Definition und Zweck:
Anomalieerkennung (engl. Anomaly Detection) ist eine Methode, oft basierend auf Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen, die darauf abzielt, ungewöhnliche oder abweichende Muster, Ereignisse oder Datenpunkte in einem Datensatz zu identifizieren, die vom normalen oder erwarteten Verhalten abweichen. Das Besondere ist, dass dies oft geschieht, ohne dass die genaue Definition eines „Fehlers“ explizit programmiert werden muss. Stattdessen lernt das System das „normale“ Verhalten und schlägt Alarm, wenn signifikante Abweichungen auftreten.
In industriellen Kontexten werden Anomalien oft als „Outlier“, „Ausreißer“ oder „Ausnahmen“ bezeichnet. Ihre frühzeitige Erkennung ist entscheidend, um potenzielle Probleme (z.B. bevorstehende Maschinenausfälle, Qualitätsprobleme, Cyberangriffe) zu identifizieren, bevor sie sich zu ernsthaften Störungen entwickeln.
Methoden und Relevanz in der Automatisierung:
Anomalieerkennung verwendet verschiedene Techniken, darunter statistische Methoden, maschinelles Lernen (z.B. Clustering-Algorithmen, Autoencoder, Support Vector Machines) und regelbasierte Ansätze.
Die Anwendung in der Automatisierungstechnik ist vielfältig und von großer Bedeutung:
- Predictive Maintenance (Vorausschauende Wartung): Erkennung von subtilen Veränderungen in Maschinendaten (z.B. Vibration, Temperatur, Stromverbrauch), die auf beginnenden Verschleiß oder Materialermüdung hinweisen, bevor ein tatsächlicher Ausfall eintritt.
- Qualitätssicherung: Identifikation von Produkten, die geringfügig von der Norm abweichen und auf ein Problem im Produktionsprozess hindeuten, auch wenn sie noch nicht als „Ausschuss“ deklariert wären.
- Prozessoptimierung: Erkennung von ungewöhnlichen Prozessparametern, die auf Ineffizienzen oder Optimierungspotenziale hindeuten können.
- Cybersicherheit: Aufspüren von ungewöhnlichen Netzwerkaktivitäten oder Zugriffsversuchen in industriellen Steuerungssystemen (ICS/OT), die auf einen Cyberangriff hindeuten könnten.
- Fehlerdiagnose: Unterstützung bei der Ursachenanalyse, indem ungewöhnliche Muster im Fehlerfall hervorgehoben werden.
Die Fähigkeit, Abweichungen vom Normalverhalten automatisch zu erkennen, ist ein Schlüsselfaktor für die Effizienz, Zuverlässigkeit und Sicherheit von Industrie 4.0-Anlagen und hilft, ungeplante Stillstände und Kosten zu minimieren.
→ Siehe auch: Predictive Maintenance, Qualitätssicherung, Machine Learning, Künstliche Intelligenz (KI), Industrie 4.0
