Data Architecture & Management to obszar wykorzystujący najnowsze technologie Uczenia Maszynowego (ML) oraz Sztucznej Inteligencji (AI), m.in. do optymalizacji produkcji czy zarządzania jakością, a także generowania informacji zarządczej, w tym niefinansowej.
Zarządzaj firmą w zrównoważony sposób, dzięki optymalnemu wykorzystaniu kluczowych informacji o produkowanych obiektach
Dostosuj rozwiązania do indywidualnych zastosowań wynikających z wymagań oraz ze specyfiki produkcji
Agreguj, generuj i dostarczaj informację zarządczą, w tym niefinansową i podejmuj szybkie oraz trafne decyzje
Uzyskaj łatwy i szybki dostęp do informacji, zabezpiecz dane, korzystaj z przyjaznego interfejsu zoptymalizowanego pod kątem UX/UI
Oprogramowanie automatyzuje kluczowe procesy w infrastrukturze przedsiębiorstwa, dostosowując się do specyfiki produkcji i indywidualnych wymagań. Jego unikalną cechą jest wykorzystanie danych historycznych do zmniejszenia zmienności cech produktów, co wspiera kontrolę jakości. System generuje powiadomienia informujące o możliwych odchyleniach od standardów jakości, pomagając w szybkim reagowaniu na problemy. Dzięki ciągłemu monitorowaniu produkcji, wspiera zrównoważone zarządzanie, obniża koszty serwisowania i produkcji, oferując pełną automatyzację.
Istotą Smart Industry (Inteligentny Przemysł) jest gromadzenie danych, wykrywanie rutyn, automatyczne generowanie rekomendacji w celu optymalizacji produkcji. Podczas systematycznego gromadzenia informacji produkcyjnych, możliwe jest mapowanie procesów technologicznych, które następnie poprzez optymalizację procesów umożliwia usuwanie tzw. wąskich gardeł.
Produkt ten umożliwia wsparcie w realizacji projektów R&D na każdym poziomie ich zaawansowania tj. Badania Podstawowe, Badania Rozwojowe, Badania Przemysłowe, Rozwój Produktu. Dodatkowo, służy do wprowadzania innowacji do istniejących produktów, zwiększając ich potencjał technologiczny (Product Development). Umożliwia również adaptację silników Sztucznej Inteligencji (AI) w procesie tworzenia nowych produktów (Product Design).
Produkt ten zawiera wsparcie w zakresie projektowania, planowania i rozbudowy algorytmów Uczenia Maszynowego (ML) i Sztucznej Inteligenci (AI) dostosowanych do potrzeb Klienta oraz specyfiki zagadnienia. Doradztwo dotyczy zarówno oceny zastosowania potencjalnego algorytmu, ale także wsparcia w przeprowadzeniu Proof of Concept lub Studium Wykonalności, mających na celu wskazanie potencjalnych możliwości rozwoju poprzez wykorzystanie Sztucznej Inteligencji (AI). Produkt ten idealnie nadaje się do weryfikacji mozliwości rozwojowych już isniejących rozwiązań, poprzez ich unowocześnianie oraz przedłużanie cyklu życia.
Celem szkolenia w obszarze Data Architecture & Management jest podniesienie świadomości w zakresie korzyści wynikających z zastosowania algorytmów Sztucznej Inteligencji (AI). Dodatkowym elementem szkolenia jest przekazanie informacji na temat najnowszych trendów, możliwości jakie daje AI oraz samego sposobu realizacji projektu, w zakresie tworzenia nowego produktu lub rozwoju obecnego, podnoszenia gotowości wdrożeniowej konkretnego rozwiązania (TRL) czy też przeprowadzenia Studium Wykonalności oraz Proof of Concept.
