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# Anomalie-Detailseite

### Überblick

Das *Anomaliedetails* Die Seite zeigt den vollständigen Kontext einer erkannten Anomalie.

Hier können Sie:

* die wichtigsten Anomalie-Metriken überprüfen
* die Anomalie in einem Diagramm untersuchen
* Diagnostik und KI-generierte Erklärungen anzeigen
* die Informationen zum betroffenen Asset überprüfen
* die Anomalie validieren
* verwandte Unteranomalien anzeigen

Um die Seite zu öffnen, navigieren Sie zu [*Alarmzentrale*](/collection/german/plattform/alert-center.md) -> [*Anomaly Center*](/collection/german/suites/energy-and-sustainability-intelligence/energy-anomaly-detection/anomaly-center.md) und klicken Sie in der Anomalieliste auf das Pfeilsymbol einer Anomalie.\
▷ Die *Anomaliedetails* wird die Seite geöffnet.

### Elemente von *Anomaliedetails*

<figure><img src="/files/97b8c22c3e73ec6a6a6deb296505e5620c893318" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<table data-header-hidden><thead><tr><th width="50.5999755859375">Marker</th><th width="197.60003662109375">Element</th><th>Beschreibung</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>[A]</strong></td><td>Hauptmetriken</td><td>Zeigt die wichtigsten Anomaliewerte an, wie etwa finanzielle Auswirkungen, Schweregrad, Gültigkeit, Statusinformationen, Abweichung, prognostizierter Wert, Ist-Wert, Zeitraum sowie Start- und Endzeit.</td></tr><tr><td><strong>[B]</strong></td><td>Anomaliediagramm</td><td>Zeigt die Anomalie im ausgewählten Aggregationszeitraum an.</td></tr><tr><td><strong>[C]</strong></td><td>Diagnostik und KI-Analyse</td><td>Zeigt regelbasierte Diagnostik, KI-generierte Erklärungen und empfohlene Maßnahmen an.</td></tr><tr><td><strong>[D]</strong></td><td>Quelleninformationen</td><td>Zeigt die Asset-Informationen der Anomalie an, einschließlich Asset, Asset-Typ, Attribut und Tags.</td></tr><tr><td><strong>[E]</strong></td><td>Validierung</td><td>Ermöglicht es Ihnen, den Anomalie-Status auf <strong>Bestätigt</strong> oder <strong>Falsch</strong> und einen Kommentar hinzuzufügen.</td></tr><tr><td><strong>[F]</strong></td><td>Verschachtelte Anomalien</td><td>Zeigt die mit der ausgewählten Anomalie verknüpften Unteranomalien an.</td></tr></tbody></table>

### Das Anomaliediagramm verstehen

<figure><img src="/files/fef890c9dbbf3965412fca6f373de6f60a36057d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Das Diagramm **\[B]** zeigt die Zählerdaten im Aggregationszeitraum der Anomalie an.

Die Diagrammelemente haben folgende Bedeutung:

* **Hellblaue Linie**: Die gemessenen Zählerdaten
* **Rote Punkte**: Die erkannten Anomaliepunkte
* **Roter Hintergrund**: Die Dauer der Anomalie
* **Grüner Bereich**: Der Bereich, in dem das Modell ein unauffälliges Verhalten erwartet hat

Sie können den angezeigten Zeitraum ändern.\
Das Diagramm bleibt auf die ausgewählte Anomalie zentriert.

### Diagnostik und KI-Analyse

<figure><img src="/files/253e56bb3e2f04f23c77bb30ab4abb11314e8200" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Der Abschnitt **\[C]** enthält diagnostische und erklärende Informationen zur Anomalie.

Es umfasst:

* **Diagnostik**\
  Regelbasierte Diagnostik, einschließlich wetterbasierter Diagnostik und Informationen darüber, welche Asset-Typen den stärksten Einfluss auf die Anomalie hatten.
* **KI-Erklärung und empfohlene Maßnahmen**\
  Von der KI generierte Erklärung und empfohlene Maßnahmen für die Anomalie.

#### KI-Analyse generieren oder aktualisieren

1. Klicken Sie auf **KI-Analyse**. ▷ Die Erklärung und die empfohlenen Maßnahmen werden generiert oder aktualisiert.

#### Die KI-Tiefenanalyse öffnen

1. Klicken Sie auf **KI-Tiefenanalyse**. ▷ Eine tiefere Analyse der Anomalie wird geöffnet.

◈ *KI-Tiefenanalyse* ist verfügbar, wenn das entsprechende Assistant-Modul installiert ist.

### Die Anomalie validieren

In **\[E]**, können Sie die Anomalie validieren und einen Kommentar hinzufügen.

1. Unter **Gültigkeitsstatus**, wählen Sie:
   * **Bestätigt**
   * **Falsch**
2. Geben Sie bei Bedarf einen Kommentar ein.
3. Klicken Sie auf **Speichern**. ▷ Die Validierung wird aktualisiert.

◈ Dieses Feedback wird vom System berücksichtigt.\
◈ Als falsch markierte Fehlalarme helfen dabei, die zukünftige Behandlung von Anomalien zu verbessern und wiederholte Warnungen bei ähnlichen Fehlalarmen zu reduzieren.


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