Prototypische Lösungen, die in der Exploration und im Labor funktionieren, sind zwar häufig schon recht beeindruckend, aber echte Mehrwerte liefern diese nur, wenn sie nahtlos in produktive Umgebungen und Abläufe eingebettet werden.
Dabei sollten nicht alle der genannten Fälle zu Anomaliemeldungen im Sinne von Alarmen führen. Im Gegenteil: Die ersten beiden sollten idealerweise von den Verfahren für weitere Aufgaben wie Störungsprognose oder adaptive Regelung kompensiert werden.
Weiterhin ist es sinnvoll, zunächst die generelle Idee hinter der Erkennung von Anomalien zu skizzieren: „An observation which deviates so much from other observations as to arouse suspicions that it was generated by a different mechanism.“ (Hawkins, 1980)
“Therefore, outliers can be thought of as observations that do not follow the expected behavior.“ (A review on outlier/anomaly detection in time series data, 02/2020, Ane Blázquez-García, Angel Conde, Usue Mori, Jose A. Lozano)
Aus diesem Zitat ergeben sich die grundlegenden Elemente:
Vereinfacht formalisiert folgen die meisten Verfahren also diesem Ansatz: (Tatsächliches Verhalten – Erwartetes Verhalten) > verdächtige Abweichung?
Oftmals werden voreilig komplexe KI/ML Modelle ins Spiel gebracht, die jedoch diese grundlegenden Punkte auch nicht aus der Welt schaffen können. Wird zum Beispiel gerade ein komplexes Modell mit einem Bezugszeitraum trainiert, der Anomalien enthält, kann es sein, dass es diese hervorragend erfasst (also erwartet) und somit keine auffällige Abweichung mehr erkannt wird. Bei allen Verfahren muss zudem mindestens ein Parameter festgelegt werden, der Empfindlichkeit (Sensitivität) und das Risiko von Fehlalarmen (Spezifität) steuert. Damit kommt quasi der eingangs erwähnte Schwellwert wieder durch die Hintertür.
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