Anomaly Detection
Erkennen, bevor es zu spät ist.
Unsere KI‒Systeme identifizieren ungewöhnliche Muster, Fehler und Abweichungen in Echtzeit — automatisch, zuverlässig und erklärbar.
So können Sie Probleme erkennen, bevor sie entstehen, und Ihre Prozesse dauerhaft stabil halten.
Anomaly Detection, die erkennt, bevor Probleme entstehen.
Mit Orivis identifizieren Sie Unregelmäßigkeiten in Echtzeit – automatisch, präzise und erklärbar.
Unsere KI versteht Muster in Ihren Daten und warnt Sie, bevor Fehler, Ausfälle oder Risiken auftreten.
Frühwarnsystem für kritische Prozesse
Unsere KI erkennt Abweichungen in Produktions-, Sensor- oder IT-Daten – in Echtzeit.
So können Sie reagieren, bevor Ausfälle oder Qualitätsverluste entstehen.
Selbstlernende Modelle
Mit jedem neuen Datensatz verbessert sich das System automatisch.
Orivis nutzt Machine Learning und Deep Learning, um Ihr individuelles Betriebsverhalten zu verstehen.
Nahtlose Integration & Visualisierung
Unsere Lösung lässt sich direkt in Ihre bestehende Infrastruktur integrieren – Cloud, On-Premise oder Hybrid.
Ein intuitives Dashboard visualisiert Auffälligkeiten, Trends und Alarmmeldungen sofort verständlich.
Was ist Anomaly Detection?
Wissenschaftliche Definition
Anomaly Detection (auch Ausreißererkennung oder Anomalieerkennung) bezeichnet den Prozess der Identifikation von Datenpunkten, Ereignissen oder Mustern, die signifikant von einem als „normal“ definierten Verhalten abweichen.
Diese Abweichungen, sogenannte Anomalien, können auf Fehler, Sicherheitsrisiken, Systemausfälle oder neue, unbekannte Zustände hinweisen.
Im Gegensatz zu klassischen Klassifikationsaufgaben, bei denen alle Kategorien im Voraus bekannt sind, liegt der Fokus der Anomaly Detection auf der Entdeckung unbekannter oder seltener Ereignisse in meist hochdimensionalen und verrauschten Datenräumen.
Mathematisch-technische Grundlage
Formell betrachtet ist Anomaly Detection eine Aufgabe der Dichteschätzung oder Ähnlichkeitsanalyse in einem Datenraum
Methodische Ansätze
Überwachte Verfahren (Supervised Learning)
Trainiert auf Daten mit bekannten Labels („normal“ / „anomal“)
Typische Methoden: Support Vector Machines (SVM), Random Forests
Unüberwachte Verfahren (Unsupervised Learning)
Arbeiten ohne gelabelte Daten; basieren auf Dichteschätzung, Clustering oder Distanzmaßen
Beispiele: Isolation Forest, DBSCAN, k‒Means‒basierte Verfahren
Semi‒überwachte Verfahren (Semi‒Supervised Learning)
Lernen nur das normale Verhalten und erkennen Abweichungen davon
Besonders geeignet für industrielle und sicherheitskritische Anwendungen.
Zunehmend kommen Deep Learning‒Ansätze wie Autoencoder, Variational Autoencoder (VAE) und Recurrent Neural Networks (RNN) zum Einsatz, insbesondere bei zeitabhängigen Signalen oder Sensorreihen.
Entdecken Sie die zentralen Funktionen unserer Anomaly Detection.
Unsere KI-Technologie erkennt Unregelmäßigkeiten, bevor sie zu Problemen führen.
Von der Datenaufnahme bis zur Echtzeitanalyse — Orivis vereint präzise Algorithmen, skalierbare Architektur und intuitive Visualisierung, um kritische Ereignisse frühzeitig zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Erfahren Sie, wie unsere Lösungen Prozesse sicherer, effizienter und transparenter machen — und warum Orivis die nächste Generation der intelligenten Überwachungssysteme prägt.
