Technologies of sustainable world

Second decade, BFirst.Tech delivers safe, environment-friendly, cutting-edge and sustainable technologies that solve actual problems of the customers.

Explore the solution areas that make up our

Data Architecture & Management logo

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.

Monitoring & Diagnostics logotype, the area of BFirst.Tech company

Monitoring & Diagnostics is an area that uses the latest technologies to provide key information on the technical condition of monitored infrastructure and supports data collection for purposes such as technical reports and non-financial reporting (e.g., ESG).

Data Engineering logo

Data Engineering is an area with the latest Industrial Internet of Things (IIoT) products for collecting and analysing lots of data, supporting effective process management.

Intelligent Acoustics logo

Intelligent Acoustics is an area containing modern, sustainable Industrial Internet of Things (IIoT) products dedicated to reducing noise and vibration pollution in industry and the environment.

Collaboration

The latest articles​

Smart City

Smart City

With increasing urbanisation around the world and increasingly important social issues such as air pollution, urban litter, the fight against climate change or over-reliance on car transport, the need to manage cities more efficiently is emerging. Modern technologies can be used to achieve this. The idea of Smart Cities is to use communication technologies to create a more interactive and efficient urban infrastructure, as well as to raise citizens’ awareness of its operation [1]. Smart Cities therefore represent a wide range of solutions that, in combination, improve the lives of residents and help combat the problems of today’s world. In the following article, we will present some of the Smart City solutions. The role of data collection in the Smart City, Smart City technologies for transport, smart energy management, as well as for combating environmental and noise pollution will be discussed.

Data collection and analysis in a Smart City  

A fundamental role in the functioning of a Smart City is the collection of data through all sorts of measurement tools such as sensors, probes and cameras. The collection of real and up-to-date data on the operation of the city is crucial to the proper functioning of Smart City solutions, as their analysis allows real-time decision-making, significantly reducing resource consumption without compromising the standard of living of the inhabitants [2]. The proper collection and analysis of the vast amount of data needed for the proper operation of Smart City systems is a huge challenge. 

BFirst.Tech specialises in the implementation of IoT technology, providing advanced solutions for smart monitoring, data analysis and optimisation of urban infrastructure. As a member of the United Nations Global Compact Network Poland and co-author of the Recommendations for Cities by the World Urban Forum 11 Business Council, the company actively supports the development of sustainable technologies, focusing on innovative diagnostics, environmental acoustics and data engineering systems. 

Smart City in transport   

One of the main areas of use of Smart City solutions is in transport. Today’s cities are able to collect far more transport data using smart tools in public transport vehicles, at important points on the road such as intersections, or through public monitoring.    

The data collected in this way can then be processed accordingly and used to improve the efficiency of the city’s transport system.  The collected information can be used to display timetable information and the current position of public transport vehicles with the estimated time of arrival at the stop, making public transport a very attractive alternative to the car. 

Rys. 1. Using the Smart City in Transport. Source: https://www.digi.com/blog/post/introduction-to-smart-transportation-benefits 

Data flowing into traffic management systems allows real-time optimisation of urban traffic to improve safety and reduce emissions. Smart parking systems make use of data on parking spaces, monitoring them and informing drivers of their availability, and allow payment for parking to be collected, improving driver comfort and also reducing pollution by reducing the time used to find a parking space [3]. 

Smart City solutions also help to solve the so-called first and last kilometre problem – the first and last part of a journey in a city, usually being considerably shorter than the public transport journey itself, while possibly taking a similar amount of time. Smart City systems can allow the linking of the public transport network with the use of lightweight short-distance transport modes such as bicycles or electric scooters. Properly placed hubs for such transport, combined with ease of use, can significantly facilitate urban travel and even encourage some drivers to use public transport [4]. 

Smart energy management  

With the increasing demand for electricity, due in part to the need to decarbonise the economy as much as possible, there is a growing emphasis not only on increasing the production of energy from renewable sources, but also on using it more efficiently. The use of intelligent energy management solutions leads to less energy consumption and therefore less energy production, which can have a major impact on environmental protection. 

Rys. 2. Green energy in the city. Source: https://leadersinternational.org/sme4smartcities-insights/revolutionising-urban-life-how-smart-technologies-and-sustainable-energy-are-creating-the-cities-of-the-future/ 

Among the Smart City systems that support better management are smart grids that monitor energy distribution and consumption, efficient systems for storing cheaply produced energy at peak production times, and smart sensors able to regulate the use of lighting according to the amount of natural light. All these solutions in combination also make it possible to create programmes that optimise when energy is used, using it mainly during the periods of lowest production costs, which is used, among other things, in the charging of electric vehicles [5].  

In addition to the above-mentioned ways of using electricity more efficiently, less energy consumption can also be influenced by technical developments and new regulations for the construction and renovation of buildings so that they use as little energy as possible. This can be done, among other things, by using efficient and environmentally friendly materials, by designing buildings to minimise heat loss while allowing as much natural light as possible, or by using intelligent systems to optimise heating and lighting consumption. 

