Anomalieerkennung: Minimieren Sie Fehlalarme mit der Rules Engine

Anomalien sind Abweichungen von erwarteten Mustern und können in verschiedenen Umgebungen auftreten – sei es bei Bankgeschäften, Industriebetrieben, der Marketingbranche oder der Gesundheitsüberwachung. Herkömmliche Erkennungsmethoden führen häufig zu hohen Fehlalarmraten. Ein falsch positives Ergebnis liegt vor, wenn ein System ein Routineereignis fälschlicherweise als Anomalie identifiziert, was zu unnötigem Untersuchungsaufwand und Betriebsverzögerungen führt. Diese Ineffizienz ist ein dringendes Problem, da sie Ressourcen verschlingt und die Aufmerksamkeit von den wirklichen Problemen ablenkt, die gelöst werden müssen. Dieses Dokument befasst sich eingehend mit einem speziellen Ansatz zur Anomalieerkennung, der in großem Umfang regelbasierte Engines nutzt. Dieser Ansatz verbessert die Genauigkeit der Identifizierung von Verstößen durch Querverweise mehrerer wichtiger Leistungsindikatoren (KPIs). Dieser Ansatz kann nicht nur das Vorhandensein einer Anomalie effektiver überprüfen oder widerlegen, sondern manchmal auch die Grundursache des Problems isolieren und identifizieren.

Überblick über die Systemarchitektur

Datenfluss

Dies ist ein kontinuierlicher Datenfluss für die Motorüberprüfung. Jeder Punkt im Ablauf kann mit einem oder mehreren KPIs verknüpft sein, die von der Regel-Engine zur Bewertung anhand ihres Trainingsregelsatzes verwendet werden. Für die Echtzeitüberwachung ist ein kontinuierlicher Datenfluss unerlässlich, der den Motor mit den für den Betrieb notwendigen Informationen versorgt.

Architektur der Regel-Engine

Das Herzstück des Systems ist die Regel-Engine, die trainiert werden muss, um die Nuancen der zu überwachenden KPIs zu verstehen. Hier kommt eine Reihe von KPI-Regeln ins Spiel. Diese Regeln dienen als algorithmische Grundlage der Engine und sollen zwei oder mehr KPIs miteinander korrelieren.

Arten von KPI-Regeln:

1. Datenqualität: Regeln, die sich auf die Konsistenz, Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Datenflusses konzentrieren.
2. KPI-Korrelation: Regeln, die sich auf die Korrelation bestimmter KPIs konzentrieren.

Regelanwendungsprozess. Nach Erhalt der Daten sucht die Engine sofort nach Abweichungen oder Anomalien in den eingehenden KPIs. Eine Anomalie bezieht sich hier auf jede Metrik, die außerhalb eines vorgegebenen akzeptablen Bereichs liegt. Die Engine markiert diese Anomalien zur weiteren Untersuchung, die in drei Hauptvorgänge unterteilt werden kann: Akzeptieren, Ablehnen und Eingrenzen. Dies kann die Korrelation eines KPI mit einem anderen beinhalten, um eine erkannte Anomalie zu validieren oder zu negieren.

Methode

Regelbildung

Die grundlegenden Schritte umfassen die Erstellung einer Reihe von Regeln, die mehrere KPIs miteinander in Beziehung setzen. Beispielsweise könnte eine Regel Produktqualitätsmetriken mit der Produktionsgeschwindigkeit in einer Fabrikumgebung in Beziehung setzen. Zum Beispiel:

1. Direkte Beziehung zwischen KPIs: Eine „direkte Beziehung“ zwischen zwei KPIs bedeutet, dass wenn ein KPI steigt, auch der andere KPI steigt, oder wenn ein KPI sinkt, auch der andere sinkt. Beispielsweise kann in einem Einzelhandelsunternehmen ein Anstieg der Werbeausgaben (KPI1) in direktem Zusammenhang mit einem Anstieg des Umsatzes (KPI2) stehen. In diesem Fall wirkt sich eine Steigerung eines Aspekts positiv auf den anderen aus. Dieses Wissen ist für Unternehmen von unschätzbarem Wert, da es bei der strategischen Planung und Ressourcenzuweisung hilft.
2. Inverse Beziehung zwischen KPIs: Andererseits bedeutet eine „inverse Beziehung“, dass wenn ein KPI steigt, der andere KPI sinkt und umgekehrt. Beispielsweise kann in einer Fertigungsumgebung die Zeit, die zur Herstellung eines Produkts benötigt wird (KPI1), in einem umgekehrten Verhältnis zur Produktivität (KPI2) stehen. Wenn die Produktionszeit verkürzt wird, kann die Produktivität steigen. Das Verständnis der umgekehrten Beziehung ist auch für die Geschäftsoptimierung von entscheidender Bedeutung, da möglicherweise Ausgleichsmaßnahmen zur Optimierung beider KPIs erforderlich sind.
3. Kombinieren Sie KPIs, um neue Regeln zu erstellen: Manchmal kann es von Vorteil sein, zwei oder mehr KPIs zu kombinieren, um eine neue Metrik zu erstellen, die wertvolle Einblicke in die Geschäftsleistung liefern kann. Beispielsweise ergibt die Kombination von Customer Lifetime Value (KPI1) und Customer Acquisition Cost (KPI2) einen dritten KPI: Customer Value to Cost Ratio. Dieser neue KPI bietet ein umfassenderes Verständnis dafür, ob die Kosten für die Akquise eines neuen Kunden im Verhältnis zum Wert stehen, den er im Laufe der Zeit liefert.

