Überwachen von Fingerprintabweichungen

Zusätzlich zur Überwachung von Verhalten, das mit einem bestimmten Fingerprint übereinstimmt, unterstützt TrendMiner auch die Überwachung von Fingerprint-Abweichungen. 

Um mehr über Fingerprints zu erfahren, sollten Sie sich zuerst den Artikel ‚Fingerprints‘ anschauen.

Einige Beispiele, für die eine Überwachung von Abweichungen interessant sein könnte: 

  • Wenn Batchläufe produziert wurden, die vom Golden-Batch-Verhalten abweichen.
  • Wenn Prozessübergänge auftreten, die ein bestimmtes Referenzverhaltensmuster für diese Übergänge nicht erfüllen.

Fingerprint für Abweichungsüberwachung einrichten

  • Stellen Sie sicher, dass Sie einen Fingerprint des Referenzverhaltens erstellt und gespeichert haben. Dabei könnte es sich beispielsweise um ein Golden-Batch-Profil eines bestimmten Produkts A oder ein Golden-Transition-Verhalten für einen Prozessübergang handeln.
  • Speichern Sie außerdem ein Suchkriterium, dass als Triggerbedingung für die Referenzüberwachung dient. Im Fall eines Golden-Batch könnte dies eine Value based search-Bedingung sein, die alle Batches des korrespondierenden Produkts wiedergibt. Im Fall einer Golden-Transition könnte dies eine Digital step search sein, die alle betreffenden Übergänge darstellt.

Hinweis: Ein Trigger wird verwendet, um den Fingerprint mit den aktuellen Daten abzugleichen. Der Trigger und der Fingerprint werden beim Start des Fingerprints und des definierten Triggers abgeglichen. 

  • Wählen Sie im Menü Monitoring  den betreffenden Fingerprint und wählen Sie die Abweichungsoption, indem Sie auf die korrespondierende Kachel klicken:

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  • Wählen Sie in der Liste der Saved views den entsprechenden Trigger aus.
  • Definieren Sie eine angemessene Erkennungsschwelle.

Hinweis: Bei der Erkennungsschwelle handelt es sich um eine Ähnlichkeitsmessung. Diese Messung wird auf der Grundlage der Summe der Differenzen des Trends in Bezug auf den Fingerprint berechnet. Dies ist der bei der Similarity search verwendeten Ähnlichkeitsübereinstimmung sehr ähnlich. Beispielsweise, wenn die Erkennungsschwelle 100% beträgt, ist an keinem Punkt eine Abweichung zulässig. Die Daten müssen an jedem Punkt innerhalb der Bereiche des Fingerprints liegen. Nähere Informationen, wie die Ähnlichkeitsübereinstimmungen interpretiert werden, finden Sie in dem Artikel ‚Wie sollte ich die Treffer der Similarity search interpretieren‘. 

  • Wählen Sie eine oder mehrere Benachrichtigungsoptionen (E-Mail, Inbox).
  • Aktivieren Sie die Toggle-Schaltfläche für das Fingerprint-Muster, um die Überwachung zu starten.

Warnungen können sich um bis zu 2 Minuten verzögern. E-Mail-Warnungen enthalten einen direkten Link zum ermittelten Verhalten.