Data Architecture & Management is an area that leverages the latest Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) technologies to optimize production, manage quality, and generate management information, including non-financial data.
Manage your company sustainably by optimally utilizing key information about the produced objects
Tailor solutions to individual applications based on specific requirements and production characteristics
Adapt solutions to handle the full range of data (including historical data), reduce the dimensionality of product features, and define the optimal production process
Gain easy and quick access to information, secure your data, and benefit from
a user-friendly interface optimized for UX/UI
Software that supports a key infrastructure department within a company through its automation. Due to its versatility, the system can be adapted to individual applications resulting from requirements and production specifics. The unique value of the system lies in its adaptation to historical production data (in the quality control department) and the subsequent reduction of volatility in the characteristics or properties of manufactured objects. The system can also generate notifications to support the quality control process by informing the user (production engineer) of possible occurrences of manufactured objects that do not fit into previously defined quality classes
The purpose of Smart Industry is to collect data, detect routines and automatically generate recommendations to optimise production. During the systematic collection of production information, process mapping is possible, which then makes it possible to remove bottlenecks through process optimisation
This product supports the implementation of R&D projects at every level of their advancement, i.e. Basic Research, Development Research, Industrial Research, Product Development. Additionally, it is used to introduce innovations into existing products, increasing their technological potential (Product Development). It also enables the adaptation of Artificial Intelligence (AI) engines in the creation of new products (Product Design).
This product includes support for the design, planning and development of Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) algorithms tailored to the client’s needs and the specifics of the issue. The consulting covers both the evaluation of the application of a potential algorithm, but also support in conducting a Proof of Concept or Feasibility Study to identify potential development opportunities through the use of Artificial Intelligence (AI). The product is ideally suited for verifying the development possibilities of already existing solutions, by upgrading them and extending their life cycle.
The aim of the training, within the Data Architecture & Management area, is to raise awareness of the benefits of Artificial Intelligence (AI) algorithms. An additional element of the training is to provide information on the latest trends, the opportunities offered by AI and the project itself, in terms of creating a new product or developing a current one, increasing the readiness to implement a specific solution (TRL) or conducting a Feasibility Study and Proof of Concept.
Ability to identify areas for Artificial Intelligence solutions
Knowledge on how to add optimal metrics to the technology under construction
Knowledge of the costs of maintaining Artificial Intelligence solutions and further development
Process evaluation and ability to plan R&D project work
Evaluation of the current state of implementation readiness, taking into account the development plan
Knowledge of the latest trends
BFirst.Tech Sp. z o.o.
Services
©2025 BFirst.Tech. All rights reserved.
Supports combining production data from multiple locations and machine types. It aggregates information on power consumption, pollution levels, water consumption, technical status of infrastructure, etc. The module enables the creation of dedicated engines for aggregating unpolluted production data, automating the process of their processing and providing key information to Busines Intelligence class systems.
A tool for managing notifications that are used to inform the user of an event that has occurred. This layer is fully programmable, which means that it is possible to create dedicated notification logic, taking into account the type of notifications, the way they are generated, but also the method of sending notifications. The event-driven module provides a great improvement in making important decisions by reducing the user’s reaction time.
Software that incorporates an Artificial Intelligence (AI) engine that, once trained, automatically identifies the characteristics of the objects being manufactured. The training process itself (optimisation of the engine) takes into account the fields of the problem, but also the key requirements and constraints of the object, as defined by the customer.
An essential component of the software, which in practice is a Reverse Engineering tool. By estimating the actual number of feature classes of the manufactured objects (tiles, furniture boards, stones, etc.), a final representative number of them is selected, taking into account the manufacturer’s requirements for reducing the number of classes. In this way, virtual representatives of each feature class (VSCR) are created for each object. The unique functionality of this module is not only to reduce the number of feature classes, but also to support the production process by identifying its key parameters affecting the final object.
Software that supports the process of servicing objects in production companies by intelligently matching the serviced object (e.g. a ceramic tile) to the nearest feature class of a given range (based on a feature model built on data from the history of the entire production). In this situation, the system recommends a specific production day and process (with key production parameters) so that the object in question can be replaced by another. These may be objects already in production or, in the case of a whole series of objects, yet to be produced with features corresponding to the class of object being serviced.