Umiejętność wskazywania obszarów dla rozwiązań Sztucznej Inteligencji
Wiedza na temat dodobru optymalncyh metryk budowanej technologii
Wiedza na temat kosztów utrzymania rozwiązań Sztucznej Inteligencji i dalszrgo rozwoju
Ocena procesu i umiejętność planowania prac projektowych R&D
Ocena aktualnego stanu gotowości wdrożeniowej z uwzględnieniem planu rozwoju
Wiedza z zakresu najnowszych trendów
BFirst.Tech Sp. z o.o.
Usługi
©2025 BFirst.Tech. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Stworzenie planu projektowego wraz z podziałem ról z uwzględnieniem metodyk zwinnych prowadzenia projektów (Agile, Scrum, Kanban). Przeprowadzenie prac badawczo-rozwojowych tworzonego rozwiązania w fazie weryfikacji koncepcji. Raport zbiorczy zawierający opis wykoanych prac, ocenę potencjału zweryfikownanej koncepcji, plan rozwojowy do gotowości wdrożeniowej (TRL 9).
To oprogramowanie służące do agregacji informacji zbieranych ze wszystkich urządzeń kontroli jakości w celu rozbudowania modelu obiektów o kolejne kluczowe informacje. Stworzony model, przy wykorzystaniu silników opartych na Sztucznej Inteligencji (AI) oraz Uczeniu Maszynowym (ML), pozwala na generowanie bardziej precyzyjnych rekomendacji, szczególnie przydatnych w procesie serwisowania obiektów.
Na podstawie wyników Modułu Automatycznej Identyfikacji Rutyn moduł ten tworzy stosowne rekomendacje, uwzgledniające częstotliwość występowania rutyn, ale także ich istotność. Moduł rekomendacji poinformuje również o zależnościach pomiędzy zidentyfikowanymi rutynami wskazując tym samym na ich poziom autonomiczności.
To oprogramowanie składające się z silników Sztucznej Inteligencji (AI), dzięki którym następuje wyodrębnienie niezależnych rutyn na podstawie danych magazynowanych w przemyśle, a także w inteligentnych domach. Istotą wyłaniania rutyn, jest pozyskanie kluczowych informacji w procesach produkcyjnych, w celu określenia tzw. wąskich gardeł. Po wprowadzeniu zmian w procesach, oprogramowanie ponownie wyodrębni nowe rutyny i wskaże potencjalne nowe wąskie gardła, aż do pełnej optymalizacji procesu.
To narzędzie służące do zarządzania notyfikacjami, które stosuje się w celu powiadamiania użytkownika o zaistniałym zdarzeniu. Warstwa ta jest w pełni programowalna co oznacza, że można tworzyć w niej dedykowaną logikę notyfikacji uwzględniając ich rodzaj, sposób generowania, ale także metodę przesyłania powiadomień. Moduł event-driven jest dużym usprawnieniem w podejmowaniu ważnych decyzji skracając czas reakcji użytkownika.
Przeznaczony jest do tworzenia numerycznych modeli symulujących specyficzne procesy technologiczne, rutyny lub zachowania ludzkie w celu stworzenia wiarygodnych danych syntetycznych, które będą istotnym komponentem wejściowym do trenowania silników Sztucznej Inteligencji (AI). Moduł ten jest idealnym narzędziem do uzupełniania danych na poziomie rozwoju algorytmów, optymalizacji procesów zarówno w przemyśle (Smart Industry) jak i przestrzeniach mieszkalnych (Smart Home).
Odpowiedzialny jest za obróbkę danych z obecnych maszyn dokonujących kontroli jakości (obecne urządzenia do badania jakości obiektów na linii produkcyjnej). Jego dużą zaletą jest elastyczność, ponieważ moduł ten można optymalizować do indywidualnych formatów danych, które produkują urządzenia kontroli jakości. Aby uzyskać ostateczną decyzję, dane należy usystematyzować do spójnych formatów wymaganych w dalszej analizie.
Ocena poziomu gotowości wdrożeniowej, wraz z analizą ryzyk zarówno pod względem technologicznych jak również ekonomicznym. Dobór optymalnych algorytmów, urządzeń, infrastruktury IT z uwzględnieniem specyfiki i wymagań docelowego przeznaczenia rozwiązania. Raport zbiorczy uwzgędniający całość wykonanych prac wraz bilansem ekonomiczno-technologicznym.
