Cómo la IoT industrial se ve influenciada por la detección de anomalías cognitivas

Hay aproximadamente 6.000 sensores en un avión A350.
¡El vuelo promedio de Airbus genera 2.5 petabytes por vuelo con más de 100.000 vuelos por día!

Industrial Internet of Things, o IIoT, es un mercado masivo.

Incluye fabricantes de aviones y automóviles, plantas de energía, plataformas petrolíferas y líneas de ensamblaje, todas las cuales contienen sensores que miden miles de atributos diferentes.

Pero la mayoría de las empresas de IIoT dejan que el 80% de sus datos no se utilicen. Y este es un gran desafío para las empresas.

Pero también existen otros desafíos, como los problemas de latencia que afectan los resultados de los datos en tiempo real, la falla en predecir cuándo se dividirán las piezas y el costo de contratar científicos de datos.

Un enfoque cognitivo para la detección de anomalías, impulsado por Machine Learning y excelentes datos y análisis, proporciona a las empresas de IIoT soluciones y les ayuda a superar las limitaciones de los enfoques estadísticos tradicionales.

El aprendizaje automático se está convirtiendo en una herramienta común para las empresas, acelerando el análisis de la causa raíz.

La detección de anomalías se refiere al problema de encontrar patrones en los datos que no se ajustan al comportamiento esperado.

Hay muchos tipos diferentes de anomalías, y determinar cuál es una anomalía buena y mala es un desafío.

En IoT industrial, uno de los objetivos principales es el monitoreo y la detección automáticos de estos eventos anormales, o cambios y cambios en los datos recopilados, incluidas todas las técnicas destinadas a identificar patrones de datos que se desvían del comportamiento esperado.

Con la ayuda del Científico de Datos Taj Darra de DataRPM, podemos entender la importancia de un enfoque ascendente para la detección de anomalías, que se puede ver aquí:

  • Cuando el aprendizaje automático se mejora con un marco de IoT cognitivo, permite a las empresas de IIoT detectar anomalías desde la ingesta inicial de datos del sensor hasta generar predicciones y determinar si algo es o no una anomalía en solo 2 días.
  • Con el mantenimiento predictivo cognitivo impulsado por Machine Learning, todos los sensores se pueden medir en paralelo.

Analicemos las fases de detección de anomalías:

  • Cognition está dando a las empresas los medios para obtener el control sobre enormes cantidades de datos de sensores generados por cada máquina.
  • Esto significa gestión de fallas de activos aumentada, reducción del tiempo de inactividad no planificado, predicción de fallas mejorada y vida útil mejorada.
  • A medida que la industria de IIoT avanza hacia el futuro, existe una urgencia de cambio debido a las limitaciones de los enfoques tradicionales de aprendizaje automático.

Hay oportunidades para que las empresas aprovechen la Detección de Anomalías Cognitivas ahora.

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