Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection previene le interruzioni dei processi

Arriva in commercio Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD), progettato per rilevare anomalie nei processi di produzione già dalle fasi iniziali. Il sistema può allertare in caso di funzionamenti già in fase iniziale, analizzando la telemetria dei macchinari. Con un’interfaccia ricca e una dashboard funzionale, riduce i tempi di inattività.

Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection

Evitare interruzioni è fondamentale in ambito industriale. Malfunzionamenti alle apparecchiature ed errori degli operati, così come cyberattacchi possono costare caro. Per questo motivo avere un sistema di rivelamento della anomalie permette di ridurre i tempi di inattività, evitare di sprecare materie prime e semilavorati. Kaspersky ha calcolato che ridurre del 50% i tempi di inattività permette a una centrale elettrica di risparmiare fino a un milione di dollari all’anno, per una raffineria il risparmio sale a quota 2,5 milioni di dollari.

Machine Learning for Anomaly Detection analizza in tempo reale la telemetria di vari sensori usati nel processo produttivo. Rileva anche le più piccole deviazioni, per poi analizzarle nella rete neurale. Questo detector basato sul machine learning offre un servizio personalizzato e reattivo.

Kaspersky MLAD si collega ai sistemi di controllo SCADA. Ma supporta anche nativamente protocolli comuni come OPC UA, MQTT, AMQP, REST. Con un’interfaccia grafica per monitorare le anomalie, l’esperto aziendale può determinare i problemi prima che si presentino.

Andrey Lavrentyev, Head of Technology Research Department di Kaspersky spiega: “Gli avanzati algoritmi di ML e la capacità di adattarsi a particolari processi industriali fanno di Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection uno strumento essenziale per garantire una produzione senza interruzioni. La soluzione ottimizza i sistemi di monitoraggio e l’esperienza degli operatori grazie alla capacità di rilevare le anomalie in un ambiente complesso e permette di evitare tempi di inattività, guasti alle attrezzature e conseguenze disastrose tramite avvisi tempestivi, indipendentemente dal tipo di malfuzionamento”.

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