To oprogramowanie wspierające usługę serwisowania obiektów. Oprogramowanie to posiada moduł rekomendacji i wprowadzania do systemu decyzji użytkownika odnośnie systemu o dokonanym wyborze w przypadku rekomendowanych klas obiektów (o dokonanym wyborze w przypadku rekomendowanych klas obiektów lub większych modeli w przypadku wykorzystania Modułu Agregacji Danych). Moduł ten korzysta z modeli AI obiektów i w sposób znaczący przyspiesza podejmowanie decyzji, które są kluczowe na etapie serwisowania wyprodukowanych obiektów. Zastosowanie modułu w sposób wymierny wpływa na obniżenie kosztów
To wsparcie w optymalizacji systemów kontroli jakości poprzez wprowadzanie do nich rozproszonej infrastruktury obliczeniowej, ale także rozproszonego gromadzenia i synchronizowania kluczowych danych. Pakiet posiada także wsparcie w zakresie implementacji wsystemie dedykowanych rozwiązań Sztucznej Inteligencji (AI).
Składa się z dwóch wariantów
Wariant Cloud Computing – umożliwia tworzenie rozproszonej infrastruktury obliczeniowej poprzez wdrażanie zrównoleglania obliczeń: pionowe (Parallel Computing) oraz poziome (Load Balancing). Moduł uwzględnia także tworzenie rozbudowanych łańcuchów analiz wspierających asynchroniczność obliczeń. Dla zaawansowanych obliczeń numerycznych moduł dostarcza możliwość korzystania z usługi procesu roboczego (ang. workers), bazującej na obiektach w postaci kontenerów.
Wariant Advisory – to wsparcie w zakresie projektowania, planowania i rozbudowy systemów kontroli jakości dostosowanych do potrzeb i specyfiki obiektów. Doradztwo dotyczy zarówno oceny zastosowania potencjalnego systemu, ale także wsparcia w przeprowadzeniu Proof of Concept lub Studium Wykonalności, mającym na celu integrację obecnych zasobów (systemów lub urządzeń) z produktem BFT Quality Management.
Wspiera Dashboard dla sekcji kontroli jakości poprzez obsługę spersonalizowanych kafelków („ulubionych” klas), dzięki którym użytkownik ma dostęp do kluczowych informacji w sposób zdalny. Aplikacja ta ma na celu informowanie o ewentualnych niestabilnościach w produkcji w postaci specjalnie zaprojektowanych notyfikacji. Narzędzie to istotnie skraca czas reakcji w tak kluczowym procesie jakim jest produkcja.
To interfejs graficzny dedykowany do wsparcia usługi serwisowania obiektów, ale także bieżącego procesu kontroli jakości. Dashboard jest w każdym przypadku dostosowany do potrzeb klienta oraz specyfiki produkcji, ułatwiając tym samym korzystanie z niego. Dashboard wspiera kontrolę jakości i zawiera kluczowe informacje o kontrolowanym obiekcie takie jak jego klasa właściwości, rodzaj obiektu, czas produkcji, seria, odchylenia od wirtualnego reprezentanta klasy, miejsca wad, model obiektu (numeryczny, zdjęcie, skan, obraz) itp. Moduł Dashboard posiada możliwość personalizacji poprzez wybór „ulubionych” klas w postaci dopasowanych kafelków zaopatrzonych w wyżej wymienione kluczowe parametry dla danego obiektu.
Służy do integracji danych z całej produkcji zarówno historycznych jak i bieżących. Istotnym elementem integracji danych jest usprawnienie procesu dostępu do nich, jak również wnioskowania na ich podstawie. Moduł ten jest kompatybilny z Modułem Rekomendacji, ale także istotny z perspektywy Modułu Automatycznej Identyfikacji Cech ze względu na możliwość dotrenowania się silników AI. Dane mogą być integrowane w postaci Jeziora Danych lub Hurtowni Danych, lub ich dedykowanej kombinacji.
