Data Engineering to obszar z najnowszymi produktami Industrial Internet of Things (IIoT) do zbierania i analizowania wielu danych, wspierający efektywne zarządzanie procesami.
Zbuduj wiarygodne źródło danych a następnie wykorzystaj je do zasilania silników sztucznej inteligencji (AI) lub tworzenia wielowymiarowych analiz
Stwórz bezpieczny dostęp do danych i w pełni zabezpiecz infrastrukturę IT
Przetwarzaj informacje, planuj procesy, dobierz odpowiednie mechanizmy oraz narzędzia i podejmuj właściwe decyzje z wyprzedzeniem
Agreguj dane, twórz kompleksowe raporty i podejmuj strategiczne decyzje przewidując zdarzenia mające realny wpływ na działanie Twojej firmy
Hurtownia Danych to cyfrowe oprogramowanie wspierające analityków biznesowych w systemach Business Intelligence (np. Power BI, Tableau, IBM Cognos). Dzięki możliwości customizacji, pozwala na skonfigurowanie optymalnego systemu magazynowania danych z wielu źródeł, dostosowanego do procesów w firmie. Działa zarówno w środowisku chmurowym (Cloud), jak i na infrastrukturze serwerowej (On-premises). Jest wsparciem w zrównoważonym zarządzaniu firmą oraz tworzeniu raportów finansowych i niefinansowych.
Jezioro Danych to cyfrowy produkt dla naukowców i analityków R&D, umożliwiający bezpieczne przechowywanie danych. Wspiera tworzenie silników Sztucznej Inteligencji (AI) oraz algorytmów Uczenia Maszynowego (ML), optymalizując procesy w firmach. Dzięki możliwości customizacji, dostosowuje się do indywidualnych potrzeb klientów, integrując dane z różnych źródeł. Działa w środowisku chmurowym (Cloud) lub na dedykowanych serwerach (On-premises). Wspiera hurtownie danych magazynując nieuporządkowane informacje, które później są standaryzowane.
Produkt ten zawiera wsparcie w zakresie projektowania, planowania i rozbudowy Hurtownii i Jezior Danych dostosowanych do potrzeb klienta. Doradztwo dotyczy zarówno oceny zastosowania potencjalnego rozwiązania, ale także możlwiości optymalizacji i rozwoju już istniejących Hurtownii i Jezior Danych. Produkt ten idealnie nadaje się do wsparcia analityków biznesowych z działu kontrolingu, w procesie projektowania rozwiązania cyfrowego z uwzględnieniem ich specjalistycznych preferencji.
Produkt ten, z obszaru Data Engineering, wspiera korzystanie z Hurtowni i Jezior Danych. W ramach szkolenia, użytkownicy korzystający z wdrożonych rozwiązań Inżynierii Danych, zdobędą niezbędną wiedzę z zakresu: autentykacji, dostępu do danych, sposoby konfiguracji Zintegrowanego Źródła Danych, kanałów komunikacji z zespołem serwisowym itp.
Szkolenie także dostarcza wiedzy na temat sposobów składowania danych, eksploracji danych, możliwości adaptacji Sztucznej Inteligencji AI do tworzenia wielowymiarowych modeli przetwarzania informacji.
Korzystanie z Hurtownii Danych dla alityków biznesowych
Sposoby komunikacji z maszynami i bazami danych
Wiedza z zakresu najnowszych trendów
Korzystanie z Jezior Danych dla deweloperów R&D
Rozpoznawanie modeli przetwarzania danych dla Hurtowni (ETL) i Jezior Danych (ELT)
Ocena ekonomiczna i technologiczny apekt w ujęciu korzyści dla firmy
BFirst.Tech Sp. z o.o.
