{"id":16939,"date":"2024-12-04T10:27:49","date_gmt":"2024-12-04T08:27:49","guid":{"rendered":"https:\/\/atostek.com\/?p=16939"},"modified":"2024-12-04T10:27:49","modified_gmt":"2024-12-04T08:27:49","slug":"ala-anna-datan-valua-hukkaan-kuinka-tunnistaa-ja-hyodyntaa-poikkeamia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/atostek.com\/ala-anna-datan-valua-hukkaan-kuinka-tunnistaa-ja-hyodyntaa-poikkeamia\/","title":{"rendered":"\u00c4l\u00e4 anna datan valua hukkaan \u2013 kuinka tunnistaa ja hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 poikkeamia?"},"content":{"rendered":"

Nykyaikaiset teolliset laitteet ja prosessit tuottavat dataa ymp\u00e4ri vuorokauden, joka sekunti. Suuressa m\u00e4\u00e4r\u00e4ss\u00e4 dataa esiintyy my\u00f6s poikkeamia. Miten t\u00e4llaisia poikkeamia voidaan tunnistaa ja hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4?<\/strong><\/p>\n

Jatkuva datavirta sis\u00e4lt\u00e4\u00e4 arvokasta tietoa esimerkiksi laitteiden toiminnasta ja muista kriittisist\u00e4 prosessin osa-alueista. Mutta miten t\u00e4m\u00e4 usein massiivinen ja monimuotoinen datam\u00e4\u00e4r\u00e4 saadaan muutettua konkreettiseksi hy\u00f6dyksi?<\/p>\n

Yksinkertaisista tilastollisista menetelmist\u00e4 syv\u00e4llisiin menetelmiin<\/h2>\n

Yksinkertaiset tilastolliset menetelm\u00e4t, kuten keskiarvo, mediaani ja hajonta, voivat antaa ensimm\u00e4isen k\u00e4sityksen datan rakenteesta ja mahdollisista poikkeavuuksista. My\u00f6s visualisointi on tehokas ty\u00f6kalu: kaaviot ja kuvaajat voivat paljastaa trendej\u00e4 ja poikkeamia, jotka j\u00e4\u00e4v\u00e4t helposti huomaamatta raakadatan taulukkomuodossa.<\/p>\n

Koneoppiminen tarjoaa ty\u00f6kaluja ja menetelmi\u00e4, joilla voidaan l\u00f6yt\u00e4\u00e4 rakenteita, malleja ja oivalluksia datasta, joka muuten olisi liian laaja ja monimutkainen ihmisen analysoitavaksi. Koneoppimismallit voivat oppia tunnistamaan datan normaaleja k\u00e4ytt\u00e4ytymismalleja ja ennakoida mahdollisia poikkeavuuksia, jotka voivat kieli\u00e4 esimerkiksi laitteiston vikaantumisesta.<\/p>\n

Outlier Detection \u2013 datan poikkeamien tunnistus<\/h2>\n

Outlier detectionilla (poikkeavuuksien\/anomalioiden tunnistaminen) tarkoitetaan menetelmi\u00e4, joilla pyrit\u00e4\u00e4n tunnistamaan poikkeavat havainnot datajoukosta. N\u00e4m\u00e4 poikkeavat arvot, eli “outlierit”, ovat merkitt\u00e4v\u00e4sti erilaisia verrattuna muihin saman datan havaintoihin.<\/p>\n

Poikkeamat voivat johtua monenlaisista syist\u00e4. Teollisessa ymp\u00e4rist\u00f6ss\u00e4 poikkeavia havaintoja voi synty\u00e4 esimerkiksi mittausvirheist\u00e4, koneen tai sen k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4n poikkeavasta toiminnasta, tai ne voivat olla merkkej\u00e4 jostakin uudesta harvinaisesta ilmi\u00f6st\u00e4. Toisaalta outlierien havainnointia voi hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 my\u00f6s datan esiprosessoinnissa, sill\u00e4 outlierit voivat aiheuttaa vinoumia datan analysoinnissa. Poikkeamien poistaminen voi olla esimerkiksi tarpeen ennen koneoppimismallin koulutusta.<\/p>\n

\"Datajoukko,
Datajoukko, jossa on kaksi potentiaalista poikkeamaa.<\/figcaption><\/figure>\n