Used to integrate data from the whole production, both historical and current. An important element of data integration is streamlining the process of accessing the data, as well as making inferences based on them. This module is compatible with the Recommendation module, but also important from the perspective of the Automatic Feature Identification module because of the possibility for Al engines to train themselves. The data can be integrated in the form of a Data Lake or Data Warehouse, or a dedicated combination thereof.
A graphical interface designed to support the facility maintenance service, but also the ongoing quality control process. The Dashboard is in each case customised according to the customer’s needs and the specifics of the production, thus facilitating its use. The Dashboard supports quality control and contains key information about the inspected object such as its property class, object type, production time, batch, deviations from the virtual class representative, defect locations, object model (numerical, photo, scan, image), etc. The Dashboard module can be customised by selecting “favourite” classes in the form of corresponding tiles with the above-mentioned key parameters for the respective object.
Software used to aggregate information collected from all quality control devices in order to expand the facilities model with further key information. The model created, using engines based on Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML), allows more precise recommendations to be generated, particularly useful in the process of servicing facilities.
Software supporting the object service. This software has a module for recommending and entering into the system the user’s decisions regarding the system about the choice made in the case of recommended object classes (about the choice made in the case of recommended object classes or larger models in the case of using the Data Aggregation module). This module uses Al models of objects and significantly speeds up decision-making, which is crucial at the servicing stage of manufactured objects. The use of the module has a significant impact on reducing maintenance costs due to its optimisation.
Support in optimising quality control systems by introducing distributed computing infrastructure into them, but also distributed collection and synchronisation of key data. The package also includes support for the implementation of dedicated Artificial Intelligence (AI) solutions in the system.
It consists of two variants:
Cloud Computing variant – enables the creation of a distributed computing infrastructure by parallelising computing: vertically (Parallel Computing) and horizontally (Load Balancing). It also takes into account the creation of extensive analysis chains supporting asynchronous computing. For advanced numerical calculations, the module provides the possibility of using a worker processes based on objects in the form of containers.
Advisory variant – support in the design, planning and development of quality control systems tailored to the needs and specific characteristics of the object. The consultancy is concerned both with evaluating the application of a potential system and supporting the completion of a Proof of Concept or Feasibility Study to integrate current assets (systems or equipment) with the BFT Quality Management product.
Designed to create numerical models simulating specific technological processes, routines or human behaviour in order to create reliable synthetic data that will be an essential input component for training Artificial Intelligence (AI) engines. This module is an ideal tool for complementing data at the level of algorithm development, process optimisation in both industry (Smart Industry) and living spaces (Smart Home).
Supports the quality control section of the Dashboard by supporting customised tiles (“favourite” classes) that allow the user to access key information remotely. The app is designed to inform about possible instabilities in production by means of specially designed notifications. This tool significantly reduces reaction times in such a key process as production.
Software consisting of Artificial Intelligence (AI) engines, through which independent routines are extracted from data stored in industry, as well as in smart homes. The point of extracting routines, is to acquire key information in production processes in order to identify bottlenecks. Once changes are made to the processes, the software will again extract new routines and identify potential new bottlenecks until the process is fully optimised.
Used to integrate all data that may be relevant to the process of extracting routines. This can be sensory data, data from devices or databases that clearly indicate system or user activities and will be used to train Artificial Intelligence (AI) engines. The data can be recorded in the form of a Data Lake or Data Warehouse, but also a dedicated combination of these.
Supports the optimisation of industrial processes, through process mapping, taking into account the mapping of the actual information flow of the modelled production line into a virtual model. Subsequently, with the use of Artificial Intelligence (Al) engines, in particular with the support of evolutionary algorithms, an iterative selection of optimal process parameters (at each stage of information flow) takes place, with an estimation of the obtained output. This module contributes to cost reduction, as well as to the stabilisation of industrial processes.
