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최신 추론 결과

다음 명령을 실행하여 자산 속성에 대한 최신 추론 결과를 가져옵니다. 자세한 내용은 AWS CLI 명령 참조 안내서의 get-asset-property-value를 참조하세요.

aws iotsitewise get-asset-property-value \
    —asset-id asset-id \
    —property-id result-property-id

추론 결과 기록

다음 명령을 실행하여 지정된 기간에 대한 추론 결과 기록을 가져옵니다. 자세한 내용은 AWS CLI 명령 참조 안내서의 get-asset-property-value-history를 참조하세요.

aws iotsitewise get-asset-property-value-history \
    —asset-id asset-id \
    —property-id result-property-id \
    —start-date start-time \
    —end-date end-time

응답의 예

예 추론 결과 응답의 :

{
  "value": {
    "stringValue": "{\"timestamp\": \"2025-02-10T22:42:00.000000\", \"prediction\": 0, \"prediction_reason\": \"NO_ANOMALY_DETECTED\", \"diagnostics\": [{\"name\": \"asset-id\\\\property-id\", \"value\": 0.53528}]}"
  },
  "timestamp": {
    "timeInSeconds": 1739227320,
    "offsetInNanos": 0
  },
  "quality": "GOOD"
}

응답 필드

• value.stringValue – 다음 필드가 있는 추론 결과가 포함된 JSON 문자열입니다.

  • timestamp - 추론이 수행되는 TQV의 타임스탬프입니다.

  • prediction - 예측 결과(이상이 없는 경우 0, 이상이 감지된 경우 1).

  • prediction_reason – 예측의 이유(NO_ANOMALY_DETECTED 또는 ANOMALY_DETECTED).

  • 진단 - 기여 요인을 보여주는 진단 정보의 배열입니다.

• timestamp - 결과가 기록될 때의 타임스탬프입니다 AWS IoT SiteWise.

• 품질 - 데이터 포인트의 품질입니다(일반적으로 GOOD).

추론 결과 이해

AWS IoT SiteWise 이상 탐지에 의해 반환되는 추론 결과에는 이상 탐지 여부 및 이상에 기여한 센서를 포함하여 특정 타임스탬프에서의 모델 예측에 대한 주요 정보가 포함됩니다.

예 자세한 추론 결과의 :

{
    "timestamp": "2021-03-11T22:25:00.000000",
    "prediction": 1,
    "prediction_reason": "ANOMALY_DETECTED",
    "anomaly_score": 0.72385,
    "diagnostics": [
      { "name": "asset_id_1\\\\property_id_1", "value": 0.02346 },
      { "name": "asset_id_2\\\\property_id_2", "value": 0.10011 },
      { "name": "asset_id_3\\\\property_id_3", "value": 0.11162 }
    ]
}

diagnostics 필드는 모델이 특정 예측을 수행하는 이유를 해석하는 데 유용합니다. 목록의 각 항목에는 다음이 포함됩니다.

• name: 예측에 기여한 센서(형식: asset_id\\\\property_id).

• value: 해당 시점의 해당 센서의 상대 가중치 또는 중요도를 나타내는 0과 1 사이의 부동 소수점 숫자입니다.

사용자 이점:

• 어떤 센서가 이상 현상에 가장 큰 영향을 미쳤는지 이해합니다.

• 고가중 센서를 물리적 장비 동작과 연관시킵니다.

• 근본 원인 분석을 알립니다.

참고

prediction = 0 (정상 동작)인 경우에도 진단 목록이 반환됩니다. 이는 정상 상태에서도 현재 모델의 결정에 영향을 미치는 센서를 평가하는 데 도움이 됩니다.