公开(公告)号：AU2021269196A1

公开(公告)日：2022-09-22

申请号：AU2021269196

申请日：2021-04-25

Applicant: IBM

Inventor： GUSAT MIRCEA ,  SERGE MONNEY ,  GIURGIU IOANA

IPC: G06F11/28

Abstract: Aspects of the present invention disclose a method and system for troubleshooting. The method includes identifying data sources providing sensor data, including a first group of measurands. The method further includes processors determining that values of a second group of the measurands of a subset of the sensor data (provided by a given data source, comprising a component set) indicates an anomaly. The method further includes determining a third group of the measurands that are root cause candidates of the anomaly. The measurands of the third group are provided by the component set. The method further includes assigning a set of coefficients to respective measurands. Each coefficient is indicative of a comparison result of each measurand with a measurand of the third group. The method further includes determining, using the sets of coefficients, whether a specific subset of the component set can be identified as an anomaly root cause.

公开(公告)号：DE112023002494T5

公开(公告)日：2025-03-27

申请号：DE112023002494

申请日：2023-06-27

Applicant: IBM

Inventor： GIURGIU IOANA ,  DOX ARTUR ,  GUSAT MIRCEA

IPC: G06F18/23

Abstract: Die Erfindung ist insbesondere auf ein mittels Computer realisiertes Verfahren zum Gruppieren von Anomalien gerichtet, die in einem computergestützten System entdeckt wurden. Das vorgeschlagene Verfahren nutzt ein unüberwachtes kognitives Modell, das auf der Grundlage von Eingabedatensätzen ausgeführt wird, um Gruppierungen von Anomalien zu erhalten. Das Verfahren greift auf Eingabedatensätze zu, die erkannten Anomalien des computergestützten Systems entsprechen. Diese Anomalien überspannen jeweilige Zeitfenster. Jeder Eingabedatensatz weist einen Satz von Zeitreihen von Leistungskennzahlen auf. Die Leistungskennzahlen jedes Eingabedatensatzes erstrecken sich über ein jeweiliges Zeitfenster. Das heißt, jede Anomalie entspricht einem jeweiligen Zeitfenster. Dieses Modell umfasst eine erste Stufe, die einen Encoder aufweist, der so ausgestaltet ist, dass er Darstellungen fester Größe von Eingabedatensätzen erlernt, und eine zweite Stufe, bei der es sich um eine Gruppierungsstufe handelt. Das Modell wird auf der Grundlage der Eingabedatensätze ausgeführt, auf die zugegriffen wurde, wobei die erste Stufe Darstellungen fester Größe der Eingabedatensätze erlernt und die zweite Stufe die erlernten Darstellungen gruppiert.

公开(公告)号：DE112021001418T5

公开(公告)日：2022-12-29

申请号：DE112021001418

申请日：2021-04-25

Applicant: IBM

Inventor： GUSAT MIRCEA ,  SERGE MONNEY ,  GIURGIU IOANA

IPC: G06F11/28

Abstract: Aspekte der vorliegenden Erfindung offenbaren ein Verfahren und ein System zur Fehlerbehebung. Das Verfahren umfasst ein Erkennen von Datenquellen, die Sensordaten bereitstellen, unter anderem eine erste Gruppe von Messgrößen. Das Verfahren umfasst ferner Prozessoren, die feststellen, dass Werte einer zweiten Gruppe von Messgrößen eines Teilsatzes der Sensordaten (die durch eine vorgegebene Datenquelle bereitgestellt werden, die einen Komponentensatz aufweist) auf eine Unregelmäßigkeit hinweisen. Das Verfahren umfasst ferner ein Ermitteln einer dritten Gruppe der Messgrößen, bei denen es sich um Grundursachenkandidaten der Unregelmäßigkeit handelt. Die Messgrößen der dritten Gruppe werden durch den Komponentensatz bereitgestellt. Das Verfahren umfasst ferner ein Zuweisen eines Satzes von Koeffizienten zu jeweiligen Messgrößen. Jeder Koeffizient gibt ein Vergleichsergebnis jeder Messgröße mit einer Messgröße der dritten Gruppe an. Das Verfahren umfasst ferner ein Ermitteln unter Verwendung der Sätze von Koeffizienten, ob ein bestimmter Teilsatz des Komponentensatzes als eine Unregelmäßigkeitsgrundursache erkannt werden kann.