflandırma da gerekiyorsa yapay zeka entegrasyonu hizmetimize bakın. Sonuç: denetim ve bakım ekibi zamanını rastgele kontrole değil, gerçekten şüpheli kayda harcar.
Her kullanıcı, cihaz veya abone için ayrı bir normal profil çıkarılır. Herkese aynı eşik yerine kendi geçmişi referans alındığı için yanlış alarm azalır.
Kayıt oluştuğu anda risk puanı hesaplanır. Yüksek riskli hareket anında bildirilir ya da tamamlanmadan önce onaya düşürülür.
Tutar, saat, konum, sıklık ve kayıtlar arası ilişki birlikte değerlendirilir. Tek tek normal görünen değerlerin bir araya gelince oluşturduğu aykırılık da yakalanır.
Uyarı yalnızca "şüpheli" demez; hangi alanın puana ne kadar etki ettiğini gösterir. İnceleyen kişi kararını gerekçesiyle verir ve kayda geçirir.
Kaçırılan vaka ile yanlış alarm arasındaki denge, ekibinizin günde kaç uyarı inceleyebildiğine göre ayarlanır.
İncelenen uyarılar "doğru" veya "yanlış alarm" olarak işaretlenir ve bu bilgi modele geri beslenir. Model periyodik olarak bu geri bildirimle güncellenir.
Hangi veride hangi sapmayı aradığımız netleşir. Geçmişte yakalanmış vakalar varsa incelenir; yoksa etiket gerektirmeyen yöntemler seçilir.
Sorunsuz dönem verisinden normal davranış öğrenilir. Mevsim, ay sonu, vardiya gibi düzenli dalgalanmalar alarm sayılmaz.
Model geçmiş veri üzerinde çalıştırılır; ürettiği uyarılar ekibinizle birlikte gözden geçirilir ve hassasiyet ayarlanır.
Sistem canlı veriye bağlanır, uyarılar e-posta, panel veya mevcut iş akışınız üzerinden ilgili kişiye gider. Geri bildirimle model güncellenir.
Her gün asılsız uyarı üreten bir sistem kısa sürede görmezden gelinir. Bu yüzden amacımız en çok anomaliyi bulmak değil, ekibinizin gerçekten inceleyebileceği sayıda ve isabetli uyarı üretmektir. Makine arızalarını önceden görmek istiyorsanız aynı yaklaşımı kestirimci bakım hizmetimizde 1–3 kritik makineyle pilot olarak başlatıyoruz.
Anomali tespiti, işlem, sayaç, sensör ve log verisinde normalden sapan kaydı otomatik olarak bulmaktır. Sistem her kullanıcı, cihaz veya abone için normal davranışı geçmiş veriden öğrenir, her yeni kaydı puanlar ve şüpheli olanı gerekçesiyle ilgili kişiye iletir. Usulsüz ödeme, kaçak tüketim veya arızaya giden makine veride önce küçük bir sapma olarak görünür.
Önce sorunsuz dönem verisinden her kullanıcı, cihaz veya abone için ayrı bir normal profil çıkarılır; mevsim, ay sonu ve vardiya gibi düzenli dalgalanmalar alarm sayılmaz. Yeni kayıt oluştuğu anda tutar, saat, konum ve sıklık birlikte değerlendirilerek risk puanı hesaplanır. Uyarı, puana hangi alanın ne kadar etki ettiğini gösterir.
Sayaç verisinde kaçak kullanım şüphesi, ödeme ve masraf kayıtlarında usulsüzlük, stok hareketlerinde açık ve kayıp, üretim hattında kalite sapması, makine sensör verisinde arıza belirtisi, geçiş kayıtlarında olağandışı saat ve bölge, sistem loglarında şüpheli erişim ve filo yakıt tüketimindeki sapma başlıca kullanım alanlarıdır. Sistem mevcut yazılımınızı değiştirmeden bu verilere bağlanır.
Amaç en çok anomaliyi bulmak değil, ekibinizin gerçekten inceleyebileceği sayıda isabetli uyarı üretmektir. Herkese aynı eşik yerine her kaydın kendi geçmişi referans alınır. Hassasiyet, ekibin günde kaç uyarı inceleyebildiğine göre ayarlanır. İncelenen uyarılar doğru veya yanlış alarm olarak işaretlenir ve model bu geri bildirimle periyodik olarak güncellenir.
Evet. Geçmişte yakalanmış vakalar varsa incelenir; yoksa etiket gerektirmeyen yöntemler seçilir, çünkü sistem bilinen bir deseni değil normalden sapmayı arar. Model önce geçmiş veri üzerinde pilot olarak çalıştırılır, ürettiği uyarılar ekibinizle birlikte gözden geçirilir ve hassasiyet ayarlandıktan sonra canlı veriye bağlanır.
Anomali tespiti işlem, sayaç, stok ve log gibi her tür veride normalden sapmayı arar. Kestirimci bakım aynı yaklaşımı makine sensör verisine uygular ve arızayı önceden görmeyi hedefler. Kestirimci bakım projeleri 1–3 kritik makineyle pilot olarak başlar; değer ilk 30–60 günde metriklerle görülür.
Sorunuz burada yok mu? Bize Sorun