预测性维护|-澳门皇冠赌场平台

在问题变成问题之前解决问题

使用预测性维护升级您的系统，并在它们有机会中断服务或可用性之前解决问题. 预测性维护将提高程序的可靠性，同时降低高达35%的维护成本.

特性

异常检测

澳门皇冠赌场平台的预测性维护软件可以识别相关性, 数据之间的关系和相似性. 它可以检测服务交付链中的问题或异常，并为负责服务可用性和质量的团队提供建议.

实时行动

一旦检测到情况或异常, 可以立即采取行动来防止可用性问题或糟糕的服务质量. 澳门皇冠赌场平台的软件几乎是实时的.

监测和分析

澳门皇冠赌场平台的软件使您可以轻松监控和分析来自系统的数据, 并识别数据集中的不规则性. 报告模块和交互式仪表板允许简单有效地分析根本原因和维护有效性.

持续学习

保持领先，确保最准确的洞察, 澳门皇冠赌场平台的预测模型正在不断地根据最新的可用数据进行重新训练.

好处

显著降低运营成本

预测性维护承诺比预防性维护节省成本，因为任务只在需要时执行. 而预防性维护则依赖于统计数据来预测何时需要维护, 预见性维修依赖于设备的实际状况.

以保证

预测性维护可以方便地安排纠正性维护，防止意外的系统故障, 从而减少警报和事件的总数和严重性，同时提高您的操作效率. 这种解决方案允许在人员发生更改时保存知识, 这意味着新员工的入门成本更低，整体服务质量更高.

改善客户体验

通过提高网络和服务质量，为客户创造最佳体验, 缩短业务恢复时间, 提高服务可用性, 降低流失率.

用例

预测性维护是实现自主服务交付和保证的一种复杂方法. 基于深度学习技术的预测模型被证明是有效的，因为它们可以跟踪复杂的, 数据中的非线性关系, 以及发现新的方案. 然而，没有单一模型或相似模型的组合可以有效地检测异常. 不同类型的模型经常一起使用，以获得更高水平的预测性维护. 考虑到人工智能在各种应用程序中的广泛使用及其黑盒性质, 人工智能的可解释性是人工智能研究的前沿问题之一. 预测性维护允许为软件所做的决策生成解释.

电信用例

自动基线生成和异常检测(ABGAD)
监控关键绩效指标, 质量绩效指标和客户满意度指标，用于检测违规行为. 该功能使用基于违规到异常的聚类和这些异常的根本原因分析的预测性维护.
问题
基线生成及其违反要求分析多个来源, 并将所给出的参数值与典型参数值进行比较. 它需要指定典型参数(基线). 然后，对违规行为进行监测和关联，以调查其根本原因. 在典型的CSP网络中，需要监控的参数有数十万个.

解决方案
基于机器学习的异常检测具有识别不符合数据集中预期模式的参数和事件的潜力, 并通过发现新的模式和违反许多基线的模式来提高检测的广度. 一旦检测到异常，就可以对其进行优先级排序. 优先级最高的案例可以首先进行分析，从而加快整个过程.

价值
自动化这种类型的活动将增加变量的数量，使它们更加灵活和动态. 额外的好处是能够在许多其他变量之间建立联系, 并在客户体验受到影响之前确定导致与服务质量下降相关事件的症状.
自动态势检测(ASD)
经常, 自动化过程检测所有事件，而不确定这些告警之间的相关性或原因. 自动情况检测允许对告警进行根本原因分析，方法是将告警聚类到各种情况中，并允许用户了解每种情况的分类——无论是根本原因告警还是仅仅是告警真正原因的症状和杂音.
问题
态势检测需要分析多个信息源. 在一个典型的CSP网络中, 用于检测威胁的自动化程序必须同时监控数十万个事件. 机器学习用于分析和去除所有媒体(网元)报道的多个事件的原因, 网络管理系统, 性能监控部分和系统监控服务质量, 以及来自客户的报告).

解决方案
基于机器学习的情况检测具有识别不符合预期的事件的潜力, 并揭示它们之间的相关性. 这比目前手动执行的类似工作要有效得多. 当检测到情况时，可以根据其识别对其进行优先级排序. 优先级最高的案例可以首先进行分析, 因此，加快了整个过程，并确保系统能够以尽可能高的容量运行. 完成这一步所需的时间也是一个重要的参数, 因为在这个阶段，服务提供商的客户最有可能获得服务.

价值
通过确保识别和分类系统中检测到的情况，提高您的工作效率和资产利用率, 从而减少情况的总数，有利于认识到这些情况的根本原因. ASD的主要好处是进一步减少导致单个故障定义的事件数量. 每个事件通常在许多不同的团队中生成工作, 是什么导致了组织内的效率低下. 您的团队所需的工作将根据情况的根本原因进行分类, 一旦源元件修复，通常报告的症状或噪音也将消失. 预计机器将继续主导这一过程, 比他们有经验的操作员快多了. 在某些情况下，机器的速度可能超过专家.
自动问题检测(APD)
像自闭症, 自动问题检测(APD)对聚集到问题和问题分类中的故障单执行根本原因分析, 哪些有助于识别故障单和症状的根本原因.
问题
分析电信网络中的事件和事故是电信专家的一项共同任务. 它依赖于对过去事件的分析, 以及在这些情况之间建立联系和相关性. 这将导致检测触发事件和紧急情况的持续不规则情况. 这一分析需要研究许多来源的因素, 这可能是一个非常乏味的过程.

解决方案
高效的机器学习技术可以用于自动化这一过程. 通过自动分析哪个项目是一串事件的实际来源, 检测和分析这些事件的过程可以被最小化并得到极大的改进.

价值
使用这个工具, 使用ML函数的系统将能够比目前的专家识别更多的问题. 这是一种主动的解决方案，可以在网络中搜索潜在的新事件和情况, 任何未解决的问题都可能导致一些紧急情况, 从长远来看，甚至更多. 这种方法减少了许多团队的工作量，并且不会中断服务提供.
知识积累(KA)
这种机器学习功能使您的运营比以往任何时候都更加顺畅，并降低与培训和招聘新员工相关的成本. 知识积累可以自动为操作员提供解决方案的建议, 问题和异常, 从而简化流程并确保始终如一的服务质量.
问题
异常后, 检测到情况或问题, 实施最有效的补救措施来中和这种不规律性是至关重要的. 今天, 许多用于寻找正确补救措施的知识是以任何操作程序所要采取的步骤清单的形式收集的. 这些工具是静态的和过时的，并且使它们保持最新是乏味和耗时的.

解决方案
分析专家所做的决定可以创建一个机器学习驱动的系统. 在第一阶段, 这建立在基于人类决策的最有效解决方案的基础上, 然后分析这些数据找出持久的行为和反应模式. 这个数据, 还有从专家那里获得的知识, 将被用于创建一个系统，该系统可以根据手边的异常情况自动做出决策.

价值
这种解决方案使决策过程独立于特定专家的知识, 从而最大限度地减少与缺乏专家有关的不连续性. 引入以机器为基础的流程，缩短了操作人员获得技能所需的时间，减少了新员工的时间和进入成本.