AI Operations Intelligence

AI Operations Intelligence je analytický komponent Operational Health Matrix určený na zvyšovanie kvality prevádzky prostredníctvom inteligentnej analýzy nazhromaždených údajov.

AI nerobí prevádzkové rozhodnutia samostatne.

Všetky odporúčania predstavujú expertnú podporu pre inžiniera a vyžadujú potvrdenie používateľom.

Tento prístup zabezpečuje súlad s princípmi transparentnosti, reprodukovateľnosti a riaditeľnosti kritickej infraštruktúry.

Princípy návrhu

Komponent AI je postavený na týchto princípoch:

• vysvetliteľné odporúčania;
• človek v riadiacej slučke (Human-in-the-Loop);
• deterministický prevádzkový workflow;
• sledovateľná podpora rozhodovania;
• nedeštruktívna analytika.

Žiadne odporúčanie umelej inteligencie nemení Operational Issue automaticky.

Podobné Operational Issues

Pri registrácii nového Operational Issue systém automaticky vyhľadá podobné prípady.

Porovnanie prebieha podľa týchto parametrov:

• kánonický problém;
• typ zariadenia;
• verzia firmvéru;
• konfigurácia;
• región;
• prevádzkové podmienky;
• Root Cause;
• použité riešenie;
• potvrdený výsledok.

Inžinierovi sa zobrazia najrelevantnejšie prípady spolu s mierou podobnosti.

Zoraďovanie Root Cause

Ak existuje viacero možných príčin, systém zostaví zoradený zoznam najpravdepodobnejších Root Cause.

Pre každú príčinu systém zobrazuje:

• pravdepodobnosť;
• potvrdzujúce Evidence;
• podobné prípady;
• odporúčané kontroly;
• očakávaný vplyv.

Konečné určenie Root Cause vykonáva inžinier.

Prediktívna údržba

Na základe historických údajov systém určuje zariadenia so zvýšenou pravdepodobnosťou vzniku prevádzkových problémov.

Prognóza môže zohľadňovať:

• rýchlosť degradácie Health Score;
• opakovaný výskyt kánonických problémov;
• štatistiku opráv;
• vek zariadenia;
• stabilitu spojenia;
• sezónne faktory;
• intenzitu prevádzky.

Výsledkom je odporúčanie vykonať preventívnu údržbu.

Analýza driftu detektorov

OHM priebežne sleduje účinnosť vlastných analytických modelov.

Pre každý Detector systém analyzuje:

• zmenu Accuracy;
• zmenu Precision;
• zmenu Recall;
• nárast False Positives;
• nárast False Negatives;
• zmenu Confidence Distribution.

Pri zistení degradácie prechádza Detector do stavu Requires Review.

Vznikajúce prevádzkové riziká

AI analyzuje celý súbor Operational Issues s cieľom odhaliť nové trendy.

Napríklad:

• nárast porúch konkrétneho modelu zariadenia;
• zvýšený počet chýb po aktualizácii firmvéru;
• zhoršenie spojenia v konkrétnom regióne;
• zvýšený počet identických Root Cause.

Takéto udalosti sa zobrazujú ako Emerging Risks.

Miera istoty odporúčaní

Ku každému odporúčaniu je priradený koeficient istoty.

Na posilnenie dôvery inžinier vždy vidí:

• použité Evidence;
• súvisiace Operational Issues;
• podobné prípady;
• vysvetlenie, prečo odporúčanie vzniklo.