To oprogramowanie wspierające proces serwisowania obiektów w firmach produkcyjnych poprzez inteligentne dopasowywanie serwisowanego obiektu (np. płytki ceramicznej) do najbliższej klasy cech danego asortymentu (na podstawie modelu cech zbudowanego na danych z historii całej produkcji). W tej sytuacji system rekomenduje konkretny dzień i proces produkcyjny (z kluczowymi parametrami produkcji), tak aby dany obiekt mógł być zastąpiony przez inny. Mogą to być obiekty już wyprodukowane lub w przypadku całej serii obiektów dopiero zostać wyprodukowane w cechach odpowiadających klasie obiektu serwisowanego.
To istotny element całości systemu (oprogramowania), który w praktyce jest narzędziem inżynierii odwrotnej (ang. Reverse Engineering). Poprzez estymację faktycznej liczby klas właściwości produkowanych obiektów (płytek, płyt meblowych, kamieni itp.) następuje wyłonienie ostatecznej ich reprezentatywnej liczby, z uwzględnieniem wymagań producenta, umożliwiających redukcję liczebności klas. W ten sposób powstają wirtualni reprezentanci każdej klasy cech (VSCR) dla każdego obiektu. Unikalną funkcjonalnością tego modułu jest nie tylko redukcja liczby klas cech, ale także wsparcie procesu produkcji poprzez identyfikację jej kluczowych parametrów mających wpływ na obiekt końcowy.
To oprogramowanie zawierające silnik Sztucznej Inteligencji (AI), który po wytrenowaniu, w sposób automatyczny dokonuje identyfikacji właściwości produkowanych obiektów. Sam proces trenowania (optymalizacji silnika) uwzględnia fizykę problemu, ale także kluczowe wymagania oraz ograniczenia obiektu, zdefiniowane przez klienta.
Wspiera łączenie danych produkcyjnych z wielu miejsc i rodzajów maszyn. Agreguje informację na temat zużycia prądu, poziomu zanieczyszczeń, zużycia wody, stanie technicznych infrastruktury, itp. Moduł umożliwia tworzenie dedykowanych silników agregacji niezanieczyszczonych danych z produkcji, zautomatyzowania procesu ich przetwarzania i dostarczania kluczowych informacji do systemów klasy Busines Intelligence.
Służy do integracji wszystkich danych mogących mieć istotne znaczenie w procesie wyodrębniania rutyn. Mogą to być dane sensoryczne, dane z urządzeń lub baz danych, które jednoznacznie wskazują na aktywności systemów lub użytkowników i posłużą do trenowania silników Sztucznej Inteligencji (AI). Dane mogą być zapisywane w postaci Jeziora Danych lub Hurtowni Danych, ale także ich dedykowanej kombinacji.
Wspiera optymalizację procesów przemysłowych, poprzez mapowanie procesów z uwzględnieniem odwzorowania faktycznego przepływu informacji modelowanej linii produkcyjnej w model wirtualny. Następnie z użyciem silników Sztucznej Inteligencji (AI), w szczególności ze wsparciem algorytmów ewolucyjnych, następuje iteracyjny dobór optymalnych parametrów procesu (na każdym etapie przepływu informacji), z oszacowaniem otrzymanego uzysku. Moduł ten wpływa na obniżenie kosztów, a także na ustabilizowanie procesów przemysłowych.
Szkolenie ma na celu podniesienie świadomości w zakresie korzyści wynikających z zastosowania algorytmów Sztucznej Inteligencji (AI). Dodatkowym elementem szkolenia jest przekazanie informacji na temat najnowszych trendów, możliwości jakie daje AI oraz samego sposobu realizacji projektu, w zakresie tworzenia nowego produktu lub rozwoju obecnego, podnoszenia gotowości wdrożeniowej konkretnego rozwiązania (TRL) czy też przeprowadzania Studium Wykonalności oraz Proof of Concept (PoC).