Usługi
©2025 BFirst.Tech. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Zapewnia dostęp do kluczowych informacji na każdym poziomie przetwarzania danych w Hurtowni. Służy do monitorowania stanu technicznego Hurtowni w celu zapewnienia jej maksymalnego poziomu dostępności. W przypadku awarii któregokolwiek z wyżej wymienionych modułów, system natychmiast zlokalizuje oraz powiadomi administratora o miejscu awarii i jej przyczynie. Jego zaletą jest wysyłanie notyfikacji o ewentualnych zdarzeniach, dzięki czemu administrator Hurtowni ma możliwość natychmiastowej reakcji bez potrzeby przebywania przed monitorem. Dzięki monitoringowi na poziomie Modułu Komunikacji baz danych oraz maszyn, administrator systemu jako pierwszy otrzyma informację o zaistniałych awariach.
Moduł Ciągłego Monitoringu Hurtowni Danych posiada następujące warianty:
Wariant Dashboard monitorujący – jest interfejsem graficznym Modułu Ciągłego Monitoringu Hurtowni Danych, dzięki któremu administrator ma pełny podgląd działania systemu na każdym etapie przetwarzania danych.
Wariant powiadomień (wraz z logiką) – to dedykowana dla Dashboardu monitorującego logika powiadomień, zoptymalizowana do architektury Hurtowni. Zawiera ona klasy powiadomień (np. połączenie z bazą źródłową, błąd przetwarzania danych) a także poziomy istotności.
Wariant notyfikacji – odpowiada za tworzenie oraz przesyłanie notyfikacji według logiki powiadomień z komponentu powiadomień w jeden z poniższych sposobów: na adress email, na Dashboard monitorujący lub na komunikator zewnętrzny (Zoom, Teams, Slack i inne)
To oprogramowanie wspierające proces archiwizacji danych w Hurtowni Danych. Celem archiwizacji jest przenoszenie (zapisywanie) części danych, uważanych za mniej istotne lub nieaktualnych, do dedykowanego miejsca, będącego elementem Zintegrowanego Źródła Danych. Istotą archiwizacji jest usprawnienie Zintegrowanego Źródła Danych, poprzez usunięcie danych nieaktualnych i pozostawienie aktualnych, zgodnie z założonym poziomem retencji danych. Moduł ten zawiera także tzw. „archiwa szybkiego dostępu”, czyli specjalnie przystosowane miejsce (z szybką infrastrukturą dyskową), dedykowane dla wskazanych fragmentów danych zarchiwizowanych, które można wykorzystać jako komponent do systemu klasy BI. Założeniem „archiwum szybkiego dostępu” jest dostęp czasowy (np. przez klika dni) do danych na nim umieszczonych.
Wspiera korzystanie z Jeziora Danych poprzez przeprowadzenie szkoleń z zakresu użytkowania wdrożonego rozwiązania. W ramach szkolenia, użytkownicy (osoby korzystające z Jeziora) zdobędą niezbędną wiedzę w zakresie: autentykacji, dostępu do danych, sposobu konfiguracji oraz schematu Zintegrowanego Źródła Danych, kanałów komunikacji z zespołem serwisowym itp.
Zapewnia szybką i bezpieczną komunikację z bazami źródłowymi systemów wykorzystywanych w firmach takich jak CRM, ERP, RCP itp. Narzędzie to idealnie nadaje się do obsługi danych w najbardziej popularnych systemem baz danych m.in. Firebird, MS SQL, PostgreSQL, mongoDB, Oracle, SQL itp.
Zapewnia szybką i bezpieczną komunikację z maszynami i urządzeniami w przedsiębiorstwie w standardzie OPC-UA a także za pomocą interfejsu ODBC. Szybka i bezpieczna komunikacja z maszynami umożliwia akwizycję wcześniej traconych kluczowych danych wprost z linii produkcyjnych.
Przeznaczony jest do wsparcia komunikacji poprzez API (REST) do obsługi informacji w formatach XML, HTML, JSON itp., a także w uproszczony sposób za pomocą protokołu SOAP do transmisji informacji (XML) pomiędzy nadawcą a odbiorcą. Moduł ten idealnie nadaje się do komunikacji z usługami w chmurze (SaaS), np. Share Point, One Drive, NextCloud itp.