Erkennung ungewöhnlicher Muster in Daten
Anomaly Detection (Anomalieerkennung) ist ein Verfahren der Künstlichen Intelligenz, das Abweichungen von normalen Verhaltensmustern in Daten identifiziert.
Solche Anomalien können auf Fehler, Risiken, Cyberangriffe oder Qualitätsprobleme hinweisen – bevor sie zu echten Schäden führen.
Lernen, was „normal“ bedeutet
Das System analysiert historische und aktuelle Daten, um zu verstehen, wie sich Prozesse typischerweise verhalten.
Wenn ein neuer Datenpunkt deutlich vom erwarteten Muster abweicht, wird er automatisch als Anomalie markiert.
So entstehen Frühwarnsysteme, die auf Veränderungen sofort reagieren. Orivis AI
Einsatz von KI und maschinellem Lernen
Orivis nutzt moderne Machine‒Learning‒ und Deep‒Learning‒Modelle, um auch in komplexen, verrauschten oder mehrdimensionalen Datensätzen Anomalien zu erkennen.
Verfahren wie Autoencoder, Isolation Forests oder neuronale Netze ermöglichen eine adaptive und kontinuierlich lernende Überwachung.
Anomaly Detection
Datenaufnahme
Der erste Schritt besteht in der Sammlung relevanter Datenquellen.
Diese können aus Sensoren, IT-Systemen, Finanzströmen, Produktionsanlagen oder Netzwerken stammen.
Ziel ist es, eine möglichst umfassende und repräsentative Datengrundlage zu schaffen, auf der Muster erkannt werden können.
Datenaufbereitung
Die erfassten Rohdaten werden bereinigt, gefiltert und standardisiert. Fehlerhafte oder unvollständige Werte werden korrigiert, und die Daten werden in ein Format überführt, das für Machine-Learning-Modelle geeignet ist. Dieser Schritt ist entscheidend, um die Qualität und Aussagekraft der Analyse zu gewährleisten.
Modelltraining
In dieser Phase wird das KI-Modell mit historischen Daten trainiert, um zu lernen, was als „normal“ gilt.
Dazu werden Verfahren wie überwachtes oder unüberwachtes Lernen, Autoencoder oder Clustering-Algorithmen eingesetzt.
Das Modell entwickelt ein Verständnis für typische Muster und Zusammenhänge in den Daten.
Mustererkennung
Das trainierte Modell wird auf neue Daten angewendet, um Abweichungen zu identifizieren.
Durch die Analyse von Korrelationen, Trends und Wahrscheinlichkeiten erkennt das System subtile Veränderungen,
die auf potenzielle Fehler oder unerwartete Ereignisse hinweisen können.
Wir entwickeln KI,
die erkennt,
bevor Probleme entstehen.
Unsere intelligenten Systeme identifizieren Anomalien, optimieren Prozesse und ermöglichen datengetriebene Entscheidungen – automatisch, zuverlässig und in Echtzeit.
Mit Orivis verwandeln Sie Daten in Klarheit und Innovation.
Clarity through intelligence.
Wir sind Orivis – wo Forschung auf angewandte KI trifft.
Orivis wurde mit der Vision gegründet, Künstliche Intelligenz verantwortungsvoll und wirksam in reale Prozesse zu integrieren.
Unser Team vereint Forschung, Ingenieurskunst und Unternehmergeist, um datengetriebene Innovationen in Wirtschaft und Verwaltung voranzubringen.
Wir entwickeln maßgeschneiderte Lösungen für Anomaly Detection, Multi-Objective Optimization und evolutionäre Algorithmen.
Dabei kombinieren wir wissenschaftliche Präzision mit praktischer Umsetzbarkeit – vom Konzept bis zur Integration in Ihre Systeme.
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