Trainingsregel-Engine

Die Regel-Engine ist vollständig darauf trainiert, diese Regeln effektiv in Echtzeit anzuwenden.

Überprüfung in Echtzeit

Die Regel-Engine überwacht proaktiv eingehende Daten und wendet ihre trainierten Regeln an, um Anomalien oder potenzielle Anomalien zu identifizieren.

Entscheidungsfindung

Bei der Identifizierung potenzieller Anomalien ist der Motor:

1. Akzeptieren von Ausnahmen: Bestätigungsphase: Sobald eine Ausnahme gekennzeichnet ist, vergleicht die Engine sie mithilfe ihrer vorab trainierten KPI-Regeln mit anderen zugehörigen KPIs. Hier geht es darum, festzustellen, ob es sich bei der Anomalie tatsächlich um ein Problem oder nur um einen Ausreißer handelt. Diese Bestätigung erfolgt auf Grundlage der Korrelation zwischen primären und sekundären KPIs.
2. Abgelehnte Ausnahmen: Falsch positive Phase: Nicht alle Ausnahmen weisen auf ein Problem hin; einige können statistische Ausreißer oder Datenfehler sein. In diesem Fall nutzt die Engine ihr Training, um die Anomalie abzulehnen und sie im Wesentlichen als falsch positiv zu identifizieren. Dies ist entscheidend, um unnötige Alarmmüdigkeit zu vermeiden und die Ressourcen auf das eigentliche Problem zu konzentrieren.
3. Eingrenzen des Umfangs der Anomalie: Verfeinerungsphase: Manchmal kann eine Anomalie Teil eines größeren Problems sein, das mehrere Komponenten betrifft. Hier ermittelt die Engine die genaue Art des Problems weiter, indem sie es auf bestimmte KPI-Komponenten eingrenzt. Diese erweiterte Filterung hilft, Probleme schnell zu identifizieren und Grundursachen zu beheben.

Vorteile

1. Reduzieren Sie Fehlalarme: Durch die Verwendung einer Regel-Engine, die mehrere KPIs vergleicht, reduziert das System die Häufigkeit von Fehlalarmen erheblich.
2. Zeit- und Kosteneffizienz: Anomalien werden schneller erkannt und behoben, wodurch die Betriebszeit und die damit verbundenen Kosten reduziert werden.
3. Verbesserte Genauigkeit: Die Möglichkeit, mehrere KPIs zu vergleichen und gegenüberzustellen, ermöglicht eine detailliertere und genauere Darstellung abnormaler Ereignisse.

Fazit

Dieser Artikel beschreibt einen Ansatz zur Anomalieerkennung mithilfe einer Regel-Engine, die auf verschiedenen KPI-Regelsätzen trainiert wurde. Im Gegensatz zu herkömmlichen Anomalieerkennungssystemen, die häufig ausschließlich auf statistischen Algorithmen oder Modellen des maschinellen Lernens basieren, basiert dieser Ansatz auf einer speziellen Regel-Engine. Durch eine tiefere Untersuchung der Beziehungen und Interaktionen zwischen verschiedenen KPIs können Unternehmen detailliertere Erkenntnisse gewinnen, die einfache, eigenständige Metriken nicht liefern können. Dies ermöglicht eine robustere strategische Planung, ein besseres Risikomanagement und einen insgesamt effektiveren Ansatz zur Erreichung der Geschäftsziele. Sobald eine Anomalie gemeldet wird, vergleicht die Engine sie mithilfe ihrer vorab trainierten KPI-Regeln mit anderen zugehörigen KPIs. Hier geht es darum, festzustellen, ob es sich bei der Anomalie tatsächlich um ein Problem oder nur um einen Ausreißer handelt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnomalieerkennung: Minimieren Sie Fehlalarme mit der Rules Engine. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!