Die Überwachung von industriellen Systemen, wie z.B. Kläranlagen, wird durch die steigende Anzahl von Sensoren und verfügbaren Daten immer komplexer.
Intelligente Algorithmen werden benötigt, um abnormales Verhalten automatisch zu erkennen und menschliche Betreiber zu unterstützen.
1. Anhand historischer Daten lernt ein Machine Learning Algorithmus das normale Verhalten des Systems aus den Sensordaten zu extrahieren
2. Das Modell identifiziert Anomalien, indem es das Originalsignal rekonstruiert und einen Rekonstruktionsfehler berechnet
3. Durch die Überwachung eines realen Systems ist das Modell in der Lage, abnormales Verhalten in Echtzeit zu erkennen und einen menschlichen Betreiber zu alarmieren
... und viele mehr
