One way businesses can reduce expensive unexpected downtime is by adopting new machine learning tools to help detect anomalies quickly — which Kaspersky, once known primarily for popular cybersecurity products like Kaspersky Total Security, now offers.
Andrey Lavrentyev, head of technology research at Kaspersky, says that advanced machine learning (ML) algorithms and the ability to adapt to particular industrial processes make Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD) an essential tool for smooth production.
“It complements monitoring systems and machine operators’ expertise with the ability to detect anomalies in a complex environment. No matter what causes the deviations, downtime, equipment breakdowns and disasters can be prevented, thanks to early alerts,” Lavrentyev explains.
“We have been developing the technology for several years and today we’re happy to announce the general availability of our fully-fledged product to help customers achieve these benefits.”
Kaspersky has detailed how early detection of process breakdown can reduce costly downtime for customers in industrial or manufacturing settings particularly.
A report by the cybersecurity vendor estimates that simply halving downtime, on its own, can enable a large power plant to save up to $1 million a year. If the customer is an oil refinery, the amount saved on average rises to $2.5 million.
It is critical to keep technological processes from interruptions such as equipment malfunctions, operator errors, or cyberattacks on industrial control systems. Machine learning solutions can detect system deviations earlier, according to Kaspersky.
Kaspersky’s MLAD is now widely available as a commercial product. The detector is empowered with ML algorithms that can analyse telemetry from machinery sensors in real time. It warns of machine malfunctions by raising alerts as soon as manufacturing process parameters (tags) begin to behave in an unexpected way.
Features include a graphical interface for detailed analysis of anomalies and tools that can integrate the product with existing systems to deliver operator alerts. It can operate in an existing infrastructure, without installing additional sensors.
More information on Kaspersky’s new MLAD offering can be found here.
( Photo by Science in HD on Unsplash )
Wichtige Eckdaten:
- Verfügbarkeit: Nutzer von E-Commerce und der Testversion haben sofortigen Zugriff. Nutzer ohne E-Commerce-Zugang müssen ihren Administrator darum bitten, die Funktionen der generativen KI über die Admin-App zu aktivieren.
- Genauigkeit: Da es sich um eine Beta-Funktion handelt, können die Antworten vereinzelt Ungenauigkeiten oder Inkonsistenzen aufweisen. Durch kontinuierliche Updates wird jedoch eine stetige Verbesserung der Zuverlässigkeit angestrebt.
- Datenschutz und Sicherheit: Dokumenteninhalte werden während der Verarbeitung temporär gespeichert und nach Abschluss der Aufgabe umgehend gelöscht. Nutzerdaten werden nicht zur Schulung von KI-Modellen verwendet.
- Beta-Status: Der Dokumentenassistent befindet sich derzeit in der Beta-Phase. Obwohl die Funktion vollständig einsatzfähig ist, wird sie fortlaufend weiterentwickelt. Das Feedback der Nutzer spielt eine entscheidende Rolle für die weitere Optimierung.
Zugang zum Nitro Dokumentenassistenten
Der Einstieg in den Nitro Dokumentenassistenten ist unkompliziert. Das Tool unterstützt PDF-Dateien mit einer maximalen Größe von 25 MB. Folgen Sie diesen Schritten:
- Öffnen Sie Nitro Workspace und navigieren Sie zum Bereich „Tools“.
- Klicken Sie auf das Symbol „Dokumentenassistent“.
- Laden Sie das Dokument hoch, indem Sie eine Datei auswählen oder die Drag-and-Drop-Funktion nutzen.
So meistern Sie den Nitro Dokumentenassistenten
Nach dem Hochladen eines Dokuments erstellt der Nitro Dokumentenassistent eine Zusammenfassung und schlägt erste Fragen für die Interaktion vor.
Für maßgeschneiderte Anfragen wird den Nutzern empfohlen, ihre Eingaben klar, präzise und spezifisch zu formulieren. Hier einige Beispiele für mögliche Anfragen:
- Fasse dieses Dokument für mich zusammen.
- Fasse es stichpunktartig zusammen.
- Fasse dieses Dokument für mich auf Spanisch zusammen.
- Liste die externen Quellen auf, die in diesem Dokument genannt werden.
- Finde Inhalte zu den Zahlungsbedingungen in diesem Vertrag.
- Erkläre mir die wichtigsten Punkte [dieses Vertrags] in einfacher Sprache.
- Schreibe dieses [Benutzerhandbuch] als FAQ um.
- [In diesem französischen Mietwagenvertrag] Kann ich eine Debitkarte verwenden, um ein Auto zu mieten? Antworte bitte auf Englisch.
Wichtige Hinweise zu Sicherheit und Datenschutz für Ihre Kunden
Nitro legt großen Wert auf Sicherheit und Datenschutz. Dokumente werden während der Verarbeitung nur vorübergehend gespeichert und nach Abschluss des Vorgangs sofort gelöscht. Zudem stellt Nitro sicher, dass Kundendokumente niemals zur Schulung von KI-Modellen verwendet werden. Diese Maßnahmen schützen sensible Informationen und geben Ihren Kunden ein beruhigendes Gefühl.
So verbessern Sie den Nitro Dokumentenassistenten
Nitro schätzt das Feedback der Nutzer zur kontinuierlichen Verbesserung des Dokumentenassistenten. Nach jeder Interaktion werden die Nutzer gefragt: „War dies hilfreich?“ Sie können mit „Daumen hoch“ oder „Daumen runter“ antworten.
Für detaillierteres Feedback können die Nutzer die Feedback-Seite des Nitro Knowledge Assistant besuchen, um zur Weiterentwicklung des Tools beizutragen.
Ermöglichen Sie Ihren Kunden Erfolg mit Nitro, unterstützt durch KI
Der Nitro Dokumentenassistent ist ein wertvolles Tool, um Ihren Kunden zu helfen, ihre Dokumentenabläufe zu optimieren. Ob sie Nitro zum ersten Mal ausprobieren oder von einem anderen PDF-Anbieter wechseln, diese KI-gestützte Funktion zeigt Nitro’s Engagement für Innovation.
Wenn Sie Fragen zu Nitro-Lizenzen oder erfolgreichen Verkaufsstrategien für Nitro-Lösungen haben, wenden Sie sich an das Team von QBS. Wir unterstützen Sie gerne auf Ihrem Weg zum Erfolg mit Nitro!
