Rilevamento delle anomalie
Individuare letture o pattern che si discostano da ciò che un sistema ha imparato a considerare normale, senza bisogno di esempi di ogni possibile guasto.
Il rilevamento delle anomalie (anomaly detection) modella il comportamento normale di un segnale e solleva una segnalazione quando i nuovi dati ne escono. I metodi vanno da statistiche semplici, come media mobile e deviazione standard, fino ad autoencoder e clustering addestrati sul funzionamento sano. Il punto di forza per l’IoT è che i guasti sono rari e vari, quindi i dati etichettati sui guasti scarseggiano, mentre i dati di funzionamento sano abbondano.
Un deployment tipico osserva le serie temporali di una pompa e avvisa quando vibrazione e temperatura derivano insieme in modo insolito. Il punto debole sono i falsi positivi: un cambio legittimo di modalità operativa sembra un’anomalia finché il modello non lo impara, e il drift del modello può erodere silenziosamente l’accuratezza. È un elemento costitutivo fondamentale della manutenzione predittiva e del monitoraggio di sicurezza sulle flotte di dispositivi.
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