Anomalieerkennung mit Künstlicher Intelligenz bezieht sich auf die automatische Erkennung von Abweichungen oder Anomalien in einem Datensatz. Hierbei können verschiedene Arten von KI-Technologien wie Machine Learning, Deep Learning oder Predictive Analytics zum Einsatz kommen.
Mein Fachgebiet.
Dr. Hergen Pargmann
CEO & Principal Consultant
Ein Anwendungsfall ist beispielsweise die Anomalieerkennung in der industriellen Produktion (beispielsweise in der Molkerei- oder Fleischbranche). Hier kann KI dazu eingesetzt werden, Abweichungen im Produktionsprozess frühzeitig zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, um Ausfallzeiten oder Qualitätsprobleme zu vermeiden. Durch die Analyse von Sensor- oder Produktionsdaten kann die KI abnormale Muster in Echtzeit erkennen und auf diese reagieren.
Ein weiterer Anwendungsfall ist die Anomalieerkennung im Bereich der Cybersecurity (beispielsweise in der Glücksspielbranche). Hier kann KI dazu eingesetzt werden, potenzielle Cyberangriffe oder -bedrohungen zu erkennen, bevor sie Schaden anrichten. Durch die Analyse von Netzwerkverkehr oder Log-Dateien kann die KI ungewöhnliche Aktivitäten sowie Muster erkennen und Warnungen ausgeben.
Ein weiterer Use Case ist die Anomalieerkennung von Stammdaten in SAP®-Systemen mit Hilfe von KI. Diese kann dazu beitragen, Probleme im Zusammenhang mit Stammdaten frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Stammdaten bilden die Grundlage für viele Geschäftsprozesse in SAP®-Systemen und sind daher von entscheidender Bedeutung für die Kontinuität eines Unternehmens.
KI-basierte Anomalieerkennung von Stammdaten fußt auf der Analyse der Daten über einen bestimmten Zeitraum. Hierbei kann die KI-Technologie dazu eingesetzt werden, Anomalien oder Ausreißer in den Daten zu identifizieren, die wiederum auf potenzielle Probleme hindeuten können. Beispiele für Anomalien können ungewöhnliche Muster bei der Erstellung oder Änderung von Stammdaten sein sowie fehlerhafte oder unvollständige Stammdaten bzw. Verzögerungen bei der Bearbeitung von Stammdaten.
Anomalien werden frühzeitig erkannt.
Effizienz kann durch die Automatisierung des Erkennungsprozesses gesteigert werden.
Fehlerhafte Stammdaten werden korrigiert, bevor sie zu falschen Buchungen oder Verzögerungen führen.
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