Służy do realizacji trzech głównych zadań: wyodrębniania danych (E-Extract), przekształcenia danych (T-Transform) oraz przenoszenia danych do docelowego magazynu danych (L – Load). W module tym dane standaryzowane są do założonej struktury niezależnie od ich źródła (różne bazy danych), aby ostatecznie zostać zapisane w zintegrowanym źródle danych.
Służy do przechowywania danych w dedykowanej bazie danych (lub wielu bazach danych, w przypadku rozproszonego schematu baz). Dane zapisywane są w ustandaryzowanej formie z zabezpieczonym dostępem wyłącznie dla autoryzowanych użytkowników z poziomu systemów klasy Business Intelligence.
Zawiera usługi utrzymania i serwisowania hurtowni, poprzez dokonywanie aktualizacji odpowiednich jej modułów, sprawdzanie poprawności przetwarzanych danych, a także wsparcie w przypadku awarii.
Odnosi się do doradztwa w zakresie doboru i konfiguracji infrastruktury, koniecznej do wdrożenia Hurtowni Danych. W zależności od potrzeb przedsiębiorstwa, proponowana jest optymalna infrastruktura serwerowa. Ponadto, inne wymagania związane z użytkowaniem oprogramowania takie jak: liczba użytkowników, czas aktualizacji danych, ilość danych – również mają istotny wpływ na wydajność systemu, co wpływa na ostateczny schemat architektury.
Moduł ten można wykorzystać w celu tworzenia modeli predykcyjnych na podstawie danych z Hurtowni Danych. Jest on rozwinięciem Modułu Eksploracji Danych, poprzez metody uczenia maszynowego, dedykowane do predykcji istotnych procesów wewnątrz firmy. Zastosowanie modułu może w sposób istotny wspomóc proces podejmowania decyzji w przedsiębiorstwie, ale także wskazać potencjalne miejsca występowania tzw. „wąskich gardeł”.
Ma na celu optymalizację obecnych procesów poprzez zastąpienie ich nowymi, automatycznymi rozwiązaniami bazującymi na Sztucznej Inteligencji (AI) i Uczeniu Maszynowym (ML). W związku z tym, dotychczasowe algorytmy, metody oraz funkcje (najczęściej deterministyczne), można zastąpić jednym wielowymiarowym modelem, kompatybilnym z najnowszą infrastrukturą IT. Ponadto, w przypadku starszych algorytmów, gdzie nie ma dostępu do kodu źródłowego, zastosowanie tego modułu może zastąpić stary niedostępny model realizowany na niewspieranej już infrastrukturze IT na nowy, bez ingerencji w docelowy kod źródłowy.
Moduł ten można zastosować w celu unowocześnienia elementów infrastruktury produkcyjnej tak aby umożliwić ich komunikację z nowoczesną infrastrukturą serwerową. Dzięki temu starsza infrastruktura przemysłowa (maszyny, urządzenia, instalacje itp.), może zostać zmodernizowana poprzez dodanie warstwy komunikacyjnej przedłużając tym samym jej cykl życia. Moduł ten jest w pełni kompatybilny z Hurtownią Danych i umożliwia zrównoważone zarządzanie starszą infrastrukturą w przedsiębiorstwach.
To oprogramowanie wspierające jakość oraz spójność pobieranych danych z baz źródłowych, a także zurządzeń. Jest on dostosowany do schematu bazy danych ale także interfejsu komunikacji z maszynami, uwzględniając przy tym specyficzne wymagania klienta takie jak: lista obsługiwanych formatów plików (np. JSON, XML itp.); parametry charakterystyczne danych (liczba klatek, częstotliwość próbkowania itp.), format zmiennych (np. double, string, uint8 itp.).
