We introduce a data-driven anomaly detection framework using a manufacturing dataset collected from a factory assembly line. Given heterogeneous time series data consisting of operation cycle signals and sensor signals, we aim at discovering abnormal events. Motivated by our empirical findings that conventional single-stage benchmark approaches may not exhibit satisfactory performance under our challenging circumstances, we propose a two-stage deep anomaly detection (TDAD) framework in which two different unsupervised learning models are adopted depending on types of signals. In Stage I, we select anomaly candidates by using a model trained by operation cycle signals; in Stage II, we finally detect abnormal events out of the candidates by using another model, which is suitable for taking advantage of temporal continuity, trained by sensor signals. A distinguishable feature of our framework is that operation cycle signals are exploited first to find likely anomalous points, whereas sensor signals are leveraged to filter out unlikely anomalous points afterward. Our experiments comprehensively demonstrate the superiority over single-stage benchmark approaches, the model-agnostic property, and the robustness to difficult situations.


翻译:我们利用从工厂组装线收集的制造数据集引入了一个数据驱动异常现象检测框架。考虑到由运行周期信号和传感器信号组成的不同时间序列数据,我们的目标是发现异常事件。我们根据我们的经验发现,常规的单阶段基准方法在我们富有挑战性的情况下可能不会取得令人满意的业绩。我们提议了一个两阶段深度异常现象检测框架,根据信号类型采用两种不同的、不受监督的学习模式。在第一阶段,我们通过使用经运行周期信号培训的模型选择异常候选人;在第二阶段,我们最终通过另一种模型从候选人中检测出异常事件,这种模型适合于利用感官信号培训的时空连续性。我们框架的一个显著特征是操作周期信号首先被利用来发现可能的异常点,而传感器信号则在事后被利用来过滤出不大可能的异常点。我们的实验全面展示了单阶段基准方法的优越性、模型-不可知性特性和对困难状况的稳健性。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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