Treinando 10.000 Modelos de Detecção de Anomalias em Um Bilhão de Registros com Previsões Explicáveis

O Poder da Detecção de Anomalias em Diversos Setores

Detecção de anomalias é uma técnica crucial para identificar padrões incomuns que podem sinalizar possíveis problemas ou oportunidades. Alguns dos primeiros usos da técnica incluem cibersegurança para detecção de intrusões e em finanças para identificar possíveis fraudes, mas hoje suas aplicações abrangem monitoramento de pacientes na saúde, manutenção de redes de telecomunicações e mais. Especificamente na manufatura, a detecção de anomalias transformou o controle de qualidade e a eficiência operacional ao identificar desvios dos padrões esperados em dados de produção em tempo real.

Avançando Dados e Análises na Manufatura

Fabricantes têm adotado análise de dados há décadas, utilizando controle estatístico de processo e metodologias Six Sigma para otimizar a produção e detecção de ponto de mudança para manutenção de maquinário. Embora essas abordagens tenham revolucionado a qualidade nas décadas de 1980 e 90, a maquinaria conectada de hoje gera ordens de magnitude mais dados - de sensores de vibração a leituras térmicas. Esse aumento exponencial em dados em tempo real levou os fabricantes a adotar técnicas sofisticadas para analisar milhares de variáveis simultaneamente, estendendo os princípios do Six Sigma a uma escala impossível com métodos estatísticos tradicionais. Por exemplo, sensores de vibração e tensão em elevadores podem revelar sinais precoces de desgaste mecânico, enquanto turbinas equipadas com sensores de temperatura e velocidade podem sinalizar quedas de desempenho que podem indicar uma falha iminente de peça. Ao abordar esses problemas com antecedência, o tempo de inatividade é reduzido, o equipamento funciona de maneira mais suave e os prazos críticos de produção se tornam mais fáceis de cumprir.

Os Desafios de Ir Além das Estatísticas

Apesar de quaisquer grandes benefícios potenciais, a implementação de aprendizado de máquina para manutenção preditiva apresenta vários desafios:

1. Escalabilidade: Ambientes industriais geram quantidades massivas de dados, muitas vezes alcançando bilhões de registros, o que cria desafios significativos para grandes fabricantes. Criar e gerenciar milhares de modelos individualmente em vários ativos ou instalações é desafiador, exigindo tanto recursos computacionais substanciais quanto algoritmos eficientes para processar sem incorrer em custos proibitivos.
2. Explicabilidade: Muitos modelos avançados de aprendizado de máquina operam como "caixas pretas", oferecendo pouco insight sobre como fazem previsões. Para engenheiros de manutenção e operadores, entender qual componente específico está causando uma anomalia é crucial para intervenções oportunas e eficazes. Os dados dos sensores são frequentemente usados para obter insights sobre anomalias. Por exemplo, saber que a "temperatura do Sensor 5 está acima de 80°C" fornece dicas para um insight acionável.
3. Custo e Complexidade: Os custos computacionais e a complexidade associados ao aprendizado de máquina em grande escala podem ser substanciais. As organizações precisam de soluções que sejam não apenas eficazes, mas também custo-eficientes para implementar e manter.

A Metodologia DAXS

Para enfrentar esses desafios, o DAXS (Detecção de Anomalias, eXplicável e Scalável) foi desenvolvido como uma técnica de detecção de anomalias que fornece uma abordagem explicável, escalável e econômica para a manutenção preditiva na manufatura. O DAXS utiliza o algoritmo ECOD (Funções de Distribuição Cumulativa Empírica para Detecção de Outliers) para detectar anomalias nos dados dos sensores. Ao contrário dos modelos tradicionais de caixa preta, o ECOD oferece transparência ao identificar quais sensores específicos ou características contribuem para uma previsão de anomalia. DAXS pode lidar com conjuntos de dados com mais de um bilhão de registros e treinar milhares de modelos de forma eficiente, aproveitando plataformas de computação distribuída para garantir desempenho confiável e eficiência de custo.

Demonstração de Turbina Eólica

Nesta série de notebooks, mostramos como o DAXS pode ser aplicado em grande escala. A tarefa envolve monitorar milhares de turbinas no campo para possíveis falhas. Demonstramos como 1.440 leituras de 100 sensores embutidos em 10.000 turbinas podem ser utilizadas para treinar 10.000 modelos e fazer previsões sobre novas leituras—tudo em menos de 5 minutos. Isso é alcançado através da implementação eficiente do ECOD, combinado com as robustas capacidades do Databricks para escalonar operações de computação.

Por que escolher Databricks?

Databricks oferece uma plataforma ideal para implementar DAXS devido às suas robustas capacidades de lidar com big data e análises avançadas. Com o Databricks, as organizações podem aproveitar:

• Plataforma Unificada de Análise: Um ambiente colaborativo que integra engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina, simplificando fluxos de trabalho e melhorando a produtividade.
• Escalabilidade e Desempenho: Os recursos de computação escaláveis da Databricks e o motor Spark otimizado permitem o processamento rápido de grandes conjuntos de dados, essencial para treinar modelos em bilhões de registros.
• Eficiência de Custo: Ao otimizar a alocação de recursos e utilizar infraestrutura baseada na nuvem, a Databricks ajuda a reduzir os custos operacionais, alinhando-se com o objetivo da DAXS de fornecer uma solução super barata.
• Ferramentas Avançadas: Suporte para bibliotecas e frameworks de aprendizado de máquina populares, permitindo a integração perfeita do algoritmo ECOD e outras ferramentas de análise avançada.

Resumo

DAXS (Detecção de Anomalias, Explicável e Escalável) oferece uma abordagem padronizada para monitorar operações de fabricação em grande escala. Ao treinar modelos no comportamento normal do equipamento, os fabricantes podem implantar essa técnica de forma econômica em várias linhas de produção, instalações e tipos de ativos. Essa reutilização permite que as empresas implementem rapidamente a manutenção preditiva e o controle de qualidade, promovendo melhorias consistentes na eficiência e na qualidade da produção em suas operações.
 

Comece a monitorar suas operações para anomalias em grande escala com a detecção de anomalias escalável e explicável do DAXS.

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