Objetivos
Qué hacemos
Identificamos y monitorizamos que activos se deben analizar, y qué sensorización y variables están siendo recogidas. Mediante un análisis exploratorio identificamos aquellas que pueden aportar valor, y las necesidades en cuanto a granularidad. Seleccionamos el algoritmo más adecuado y definimos de los parámetros que generarán las alarmas, así como a la puesta en marcha de toda la automatización y reporting.
Cómo lo hacemos
Análisis exploratorio
Analizamos la calidad del dato y correlaciones entre variables con el objetivo de identificar aquellas más relevantes, corroborándolo con el conocimiento de negocio del cliente. Esta se realiza utilizando bien matrices de correlación, información mutua o distintos gráficos, o en cuadros de mando intermedios.
Selección de algoritmos
Empleamos árboles de decision (XGBoost, LightGBM) o redes neuronales (RRNN, LSTM). Tras generar modelos que son capaces de predecir la información de una variable, caracterizamos dicho modelo para identificar la normalidad. Con ello somos capaces de verificar si el comportamiento coincide con el patrón, o es anómalo.
Explotación de los datos
Realizamos un cuadro de mando para visualizar los resultados, configurado y adecuado a los requisitos del cliente. Implementamos el sistema de reporting deseado para las alarmas (correos, entradas a bases de datos o su sistema de PI), ajustándolo a las necesidades concretas.
Objetivos
Qué hacemos
Identificamos y monitorizamos que activos se deben analizar, y qué sensorización y variables están siendo recogidas. Mediante un análisis exploratorio identificamos aquellas que pueden aportar valor, y las necesidades en cuanto a granularidad. Seleccionamos el algoritmo más adecuado y definimos de los parámetros que generarán las alarmas, así como a la puesta en marcha de toda la automatización y reporting.
Cómo lo hacemos
Análisis exploratorio
Analizamos la calidad del dato y correlaciones entre variables con el objetivo de identificar aquellas más relevantes, corroborándolo con el conocimiento de negocio del cliente. Esta se realiza utilizando bien matrices de correlación, información mutua o distintos gráficos, o en cuadros de mando intermedios.
Selección de algoritmos
Empleamos árboles de decision (XGBoost, LightGBM) o redes neuronales (RRNN, LSTM). Tras generar modelos que son capaces de predecir la información de una variable, caracterizamos dicho modelo para identificar la normalidad. Con ello somos capaces de verificar si el comportamiento coincide con el patrón, o es anómalo.
Explotación de los datos
Realizamos un cuadro de mando para visualizar los resultados, configurado y adecuado a los requisitos del cliente. Implementamos el sistema de reporting deseado para las alarmas (correos, entradas a bases de datos o su sistema de PI), ajustándolo a las necesidades concretas.