Unerwartetes erkennen, bevor es zum Problem wird
Die Anomalieerkennung basiert auf kontextualisierten Daten, die durch Metadaten strukturiert und angereichert werden.
Darauf aufbauend erkennen KI-gestützte Modelle Muster im Normalbetrieb und identifizieren Abweichungen automatisch. Das System meldet ungewöhnliches Verhalten in Echtzeit und ermöglicht es Bedienern und Ingenieuren, frühzeitig zu reagieren. Integrierte Root-Cause-Trigger verknüpfen erkannte Anomalien mit möglichen Ursachen und verkürzen so Analysezeiten. Statistische Kontrollgrenzen helfen dabei, zwischen normalen Schwankungen und tatsächlichen Ausreißern zu unterscheiden.