Przeznaczony jest do badania dużych zasobów danych (produkcyjnych, finansowych, rynkowych itp.) w celu wyodrębniania wzorców oraz współzależności między nimi, a następnie analizy wyników poprzez zestawienie stworzonych modeli z nowymi danymi. Moduł umożliwia projektowanie szeregu metryk dedykowanych dla przedsiębiorstwa, które w wymierny sposób przyczyniają się do oceny zachowań klientów, wielkości sprzedaży itp. Moduł ten jest w pełni kompatybilny z Hurtownią Danych i może stanowić jej dodatkowy element.
Jest to oprogramowanie (silnik) służące do automatycznego generowania raportów. W zależności od specyfiki przedsiębiorstwa oraz od przeznaczenia mogą to być raporty techniczne, kontrolne, zarządcze itp. Istotą tego modułu jest automatyzacja powtarzających się systematycznie procesów poprzez tworzenie gotowego raportu, który może być traktowany niezależnie, ale także być komponentem obszerniejszych zestawień. Przykładem mogą tu być cykliczne raporty techniczne z wykazem infrastruktury, zawierające informacje na temat awarii, przestojów i przebiegów maszyn.
Ma na celu optymalizację obecnych procesów poprzez zastąpienie ich nowymi, automatycznymi rozwiązaniami bazującymi na Sztucznej Inteligencji (AI) i Uczeniu Maszynowym (ML). W związku z tym, dotychczasowe algorytmy, metody oraz funkcje (najczęściej deterministyczne), można zastąpić jednym wielowymiarowym modelem, kompatybilnym z najnowszą infrastrukturą IT. Ponadto, w przypadku starszych algorytmów, gdzie nie ma dostępu do kodu źródłowego, zastosowanie tego modułu może zastąpić stary niedostępny model realizowany na niewspieranej już infrastrukturze IT na nowy, bez ingerencji w docelowy kod źródłowy.
Służy do przechowywania i składowania danych dla inżynierów R&D oraz dyrektorów R&D. Specjalne miejsce do składowania danych z Jeziora Danych o dodatkową bezpieczną przestrzeń dyskową, idealną do zapisywania gotowych silników AI. Bardzo ważną funkcjonalnością jest kontrola wersji zapisywanych danych poprzez informację na temat wersji pliku, daty stworzenia, daty modyfikacji oraz aktywności osób.
Służy do przechowywania i składowania danych dla analityków, dyrektorów R&D oraz członków zarządu. To uzupełnienie Hurtowni Danych o dodatkową bezpieczną przestrzeń dyskową, idealną do zapisywania projektów systemów klasy BI, ale także raportów finansowych i niefinansowych. Bardzo ważną funkcjonalnością jest kontrola wersji zapisywanych danych poprzez informację na temat wersji pliku, daty stworzenia, daty modyfikacji oraz aktywności osób.
Wspiera redundancje Jeziora Danych poprzez dodanie architektury nadmiarowej odnoszącej się do zabezpieczenia danych w postaci kopii zapasowych, ale także replikacji baz danych w razie awarii ich wersji źródłowych. Redundancja jest kluczowym elementem systemu w celu zapewnienia wysokiego poziomu dostępności (ang. Service Level Agreement – SLA).
To oprogramowanie wspierające jakość oraz spójność pobieranych danych z baz źródłowych a także z urządzeń. Jest on dostosowany do schematu bazy danych ale także interfejsu komunikacji z maszynami, uwzględniając przy tym specyficzne wymagania klienta takie jak: lista obsługiwanych formatów plików (np. JSON, XML itp.); parametry charakterystyczne danych (liczba klatek, częstotliwość próbkowania itp.), format zmiennych (np. double, string, uint8 itp.).
Moduł ten można zastosować w celu unowocześnienia elementów infrastruktury produkcyjnej tak aby umożliwić ich komunikację z nowoczesną infrastrukturą serwerową. Dzięki temu starsza infrastruktura przemysłowa (maszyny, urządzenia, instalacje itp.), może zostać zmodernizowana poprzez dodanie warstwy komunikacyjnej przedłużając tym samym jej cykl życia.
