Использование алгоритмов искусственного интеллекта в выявлении аномального потребления ресурсов. Подходит для динамических процессов потребления ресурсов - расход электроэнергии, воды, газа и др. во времени.
Наше решение позволяет гибко выявлять аномалии в рядах данных, задавая долю / количество выявляемых аномальных точек, комфортное для последующего анализа экспертами из отрасли.
Аномальное потребление ресурсов - это ситуации, возникающие в процессе потребления ресурсов, приводящие к повышенному расходу этих ресурсов по сравнению с нормальным течением процесса.Такие задачи обычно не решаются классическими методами машинного обучения, так как отсутсвуют в нужном количестве размеченные ранее примеры аномалий.
Выявление аномалий
Анализ причин выявленных аномалий позволяет устранять и предотвращать их появление в будущем на системной основе.
Устранение выявленных аномалий снижает расход ресурса, что снижает расходы на его оплату.
Стабильность и предсказуемость
Устранение выявленных аномалий делает систему более стабильной и предсказуемой, снижает риски возникновения нештатных ситуаций.