To profesjonalne wsparcie w projektach badawczo-rozwojowych poprzez realizację zaplanowanych zadań. Wsparcie polega na wykonywaniu prac badawczo-rozwojowych uwzględniających implementację algorytmów w środowisku cloud oraz on-premises, tworzeniu raportów końcowych, przeprowadzaniu Proof of Concept, ale także zarządzaniu pracami zespołu R&D.
To wsparcie nowoczesnego podejścia w budowaniu rozwiązań opartych na Sztucznej Inteligencji (AI). Istotą modułu jest nowatorska metoda pozyskiwania danych oparta na łączeniu wstępnie estymowanych modeli rozproszonych w wielu lokalizacjach (np. wielu oddziałach firmy) w jeden główny, bez konieczności dostępu do danych źródłowych. Podejście to jest szczególnie przydatne w sytuacjach w których, często z powodów obostrzeń, ograniczony jest dostęp do danych źródłowych. Rozwiązanie wspiera także zaawansowane metody zabezpieczenia danych (Security), poprzez agregację informacji w sub-model, bez możliwości transformacji wstecznej.
To wsparcie w zakresie projektowania, planowania i rozbudowy algorytmów Uczenia Maszynowego (ML) i Sztucznej Inteligencji (AI) dostosowanych do potrzeb Klienta oraz specyfiki zagadnienia. Doradztwo dotyczy zarówno oceny zastosowania potencjalnego algorytmu, ale także wsparcia w przeprowadzeniu Proof of Concept lub Studium Wykonalności, mających na celu wskazanie potencjalnych możliwości rozwoju poprzez wykorzystanie Sztucznej Inteligencji (AI). Moduł ten idealnie nadaje się do weryfikacji możliwości rozwojowych już istniejących rozwiązań, poprzez ich unowocześnienie oraz przedłużenie cyklu życia.
To dedykowane środowisko rozwoju algorytmów Sztucznej Inteligencji (AI). Dotyczy on zarówno zaawansowanej analizy sygnałów, analizy obrazów jak i danych statystycznych, w zastosowaniu w przemyśle. Moduł ten to idealne narzędzie umożliwiające optymalizację produkcji, tworzenie dedykowanych silników Sztucznej Inteligencji (AI) lub rozwój obecnych rozwiązań o zaawansowane elementy Uczenia Maszynowego (ML).
Składa się z trzech wariantów:
Wariant analiza sygnałów – to dedykowane narzędzia i algorytmy do analizy sygnałów mowy, ultradźwięków lub innych sygnałów przemysłowych. Wspiera on tworzenie inteligentnych silników przetwarzania danych wielowymiarowych, z zastosowaniem najnowszych standardów Uczenia Maszynowego (ML), uwzględniając w tym sieci konwolucyjne, algorytmy ewolucyjne, metody samplingowe, metody augmentacji danych itp.
Wariant analiza obrazów – to zaawansowane narzędzia analizy obrazów w zastosowaniu w przemyśle. Poza automatyczną analizą obrazów wariant dotyczy również automatyzacji śledzenia oraz identyfikacji obiektów poprzez stworzenie dedykowanych silników Sztucznej Inteligencji (AI). Moduł ten idealnie nadaje się do rozwoju algorytmów wykorzystywanych w medycynie, systemach monitoringu oraz kontroli jakości skanowanych obiektów w firmach produkcyjnych. Unikalną wartością modułu jest możliwość augmentacji danych obrazowych, co ma istotny wpływ na wzrost skuteczności silników AI.
Wariant analiza danych – wspiera rozwiązania Data Mining oraz Predictive Analytics do zastosowania w przemyśle. Eksploracja danych, wnioskowanie na danych, wyszukiwanie niezależnych klas danych, predykcja zdarzeń – to jedne z wielu elementów modułu, który idealnie wpisuje się w zrównoważone zarządzanie, wspierając tworzenie wysokiej jakości informacji zarządczej.