To oprogramowanie wspierające proces archiwizacji danych w Jeziorze Danych. Celem archiwizacji jest przenoszenie (zapisywanie) części danych, uważanych za mniej istotne lub nieaktualne, do dedykowanego miejsca, będącego elementem Zintegrowanego Źródła Danych. Istotą archiwizacji jest usprawnienie Zintegrowanego Źródła Danych, poprzez usunięcie danych nieaktualnych i pozostawienie najnowszych, zgodnie z założonym poziomem retencji danych.
Służy do tworzenia silników Sztucznej Inteligencji (AI) wykorzystywanych do optymalizacji procesów produkcyjnych. W ramach modułu dokonywana jest analiza wykonalności umożliwiająca dokładne zapoznanie się z problemem i w rezultacie wyłonieniem tzw. wąskich gardeł. Dzięki zastosowaniu najnowszych technik Uczenia Maszynowego (ML) oraz Modelowania Numerycznego, moduł ten można wykorzystać także do tworzenia wielowymiarowych modeli wirtualnych w celu identyfikacji optymalnych parametrów symulowanego procesu. Moduł pozwala także na augmentację zebranych danych, czyli wzbogacenie ich o dodatkowe nieistniejące kombinacje, w celu zwiększenia skuteczności tworzonych silników AI.
Służy do realizacji trzech głównych zadań: od wyodrębniania danych (E – Extract) poprzez przeniesie danych do docelowego magazynu danych (L – Load) po przekształcenie danych (T – Transform) – ELT. Należy zauważyć, że w tym miejscu dane przekształcane są w inny sposób niż przypadku Hurtowni Danych, kładąc nacisk głównie na ich anonimizację i tokenizację. Przykładem takiej operacji może być przekształcanie danych z sensorów, urządzeń pomiarowych, które aby mogły zostać wykorzystane do tworzenia silników AI, nie powinny posiadać danych wrażliwych.
Wspiera korzystanie z Hurtowni Danych poprzez przeprowadzanie szkoleń z zakresu użytkowania wdrożonego rozwiązania. W ramach szkolenia, użytkownicy (osoby korzystające z Hurtowni) zdobędą niezbędną wiedzę w zakresie: autentykacji, dostępu do danych, sposobu oraz konfiguracji Zintegrowanego Źródła Danych, kanałów komunikacji z zespołem serwisowym itp.
Hurtowni Danych poprzez dodanie architektury nadmiarowej odnoszącej się do zabezpieczenia danych w postaci kopii zapasowych, ale także replikacji baz danych w razie awarii ich wersji źródłowych. Redundancja jest kluczowym elementem systemu w celu zapewnienia wysokiego poziomu dostępności (ang. Service Level Agreement – SLA).
To oprogramowanie wspierające proces agregacji danych, które trafiają do Zintegrowanego Źródła Danych w Hurtowni. Agregacja może odnosić się do prostych operacji matematycznych, a także wspierać wielowymiarowe metody przekształcania danych, na poziomie pre-processingu. Moduł ten posiada metody i algorytmy Uczenia Maszynowego (ML) zoptymalizowane do przekształcania danych „w locie”, wykorzystując paradygmat Paralell Computing, a także Load Balancing.
Odnosi się do doradztwa w zakresie doboru i konfiguracji infrastruktury, koniecznej do wdrożenia Jeziora Danych. W zależności od potrzeb przedsiębiorstwa, proponowana jest optymalna infrastruktura serwerowa. Ponadto, inne wymagania związane z użytkowaniem oprogramowania takie jak: liczba użytkowników, czas aktualizacji danych, ilość danych – również mają istotny wpływ na wydajność systemu, co wpływa na ostateczny schemat architektury.
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.
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.
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.
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 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 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 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.
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.
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.
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.
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 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 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.
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:
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.
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.
