La detección de anomalías con Inteligencia Artificial se refiere a la detección automática de desviaciones o anomalías en un conjunto de datos. Aquí se pueden utilizar diferentes tipos de tecnologías de IA, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo o el análisis predictivo.
Mi especialidad.
Agnes Tholen
Jefe de marketing y ventas
Mail: agnes.tholen@companymind.de
Un caso de uso, por ejemplo, es la detección de anomalías en la producción industrial (por ejemplo, en la industria láctea o cárnica). En este caso, la IA puede utilizarse para detectar desviaciones en el proceso de producción en una fase temprana y tomar medidas para evitar tiempos de inactividad o problemas de calidad. Mediante el análisis de datos de sensores o de producción, la IA puede detectar patrones anómalos y reaccionar ante ellos en tiempo real.
Otro caso de uso es la detección de anomalías en el ámbito de la ciberseguridad (por ejemplo, en la industria del juego). En este caso, la IA puede utilizarse para detectar posibles ciberataques o amenazas antes de que causen daños. Analizando el tráfico de red o los archivos de registro, la IA puede detectar actividades inusuales, así como patrones, y emitir advertencias.
Otro caso de uso es la detección de anomalías en los datos maestros de los sistemas SAP® con ayuda de la IA. Esto puede ayudar a identificar y rectificar problemas relacionados con los datos maestros en una fase temprana. Los datos maestros constituyen la base de muchos procesos empresariales en los sistemas SAP® y, por tanto, tienen una importancia crucial para la continuidad de una empresa.
La detección de anomalías de los datos maestros basada en IA se basa en el análisis de los datos a lo largo de un periodo de tiempo. Aquí, la tecnología de IA puede utilizarse para identificar anomalías o valores atípicos en los datos, que a su vez pueden indicar problemas potenciales. Ejemplos de anomalías pueden ser patrones inusuales en la creación o modificación de datos maestros, así como datos maestros incorrectos o incompletos o retrasos en el tratamiento de los datos maestros.
Las anomalías se detectan en una fase temprana.
Se puede aumentar la eficacia automatizando el proceso de reconocimiento.
Los datos maestros incorrectos se corrigen antes de que provoquen reservas erróneas o retrasos.
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La solución AI HookTracing® ofrece la identificación visual de animales individuales mediante imágenes de cámara de los euroganchos (DIN 250).
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