Poikkeamien tunnistamiseen on olemassa lukuisia menetelmi\u00e4, jotka ulottuvat tilastollisista menetelmist\u00e4 monimutkaisiin neuroverkkoihin perustuviin menetelmiin. Poikkeamat voivat olla datajoukon mielenkiintoisimpia pisteit\u00e4 tai vain h\u00e4iri\u00f6t\u00e4 riippuen poikkeamien syntymekanismista ja datan k\u00e4ytt\u00f6tarkoituksesta. T\u00e4m\u00e4n takia poikkeamien juurisyiden selvitt\u00e4minen on olennaista raakadatan ymm\u00e4rt\u00e4misen kannalta.<\/p>\n

Hy\u00f6dynn\u00e4 dataa ja ennakoi<\/h2>\n

Poikkeamien syyt voivat olla moninaiset, ja ne voivat sis\u00e4lt\u00e4\u00e4 piilossa olevia signaaleja, jotka kertovat laitteiden vikaantumisesta, yll\u00e4tt\u00e4vist\u00e4 prosessimuutoksista tai muista kriittisist\u00e4 h\u00e4iri\u00f6ist\u00e4. Poikkeamien tunnistamisen avulla voidaan l\u00f6yt\u00e4\u00e4 syit\u00e4 ja olosuhteita, joita havaitsemalla voidaan ryhty\u00e4 korjaaviin toimenpiteisiin. T\u00e4ll\u00f6in voidaan v\u00e4ltt\u00e4\u00e4 esimerkiksi odottamattomat laiterikot, tuotantokatkokset ja niist\u00e4 aiheutuvat suuret taloudelliset menetykset.<\/p>\n

Datan tehokas hy\u00f6dynt\u00e4minen poikkeamien tunnistuksessa ja ennakoinnissa on kriittist\u00e4 teollisten prosessien ja laitteiden hallinnassa. Se ei ainoastaan v\u00e4henn\u00e4 odottamattomia kustannuksia, vaan my\u00f6s mahdollistaa toiminnan jatkuvan kehityksen ja tehokkuuden parantamisen. Teollisessa ymp\u00e4rist\u00f6ss\u00e4 data ei ole pelkk\u00e4\u00e4 numeerista tietoa, vaan arvokas resurssi, joka tarjoaa syv\u00e4llist\u00e4 ymm\u00e4rryst\u00e4 ja kilpailuetua niille, jotka osaavat hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 sit\u00e4 oikein.<\/p>\n


\n
\n
\"\"<\/div>\n
\n

Jere Toivonen<\/strong>
\nOhjelmistosuunnittelija<\/em><\/p>\n<\/div>\n

 <\/p>\n<\/div>\n

 <\/p>\n

\n
<\/div>\n
<\/div>\n
<\/div>\n
<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n
\n
<\/div>\n
\"\"<\/div>\n
\n

Ida Pellinen<\/strong>
\nMarkkinointi- ja viestint\u00e4asiantuntija<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Nykyaikaiset teolliset laitteet ja prosessit tuottavat dataa ymp\u00e4ri vuorokauden, joka sekunti. Suuressa m\u00e4\u00e4r\u00e4ss\u00e4 dataa esiintyy my\u00f6s poikkeamia. Miten t\u00e4llaisia poikkeamia voidaan tunnistaa ja hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4? Jatkuva datavirta sis\u00e4lt\u00e4\u00e4 arvokasta tietoa esimerkiksi laitteiden toiminnasta ja muista kriittisist\u00e4 prosessin osa-alueista. Mutta miten t\u00e4m\u00e4 usein massiivinen ja monimuotoinen datam\u00e4\u00e4r\u00e4 saadaan muutettua konkreettiseksi hy\u00f6dyksi? Yksinkertaisista tilastollisista menetelmist\u00e4 syv\u00e4llisiin menetelmiin Yksinkertaiset…<\/p>\n","protected":false},"author":24,"featured_media":16940,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"rank_math_lock_modified_date":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[104],"tags":[596,658,659],"class_list":["post-16939","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blogi","tag-data","tag-outlier-detection","tag-poikkeamien-tunnistus","entry","has-media"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16939"}],"collection":[{"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/users\/24"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16939"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16939\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":16951,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16939\/revisions\/16951"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/media\/16940"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16939"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16939"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16939"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}