Bazuje na modelowaniu numerycznym, kluczowym w rozwiązywaniu skomplikowanych i niestandardowych problemów. Moduł umożliwia tworzenie dedykowanych modeli z użyciem Metody Elementów Skończonych (FEM) oraz przebudowę obecnych modeli numerycznych. Dodatkowo, pakiet wspiera Teorię Planowania Eksperymentu (ang. Design of Experiment – DoE), zaawansowane techniki optymalizacji modeli, a także analizy czasowe.
Składa się z dwóch wariantów:
Wariant FEM (analizy statyczne i dynamiczne) – to wsparcie modelowania numerycznego przy użyciu Metody Elementów Skończonych (ang. Finite Element Method – FEM), które uwzględniają zarówno analizy statyczne jak i dynamiczne. Moduł ten jest idealnym rozwiązaniem w procesie odwzorowywania rzeczywistego obiektu lub procesu w warunkach numerycznych, w celu identyfikacji parametrów wejściowych, ale także powiększania zbioru danych treningowych o dane symulacyjne. Narzędzia planowania eksperymentu (DoE) oraz algorytmów Uczenia Maszynowego (ML) umożliwiają budowanie precyzyjnych modeli oraz tworzenie reprezentatywnych zbiorów danych treningowych.
Wariant Symulacje Numeryczne – wspiera przeprowadzanie symulacji numerycznych w środowiskach bazujących na Metodzie Elementów Skończonych (ang. FEM), ale również opartych na analizie sygnałów i obrazów. Dzięki zaawansowanym narzędziom opartym na Sztucznej Inteligencji (AI), moduł ten umożliwia dobór optymalnych parametrów procesu, obiektu oraz narzędzi produkcyjnych. Jest idealnym rozwiązaniem do przeprowadzania Proof of Concept dla skomplikowanych zagadnień związanych z przemysłem.
Posiada możliwość modyfikacji pod specyficzne potrzeby obszaru nadzorowanego, a także wytyczne Klienta. Jest on stworzony zgodnie z najnowszymi standardami UX/UI. Jego unikalną funkcjonalnością są karty szybkiego dostępu Favourites, którymi w pełni może zarządzać użytkownik systemu. Funkcjonalność ta połączona jest z mobilną wersja systemu w taki sposób, że użytkownik tworząc karty Favourites sam dostosowuje wygląd swojej aplikacji mobilnej.
Dashboard umożliwia zdalny nadzór nad obszarami monitorowanymi w czasie rzeczywistym. Posiada następujące sekcje:
Jest usprawnieniem zarządzania wieloma obszarami monitorowanymi w postaci integracji wszystkich zasobów wykorzystanych do nadzorowania obiektów (kamery, konta klienckie, notyfikacje itd.). Moduł ten jest w pełni kompatybilny z Dashboardem systemu i pozwala na bezpieczny dostęp do wielu miejsc w tym samym czasie, bez konieczności korzystania z osobnych systemów, obsługujących każdy obszar z osobna.
To oprogramowanie, które na podstawie danych z monitorowanych obszarów wyodrębnia potencjalne rutyny, które następnie rekomendowane są do oceny użytkownika systemu. W tej sytuacji użytkownik może zakwalifikować daną rutynę jako zdarzenie podejrzane, co następnie zostanie wykorzystane także do dotrenowania się silnika o tą informację w trybie automatycznym. Zastosowanie modułu wspomaga działania prewencyjne, dzięki czemu istnieje możliwość przeprowadzenia działań zaradczych, wyprzedzających działania niepożądane.
To wsparcie zdarzeń, które nie zostały odpowiednio zidentyfikowane przez oprogramowanie wbudowane w rejestratorze obrazu i dźwięku. Moduł ten umożliwia wytrenowanie własnego silnika AI, który uzupełnia system o identyfikację złożonych (niestandardowych) przypadków naruszeń obszarów monitorowanych.
