Поиск аномалий во временных рядах

Что система делает с потоком измерений: от сигнала до предупреждения

Стенд, датчик и счётчик пишут значение за значением, и за смену набегает запись, просматривать которую целиком некому. Система читает её подряд и показывает места, где сигнал вёл себя непривычно.

Чем ряд измерений отличается от обычной таблицы

Порядок точек и расстояние между ними в ряду сами несут информацию: строки таблицы переставить можно, точки — нет. Пропуск в середине записи ломает картину сильнее, чем пропуск в конце: исчезает кусок, по которому видно, как показатель туда пришёл. Поэтому модель смотрит на точку вместе с окружением: что было до неё, что показывали соседние каналы, в каком режиме работало оборудование.

Что делают с многоканальной записью до модели

Многоканальная запись — это несколько каналов, пишущих параллельно: у каждого своя шкала, своя частота опроса, свои единицы. До обучения каналы сводят к общей временной сетке и сопоставимым величинам, иначе канал с крупными числами перетянет внимание модели, а мелкий останется незамеченным.

Отдельная работа — сбои самой записи: датчик отвалился и пишет ноль, прибор перезагрузился, часы двух устройств разошлись, значение застряло и повторяется. Такие участки размечают заранее: застрявший датчик и настоящее отклонение похожи. В авиационном проекте Dzeta AI сигналы сводили к общему виду отдельным этапом работ.

Откуда берётся граница нормы и почему её пересчитывают

Граница, выставленная руками однажды, ловит либо всё подряд, либо ничего: узкая заваливает дежурного уведомлениями, и он перестаёт их открывать, широкая молчит, пока чинить не станет поздно.

Вместо уставки диапазон считают по истории самого сигнала. Модель разбирает, какой у показателя разброс, как он меняется на разгоне и на установившемся ходу, какие сочетания каналов уже встречались. Диапазон ожидаемого получается свой для каждого режима.

Пересчитывают границы при смене режима: перешли на другое изделие, поменялась оснастка или условия на площадке — значения уезжают целиком, хотя ничего не сломалось. Новое привычное поведение сигнала задаёт новый диапазон, и переналадка не оборачивается потоком ложных тревог. По той же механике ищут отклонения в показателях работы компании, где ряд складывается из заявок, отгрузок и платежей.

Что считают отклонением

Отклонения бывают разного вида, и ищут их одновременно:

• разовый скачок: значение выпрыгнуло за пределы ожидаемого и вернулось;
• медленный уход: показатель смещается день за днём, каждое значение остаётся в норме, движение в целом — нет;
• непривычное сочетание каналов: по отдельности значения обычные, вместе раньше не встречались;
• сигнал не для текущего режима: нормальное для разгона значение на установившейся работе.

Инженер получает отметку на записи — время, канал и участок сигнала; состав отметки согласуют при внедрении. Дальше он решает, останавливать ли оборудование, звать ли наладчика или списать находку на условия замера. Рядом держат экран наблюдения, его состав согласуют на внедрении.

Откуда идут измерения и куда уходит результат

Новых приборов задача не требует: измерения берут там, где они уже пишутся.

На пилоте хватает архива выгрузок: границы считают по истории, живое подключение необязательно. Постоянный приток данных настраивают на полном внедрении, состав источников и способ подключения разбирают на аудите.

Когда признак дефекта виден глазом, задачу может закрыть съёмка: так устроен разбор кадров с производственной линии, а датчик в это же время пишет ряд. На одном участке обе системы отвечают за разные признаки.

Как проверяют, что модель не пропускает и не шумит

Проверка руками идёт выборочно, и редкое событие проходит мимо: смотрят часть записей, а нечастый дефект попадает в непросмотренную часть.

Модель проверяют на отложенной части истории — периоде, по которому уже известно, чем всё закончилось: где была остановка, где ушла в брак партия, где тревогу подняли зря. При обучении этот период от модели закрывают, потом её находки сравнивают со случившимся.

Пропуски и ложные тревоги считают отдельно: цена у них разная. Пропущенное отклонение стоит остановки или испорченной партии, ложная тревога — времени инженера, а при потоке уведомлений обходится дороже: систему, которая срабатывает постоянно, перестают открывать. Границу между ошибками проводит заказчик.

Целевое качество и критерии приёмки Dzeta AI фиксирует до старта на данных заказчика, по ним систему и принимают. Точности до замера на вашей истории мы не называем: число с чужих каналов и чужого оборудования о ваших измерениях не говорит ничего.

Проект Dzeta AI: аномалии в измерениях у производителя авиационной техники

Крупный российский производитель авиационной техники контролирует конструктивные элементы по многоканальным осциллограммам и весовым измерениям; ручной разбор перестал успевать за потоком записей. Команда Dzeta AI привела сигналы к сопоставимому виду, выбрала способ искать отклонения, описала критерии качества и процедуру проверки, встроила эксплуатационный модуль в существующую инфраструктуру предприятия. Предупреждение приходит инженеру до того, как ситуация становится критической.

Сроки и цифры проекта — на отраслевой странице: аномалии в измерениях у производителя авиационной техники. Путь от первой модели до ежедневной работы на площадках — отдельная инженерная задача: вывод обученной модели в постоянную работу.

Как проходит внедрение: аудит, пилот, приёмка

Внедрение идёт этапами, в продуктив проект уходит по результатам пилота.

Сначала пилот — короткая проверка метода на части архива измерений показывает, различимо ли отклонение в ваших каналах. Часть бюджета уходит на данные: архив собирают из разных мест, размечают сбои, восстанавливают режимы. Почему разбор архива занимает отдельную строку в счёте, разобрано в блоге Dzeta AI.

Где работает система и кто видит измерения

Систему на открытых моделях Dzeta AI разворачивает в контуре заказчика: измерения, записи испытаний и журналы оборудования не покидают компанию, как и персональные данные (152-ФЗ «О персональных данных»). Во внешние сервисы вроде ChatGPT данные не уходят, если заказчик этого не хочет. Журнал хранит подтверждения находок, модель меняется без переделки системы. Свой IT-отдел не нужен: хватит человека, который знает, что на оборудовании считается нормой.

Когда анализ временных рядов не окупится

Метод подходит, если измерения копятся в архиве, режимы работы повторяются, а находку есть кому разобрать. Не подходит, если:

• измерения нигде не сохраняются или пишутся на бумагу: проект начнётся со сбора данных;
• история короткая, режимов в ней меньше, чем в работе, или сигнал каждый раз новый: границу считать не по чему;
• прибор один, и смотрит на него один человек раз в смену: вложения не вернутся;
• задачу закрывают уставки, настроенные в существующей системе: так и напишем в отчёте;
• на стороне заказчика некому подтвердить, что находка — отклонение.

Пока кто-то не поменяет порядок работы на участке, находка остаётся строкой в журнале. Почему найденное отклонение само не превращается в деньги, разобрано в блоге Dzeta AI.