異常検知:起こってはならないことを発見。直ちに。.

機械学習と時系列分析を中核とするSightlineの異常検知エンジンは、ITと産業オペレーション全体において、人間の目には見えないデータの偏差を捉えます。.

異常検知

異常検知とは?

異常検知は標準的な監視を超え、システムの通常動作から外れたデータパターンやイベントを特定します。過去のベースラインとリアルタイムのストリーミングデータを活用することで、Sightline EDM®は混乱を引き起こす前に、スパイク、ドリフト、逸脱にフラグを立てます。ITインフラにとっては、ダウンタイムの回避を意味し、生産ラインにとっては、スクラップやスループットの損失を回避することを意味します。.

統一ダッシュボードとドリルダウン

統一ダッシュボードとドリルダウン

サーバー、センサー、マシンネットワークにまたがるデータを1つのビューに統合し、異常を正確に調査します。. 

すぐに使える

箱から出してすぐに設定可能

このソリューションはすぐに機能し、お客様独自の行動プロファイルやアラートしきい値に合わせることができます。.

スケーラブル・エニボリューション

あらゆる環境に対応する拡張性

企業のITシステムから複数施設の産業オペレーションまで、役割ベースのアクセスでブラウザ/デバイス間で互換性があります。.

過去データ+リアルタイム分析

スマートな時系列・履歴ベースライン分析

過去と現在を分析することで、人間やレガシーツールでは捉えられない異常を検出します。. 

運営上のメリット

高コストの中断を防止

未検出の問題がダウンタイムや生産停止に連鎖する前に介入します。.

可視性と洞察力の向上

業務の全体像を把握し、根本的なリスクを示す微妙なパターンを検出します。.

 

注意力疲労の軽減

関連性の高い、コンテキストに沿った異常のみが表示されるため、誤検出が減り、チームが集中できるようになります。.

クロスドメイン監視のサポート

データセンターでも工場でも、同じエンジンが価値を提供します。.

仕組み

  • データ集約 - ITシステム、機器センサー、PLC、生産資産からテレメトリーを収集します。.
  • ベースラインプロファイリングと異常モデリング - 過去のデータセットが「普通」とはどのようなものかを確立し、機械学習モデルがそうでないものを検出します。.
  • アラートと可視化 - リアルタイムのアラートがダッシュボードに表示され、Eメール/SMSで送信され、調査のためのドリルインパスが表示されます。.
  • 行動と予防 - 異常が検出された瞬間にチームが行動することで、解決までの時間を短縮し、問題を早期に食い止めることができます。.
私たちは確実に未来を予測します。

SightlineがITシステムのパフォーマンスを向上させる方法について説明します。

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