To oprogramowanie służące do magazynowania informacji przesyłanych z rejestratorów obrazu i dźwięku (kamer, czujników, sensorów). Jego rolą jest automatyczne uporządkowanie danych takich jak obraz, dźwięk, pomiary, informacje o zdarzeniach w celu zapisu ich w odpowiednich miejscach systemu (z wolnym lub szybkim dostępem).
Wspiera korzystanie z systemu diagnostyki poprzez przeprowadzenie szkoleń z zakresu użytkowania wdrożonego rozwiązania. W ramach szkolenia, użytkownicy zdobędą niezbędną wiedzę o sposobach autentykacji do serwisu, dostępie do danych, nawigacji Dashboard, kanałów komunikacji z zespołem serwisowym, korzystania z wersji API. Moduł ten jest idealną pomocą w bezpiecznym i sprawnym korzystaniu z systemu BFT Diagnostics.
Umożliwia rozszerzenie produktu BFT Diagnostics o funkcję przechowywania danych w specjalnie do tego przeznaczonych miejscach takich jak Jezioro Danych. Jezioro Danych jest produktem z obszaru Data Engineering i umożliwia magazynowanie danych w sposób bezpieczny i zintegrowany zarówno w przypadku danych surowych (pobranych z urządzeń), ale także wygenerowanych raportów. Moduł ten jest szczególnie przydatny do obsługi danych z wielu urządzeń diagnostycznych różnego typu, znajdujących się w wielu lokalizacjach w tym samym czasie. W takim przypadku, pomocnym jest zastosowanie modułu Dashboard Raportowy, co znacznie upraszcza zarządzanie dużą ilością danych.
Umożliwia tworzenie rozproszonej infrastruktury obliczeniowej poprzez wdrażanie zrównoleglania obliczeń: pionowe (Parallel Computing) oraz poziome (Load Balancing). Moduł uwzględnia także tworzenie rozbudowanych łańcuchów analiz wspierających asynchroniczność obliczeń. Dla zaawansowanych obliczeń numerycznych moduł dostarcza możliwość korzystania z usługi procesu roboczego (ang. workers), bazującej na obiektach w postaci kontenerów.
Służy do tworzenia dedykowanych silników opartych na Sztucznej Inteligencji (AI) oraz Uczeniu Maszynowym (ML), w zastosowaniu do systemów diagnostyki obiektów. Moduł ten ma zastosowanie do automatyzacji obecnych rozwiązań, łączenia wielu silników i podprocesów w jeden oraz budowania innowacyjnych silników obliczeniowych w przestrzeni wielowymiarowej.
Służy do przebudowania aktualnych aplikacji typu standalone, a także w postaci serwisów działających na infrastrukturze serwerowej zamkniętej (on-premises) do oprogramowania jako produktu w chmurze (ang. Product as a Service – PaaS). Moduł ten uwzględnia także zabezpieczenia aplikacji chmurowej pod względem security.
Odpowiedzialny za bezpieczny dostęp do systemu, wspierający standardy ISO takie jak: bezpieczny format haseł, wielostopniową autentykację itp. Moduł ten posiada także zaawansowaną warstwę autoryzacji, realizującą zdefiniowany dostęp do zasobów systemu oraz aktywności użytkowników na podstawie ról.
To interfejs użytkownika, umożliwiający zdalny dostęp do danych w bezpieczny sposób. Interaktywny Dashboard ułatwia użytkownikowi pobieranie już wygenerowanych raportów oraz zarządzanie danymi źródłowymi.
Dashboard posiada następujące funkcjonalności:
Dashboard jest modułem wspierającym optymalne zarządzanie danymi diagnostycznymi w koncepcji IoT. Umożliwia on dodatkowo edycję danych na poziomie generowania raportu, co nie jest możliwe w wersji API. Moduł ten spełnia najnowsze standardy UX/UI, dzięki czemu rozszerza produkt BFT Diagnostics o dodatkowe funkcjonalności, takie jak: magazynowanie danych, interaktywna obsługa danych źródłowych, edycja raportów, obsługa błędów.
