If no model has been implemented yet, you will see the following message on the screen:
If there are already models in implementations, you will see the list of these models, as well as the button that allows you to add new ones.
After clicking on either of the two buttons above, the creation wizard with the necessary steps to set up the implementation of your model. The wizard will guide you through 4 steps:
When you have completed the 4 steps you can train and publish the implementation of your model.
Once you start the creation wizard, your implementation configuration is saved as a draft, so you can leave it at any time and come back when you want to complete it.
Creation wizard
Basic information
For the first step you need to name your implementation of the anomaly detection model and select an asset.
You can also optionally add a description.
Once you have filled in at least the required fields (name and asset), you can click on "NEXT >" to proceed to the second step.
Data/time selection
The data used to train the model is obtained from the dynamic properties of your asset. If your asset does not have such properties, the list will be empty.
You can create dynamic properties using the data flow module.
In this second step you are going to select the properties and the period of time to train with in order to establish the normal behaviour of your asset.
Click on the property selector. You can choose "All properties" if you want all properties of your asset to be taken into account or you can individually choose the ones you want to include in the training.
You can also use the "Search..." field to help you find specific properties you need to include.
Select the time interval you want to use for the training:
You can choose a specific time range using the calendar fields.
Or click on 'Use all data' to automatically select the date range in which your asset has data (the last 6 months with data of the properties you have selected is loaded. If no data is found after clicking on 'All data', the last 6 months will be automatically selected in the date range filter).
Once you have completed the properties information and the time range, the "Apply" button will be enabled, click on it.
For the training of your implementation it's important to use a time interval with a small number of anomalies (at most 5% of anomalous moments). To help you check this, the following graphs will be loaded:
Number of available data. Here you can see how much data is being received from your asset in the selected time interval.
Verify that there are no moments where no data is being received or where there is a significant interruption or variation in the amount of data received. You can see more information by hovering your mouse over the bars:
Alarms related to your asset and its selected properties. In this graph you can see a summary of the status of your asset in the selected time range.
Green color: indicates that no alert has been triggered at that time.
Pink, yellow, orange or red color: indicates that at least one alarm has occurred at that time. If there are several alarms, the color of the highest severity reached at that time is displayed.
Gray color: indicates that the asset has no alarms configured or did not yet have them configured in the selected date range.
Verify that there are no alarms or as few alarms as possible in the selected time range. You can get more information about the alarms by positioning the mouse over each time block:
Trends of the selected properties. By default they are disabled, but if you click on the switch, the graphs with the trends of all the properties you have selected will be loaded. These graphs can help you verify that everything is correct in the data being received for each of the selected properties.
Use the graphs to verify that the selected properties and date range are appropriate for training the model.
If you are not satisfied you can edit what you need in the "Properties" and "Time range" fields and click again on the "Apply" button to update the graphics.
Once you are ready, click "Next >" to continue with the configuration.
Statistical analysis
En el tercer paso del asistente podrás, de forma opcional, realizar un análisis avanzado si necesitas más información estadística de los datos que has seleccionado para confirmar que sean los adecuados para el entrenamiento.
Si quieres que se haga el análisis, clica en “Sí, realizar análisis estadístico“. En caso de que no lo requieras clica en “Saltar y continuar con el siguiente paso“.
Aparecerá un mensaje indicándote que el proceso para realizar el análisis puede tardar algunos minutos. Si no quieres esperar en esa pantalla, puedes salir del asistente con el botón “Cerrar“ y volver a abrirlo cuando se te notifique que el análisis está listo o en el momento que lo necesites.
Si sales del asistente, podrás consultar en el listado, en cualquier momento, el estado del borrador. Si aún se está relizando el análisis, verás la palabra “Analizando“ en la columna “BORRADOR“:
En caso de estar listo, verás los botones para poder volver al asistente:
De cualquier modo, si estás fuera del asistente en el momento en el que se completa el análisis, recibirás una notificación indicándote que está lista y puedes volver a la configuración.
Cuando esté listo el análisis, podrás visualizarlo en la propia ventana del asistente de configuración. También puedes descargarlo o visualizarlo en pantalla completa clicando en los botones que se encuentran en la esquina superior derecha.
Una vez que hayas revisado el análisis, si estás conforme clica en el botón “Siguiente >“ o, si el análisis te ha ayudado a detectar que los datos seleccionados no son los indicados para el entranemiento, puedes clicar en “<Volver“ para cambiarlos.
Pretreatment
En cuato paso del asistente es el de la configuración del pretratamiento de datos. En este último paso puedes indicar si quieres utilzar granularidad temporal para entrenar tu modelo.
Por defecto, la granularidad temporal está desactivada, puedes dejarlo así y continuar o clicar en el switch para activarla. Una vez activada puedes seleccionar si quieres que sea autocalculada o manual.
En el caso del autocalculado, se te indica es valor que se está utilizando justo debajo del selector:
Si lo cambias a manual, podrás editar el valor para ajustarlo al que necesites. Te mostraremos unos rangos que es recomendable que no superes:
Una vez que estés conforme, clica en “Entrenar modelo“:
Training
Cuando hayas completado los pasos del asistente y clicado en “Entraner modelo“, aparecerá un mensaje indicándote que el proceso puede tardar algunos minutos. Si no quieres esperar en esa pantalla, puedes salir del asistente con el botón “Cerrar“ y volver a abrirlo cuando se te notifique que el entrenamiento está listo o en el momento que lo necesites.
Si sales del asistente, podrás consultar en el listado, en cualquier momento, el estado del borrador. Si aún se está relizando el análisis, verás la palabra “Entrenando“ en la columna “BORRADOR“:
En caso de estar listo, verás los botones para poder volver al asistente:
De cualquier modo, si estás fuera del asistente en el momento en el que se completa el análisis, recibirás una notificación indicándote que está lista y puedes volver al asistente para publicar la implementación de tu modelo.
Publication
Una vez que se haya concluído el proceso de entrenamiento, se activará el botón “Publicar“ dentro del asistende de configuración.
Después de clicar en él se abrira una pequeña ventana emergente.
En ella se te mostrará 3 campos necesarios para la publicación:
Nombre de la propiedad de salida. Por defecto se le da el mismo nombre que le has dado a tu implementación. Si no estás conforme, puedes cambiarlo.
Alarma para las anomalías. Por defecto está seleccionado que al publicar se cree una alarma con severidad alta para que se active cada vez que se detecte una anomalía. Puedes desactivarla si no quieres crearla o cambiar la severidad con la que se activará. También puedes añadirle una etiqueta.
Frecuencia de cálculo. Por defecto está seleccionado el mismo valor que has definido en la agregación temporal, pero puedes cambiarla por la que prefieras.
Cuando estés conforme con los datos del formulario de publicación, clica en “Publicar y ejecutar“. Esto hará que salgas del asistente y regreses al listado, en donde podrás confirar en todo momento si tu implementación sigue en fase de publicación:
Si ya ha sido publicada, desaparecerá la información de la columna “BORRADOR“, en la columna “ULTIMA PUBLICACIÓN“ se mostrará la fecha en la que se ha realizado la publicación y en “ESTADO“ podrás ver siempre si la implementación se está ejecutando o está detenida.