Supports a modern approach in building Artificial Intelligence (AI) based solutions. The module uses a cutting-edge data acquisition method based on combining pre-estimated models distributed across multiple locations (e.g. multiple branches of a company) into one master model, without the need to access the source data. This approach is particularly useful in situations where, often for constraint reasons, access to the source data is limited. The solution also supports advanced data security methods, by aggregating information into a sub-model, without the possibility of backward transformation.
A dedicated environment for the development of Artificial Intelligence (AI) algorithms. It applies to both advanced signal analysis, image analysis and statistical data, in industrial applications. This module is the ideal tool to optimise production, create dedicated Artificial Intelligence (AI) engines or develop current solutions with advanced Machine Learning (ML) elements.
It consists of three variants:
Signal Analysis variant – dedicated tools and algorithms for the analysis of speech, ultrasound or other industrial signals. It supports the creation of intelligent engines for processing multidimensional data, using the latest Machine Learning (ML) standards, taking into account convolutional networks, evolutionary algorithms, sampling methods, data augmentation methods, etc.
Image Analysis variant – advanced image analysis tools for use in industry. In addition to automated image analysis, the variant also applies to the automation of tracking and object identification through the development of dedicated Artificial Intelligence (AI) engines. This module is ideally suited for the development of algorithms used in medicine, monitoring systems and quality control of scanned objects in manufacturing companies. The unique value of the module is the ability to augment image data, which has a significant impact on increasing the effectiveness of AI engines.
Data Analytics variant – supports Data Mining and Predictive Analytics solutions for use in industry. Data mining, inference on data, search for independent data classes, event prediction – these are among the many elements of the module, which aligns perfectly with sustainable management, supporting the creation of high-quality management information.
Professional support in R&D projects through the implementation of planned tasks. The support involves carrying out R&D work including implementation of algorithms in the cloud and on-premises environment, creating final reports, conducting Proof of Concept, but also managing the work of the R&D team.
Assessment of the level of implementation readiness, along with analysis of risks both in terms of technology and economics. Selection of optimal algorithms, devices, IT infrastructure, taking into account the specifics and requirements of the target use of the solution. Summary report including the entirety of the work performed, together with the economic and technological balance.
Creation of a project plan with division of roles taking into account agile methodologies of running projects (Agile, Scrum, Kanban). Conducting research and development of the created solution in the proof-of-concept phase. Summary report including a description of the work done, assessment of the potential of the verified concept, development plan to implementation readiness (TRL 9).
Responsible for processing data from the current machines performing quality control (the current equipment for testing the quality of objects on the production line). Its great advantage is flexibility, as this module can be optimised to the individual data formats that the quality control equipment produces. In order to reach a final decision, the data must be structured into consistent formats required for further analysis
On the basis of the results of the Automatic Routine Identification module, this module creates appropriate recommendations, taking into account the frequency of occurrence of routines, but also their relevance. The Recommendations module will also provide information on the relationships between the identified routines, thus indicating their level of autonomy.
A module based on numerical modelling, crucial in solving complex and non-standard problems. The module enables the creation of dedicated models using the Finite Element Method (FEM) and the reconstruction of current numerical models. In addition, the package supports Design of Experiment (DoE), advanced model optimisation techniques, and time series analyses.
It consists of two variants:
FEM variant (static and dynamic analyses) – provides support for numerical modelling using the Finite Element Method (FEM), which takes into account both static and dynamic analyses. This module is a perfect solution for mapping a real object or process under numerical conditions to identify input parameters, but also to augment the training data set with simulation data. The tools for Design of Experiment (DoE) and Machine Learning (ML) algorithms enable the building of accurate models and the creation of representative training datasets.
Numerical Simulations variant – supports numerical simulations in environments based on the Finite Element Method (FEM), but also based on signal and image analysis. Thanks to its advanced AI-based tools, this module enables the selection of optimal process, object and production tool parameters. It is a perfect solution for performing Proof of Concept for complex industrial issues.
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.
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.
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.
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).
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.
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).
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:
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.
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.
This page is using with cookies for providing a high-quality service. Further webpage using means that you approve their usage.