To wsparcie w zakresie projektowania, planowania i rozbudowy systemów diagnostyki dostosowanych do potrzeb i specyfiki obiektów. Doradztwo dotyczy oceny zastosowania potencjalnego systemu diagnostyki oraz wsparcia w przeprowadzeniu Proof of Concept lub Studium Wykonalności, mającym na celu integrację obecnych zasobów (systemów lub urządzeń) z produktem BFT Diagnostics.
To dodatkowe wsparcie dla produktu BFT Diagnostics poprzez wykorzystanie kanału komunikacji zwrotnej do urządzeń diagnostyki, dzięki któremu można dokonywać zdalnie ich serwisowania. Funkcjonalność ta pozwala na aktualizację oprogramowania wbudowanego (firmware) w urządzeniu diagnostycznym, podłączonym do systemu BFT Diagnostics.
To oprogramowanie monitorujące zasoby i procesy Systemu BFT Diagnostics w celu wsparcia niezawodnego działania systemu zarówno w wersji API oraz wersji z Dashboardem. Ma on m.in. za zadanie umożliwiać zarządzanie kontami użytkowników czy zarządzanie autoryzacją nowych urządzeń diagnostycznych.
Zawiera usługę utrzymania systemu oraz jego serwisu, poprzez dokonywanie aktualizacji odpowiednich jego modułów, sprawdzanie poprawności danych, aktualizację silników obliczeniowych i wsparcie w przypadku awarii.
Wspiera automatyczny proces tworzenia raportów bazując na danych uzyskanych w Module Automatycznej Identyfikacji Wad. Aby moduł był w pełni funkcjonalny, należy dokonać jego dostosowania poprzez wprowadzenie odpowiedniego szablonu, który będzie modelem w procesie generowania raportu automatycznego do najbardziej popularnych formatów *.pdf, *.xlsx oraz *.docx. Moduł ten ma zastosowanie w zrównoważonym zarządzaniu infrastrukturą przedsiębiorstwa poprzez automatyzację procesu oraz ograniczenie ingerencji ludzkiej w zawartość merytoryczną raportów
To oprogramowanie zawierające silnik Sztucznej Inteligencji (AI), który po wytrenowaniu, w sposób automatyczny dokonuje identyfikacji potencjalnych wad diagnozowanego obiektu. W zależności od rodzaju oraz stopnia uszkodzenia, oprócz bezpośredniego wyniku zidentyfikowanej wady, silnik zwraca także informację na temat pewności podjętej decyzji (ang. Confidence Level). Sam proces trenowania (optymalizacji silnika) uwzględnia fizykę problemu oraz kluczowe wymagania i ograniczenia obiektu zdefiniowane przez klienta.
To oprogramowanie służące do automatycznego wstępnego przetwarzania danych z urządzeń diagnostycznych (lub baz danych). Jego zaletą jest elastyczność, ponieważ moduł ten można optymalizować do indywidualnych formatów danych, które produkuje urządzenie diagnostyczne. Aby uzyskać ostateczną decyzję z urządzenia diagnostycznego, dane muszą zostać usystematyzowane do spójnych formatów wymaganych w dalszych etapach przetwarzania danych.
Służy do integracji wszystkich danych mogących mieć istotne znaczenie w procesie wyodrębniania rutyn. Mogą to być dane sensoryczne, dane z urządzeń lub baz danych, które jednoznacznie wskazują na aktywności systemów lub użytkowników i posłużą do trenowania silników Sztucznej Inteligencji (AI). Dane mogą być zapisywane w postaci Jeziora Danych lub Hurtowni Danych, ale także ich dedykowanej kombinacji.
Ta strona korzysta z ciasteczek, aby świadczyć usługi na najwyższym poziomie. Dalsze korzystanie oznacza, że zgadzasz się na ich użycie.
