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Detecção nativa de anomalias
AWS IoT SiteWise a detecção nativa de anomalias é um recurso de aprendizado de máquina (ML) para monitorar equipamentos industriais que detecta o comportamento anormal do equipamento e identifica possíveis falhas. Com a detecção nativa de anomalias, você pode implementar programas de manutenção preditiva e identificar processos de equipamentos abaixo do ideal.
AWS IoT SiteWise a detecção nativa de anomalias não exige amplo conhecimento ou experiência em ML. Basta selecionar as propriedades para treinar um modelo de ML personalizado que encontre possíveis falhas para você. AWS IoT SiteWise a detecção nativa de anomalias cria automaticamente o melhor modelo para conhecer as condições operacionais normais do seu equipamento. O modelo é otimizado para encontrar o comportamento anormal do equipamento que ocorreu nos dados históricos. Usando o AWS IoT SiteWise console ou o SDK, você executa o modelo para processar novos dados de séries temporais de acordo com o cronograma desejado.
Para usar a detecção AWS IoT SiteWise nativa de anomalias, faça o seguinte:
Selecione as propriedades e o período em que você gostaria de treinar.
Adicione os períodos de falhas históricas mostrados nos dados (dados do rótulo), se existirem.
Treine seu modelo de ML usando a detecção AWS IoT SiteWise nativa de anomalias.
Configure seu cronograma de inferência para testar seus fluxos de dados ao vivo em relação ao seu modelo treinado.
A detecção nativa de anomalias monitora equipamentos industriais fixos e estacionários que operam com variabilidade limitada nas condições operacionais. Os equipamentos suportados incluem máquinas rotativas, como bombas, compressores, motores, máquinas de controle numérico computadorizado (CNC) e turbinas. As aplicações da indústria de processos incluem trocadores de calor, caldeiras e inversores. A detecção nativa de anomalias é um serviço de análise de back-end integrado AWS IoT SiteWise e complementa os sistemas de manutenção existentes.
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