Anomalie w dużych zbiorach danych to rzadkie, nietypowe lub odstające obserwacje, które znacząco różnią się od większości pozostałych danych i mogą wskazywać na błędy, oszustwa, awarie lub stanowić cenne, nowe wzorce wymagające dalszej analizy.
Wczesne wykrywanie nieprawidłowości (np. wad produkcyjnych, oszustw finansowych czy awarii maszyn) pozwala uniknąć kosztownych przestojów, kar umownych lub strat materiałowych. Identyfikacja odstępstw w procesach produkcyjnych umożliwia korektę ich parametrów w czasie rzeczywistym, co przekłada się na wyższą jakość i mniejszą liczbę reklamacji. Anomalie mogą ujawniać nieoczekiwane trendy rynkowe, błędy w danych lub nowe możliwości biznesowe (np. niszowe zapotrzebowanie klientów). Wdrożenie systemów detekcji anomalii często zwraca się już w krótkim czasie, szczególnie w branżach takich jak produkcja, finanse, energetyka czy ochrona zdrowia.
Zakład Uczenia Maszynowego oferuje opracowanie systemu opartego na autorskich rozwiązaniach w obszarze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (np. sztuczne sieci neuronowe, autoenkodery czy lasy izolacji) do monitorowania parametrów procesów produkcyjnych. System taki może wykorzystywać zaawansowane algorytmy do analizy danych z czujników IoT, identyfikując odchylenia od normy lub zmiany w typowych wzorcach przebiegu procesu produkcyjnego. Współpraca może obejmować integrację z istniejącymi systemami oraz walidację modeli na rzeczywistych danych przemysłowych. Możliwe jest także opracowanie interfejsu dashboardowego dla operatorów z alertami i wizualizacją trendów. Otwarci jesteśmy także na propozycje wspólnych prac w obszarze badawczo rozwojowym obejmujących analizę i dalszy rozwój stosowanych metod w celu usprawnienia ich działania.
Warto podkreślić, że wypracowane rozwiązania będą ściśle dopasowywane do specyfiki konkretnego procesu produkcyjnego, począwszy od fazy audytu danych, przez feature engineering, aż po walidację modeli na rzeczywistych danych produkcyjnych. Oferujemy pełne wsparcie badawczo-rozwojowe, również w zakresie ubiegania się o dofinansowanie z różnych programów jak np. NCBiR.