Sviluppare sistemi affidabili richiede la capacità di individuare condizioni anomale in tempo reale. Abbiamo creato due algoritmi di Anomaly Detection, completamente sviluppati in LabVIEW nativo, senza l’uso di librerie esterne o strumenti aggiuntivi. Questo li rende leggeri, facilmente integrabili e personalizzabili all’interno di qualsiasi progetto LabVIEW esistente.
🔍 Cos’è l’Anomaly Detection?
L’Anomaly Detection (o rilevamento anomalie) è una tecnica che permette di identificare dati o comportamenti che si discostano dal normale funzionamento di un sistema. È fondamentale in contesti come:
- Monitoraggio di macchinari
- Analisi di segnali o sensori
- Controllo qualità in produzione
- Cybersecurity industriale
🧠 Due Versioni: Supervised vs Unsupervised
Abbiamo implementato due approcci complementari, entrambi basati su tecniche di Machine Learning:
🔹 Supervised Anomaly Detection
- Richiede un dataset di addestramento con esempi sia normali che anomali
- Offre alta precisione quando le anomalie sono già conosciute
- Ideale per sistemi dove si dispone di uno storico ben etichettato
🔹 Unsupervised Anomaly Detection
- Richiede solo dati normali per l’addestramento
- Non ha bisogno di esempi anomali per imparare
- Perfetto per sistemi dove le anomalie sono rare o sconosciute a priori
⚙️ Caratteristiche Principali
- 100% LabVIEW nativo – Nessuna libreria di terze parti
- Addestramento e rilevamento direttamente nel codice
- Semplice da integrare in progetti esistenti
- Configurabile per diverse frequenze di campionamento e volumi dati
- Salvataggio e caricamento dei modelli di addestramento
🧪 Casi d’Uso Comuni
- Monitoraggio in tempo reale di linee produttive
- Diagnostica predittiva su sistemi embedded
- Rilevamento guasti in impianti industriali
- Controlli automatici di qualità
📦 Disponibilità
Entrambe le versioni sono disponibili come moduli VI facilmente integrabili, con esempi di utilizzo e documentazione.