Efficient energy management is one of the key aspects of the energy transition and the fight against progressive climate change. The transformation of cities into smart cities will require large amounts of electricity, which must be produced efficiently to contribute to better environmental protection [6].  

BFirst.Tech has become a member of the Business Council at PRECOP29, which produced a “White Paper” providing a Polish perspective on climate issues, including energy management ahead of the United Nations Climate Change Conference 2024. BFirst.Tech offers end-to-end solutions for monitoring, diagnostics and management of big data, including energy. To learn more, explore our solutions under this link

Smart City in the fight against pollution and noise  

One of the biggest problems facing modern cities is air pollution, resulting from a number of factors, such as the burning of solid fuels in cookers and urban planning. High levels of pollution affect the health of city dwellers, reducing their productivity, occupying the raw materials of health services and reducing attractiveness for business and tourists.  

In order to effectively combat air pollution, it is necessary to have accurate information on its levels and spatial distribution provided by a large number of sensors across the city. The information gathered in this way helps to make appropriate decisions on measures to improve the state of the air. In addition, properly presented information on the state of the air to residents can strengthen public awareness of the problem and increase pressure to find appropriate solutions to combat pollution [7]. 

In addition to air pollution, the problem of urban noise is also increasingly discussed. Traffic jams, renovations, construction of new buildings and other sources of noise in cities can sometimes pose a serious threat to human health [8], further worsening levels of concentration and focus, lowering the standard of living of residents. 

Rys. 3. Sources of noise for urban residents. Source: https://www.hseblog.com/noise-pollution/ 

Smart sensors that are able to estimate not only the level of noise recorded but also the source of the noise can be used to combat this problem. This data can then be processed and used by experts to prepare a plan to mitigate noise levels, thus improving the lives of residents [9]. 

BFirst.Tech is a company with many years of expert experience in implementing solutions to combat noise pollution. BFirst.Tech offers a modern and advanced approach in the field of noise reduction, in line with the needs not only of smart cities but also of modern industry. Explore our products and solutions under this link

Summary

Smart Cities make use of today’s advanced data acquisition, processing and storage techniques. Through their use, our cities are gaining new tools and techniques to combat the increasingly pressing problems of the modern world. These technologies can help not only with the problems of public transport, air pollution, noise and energy management mentioned in the article, but also with many others, among which are better prevention and crisis management, public safety or waste management. Which cities make the best use of them could be a key factor in their further development and the key to better meeting the needs of their inhabitants. 

References

[1] https://uclg-digitalcities.org/en/smart-cities-study/2012-edition/ 

[2] https://www.oecd.org/en/publications/smart-city-data-governance_e57ce301-en.html 

[3] https://www.teraz-srodowisko.pl/aktualnosci/przyszlosc-transport-smart-city-forum-11962.html 

[4] https://smartride.pl/przyszlosc-transportu-w-smart-city-komfort-podrozy-i-czyste-powietrze/ 

[5] https://energy-floors.com/10-smart-city-energy-solutions-kinetic-floors/ 

[6] https://www.teraz-srodowisko.pl/aktualnosci/inteligentne-technologie-zarzadzanie-energia-miasta-efektywnosc-energetyczna-13055.html 

[7] https://www.innovationnewsnetwork.com/the-development-of-the-smart-city-waste-management-and-air-quality-monitoring/39990/ 

[8] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6878772/ 

[9] https://newsroom.axis.com/blog/noise-pollution-smart-cities 

Technological Illusions - The effect of technology on people's perception of reality

The effect of technological illusions on people’s perception of reality

Computerisation, which began in the 1990s, has propelled humanity into an era where working and interacting with technology on a daily basis is common and natural. Artificial Intelligence answers our questions, and the Internet is seen as an endless source of information. While one may think that the development of technology helps us to understand the world around us, there are phenomena that show how often our intuitions fail. Technologies, which at first glance are simple and obvious, can hide paradoxes and illusions, which may be more difficult to spot, as well as to understand, than it seems. This article will explore three interesting phenomena: the ELIZA effect, the Moravec’s paradox and the Streisand effect. Each of these shows how technology can change our perception of reality, affecting how we see machines, data and information. Exploring these phenomena will provide a different perspective on the development of technology and help us to use it more consciously. 

ELIZA effect 

In the 1960s, Joseph Weizenbaum at the Massachusetts Institute of Technology developed the ELIZA programme [1]. This programme was one of the first chatbots – it naturally mimicked a normal conversation. Despite the simplicity of the algorithm, which created responses based on the keywords entered by acting according to predetermined patterns, many users of the programme reported that they got the impression that Eliza really understood them. Thanks to the clever selection of answers, users were able to be highly engaged in the conversation, satisfied that the interviewer understood them and was paying attention. The creator himself was surprised at how convinced people were that Eliza was a human being, not a machine.  

It is from this chatbot that the ELIZA effect, the phenomenon of the tendency for humans to attribute to machines, programmes (including AI) the capabilities of understanding, empathy and intelligence, i.e. to anthropomorphise them [2], got its name. Examples of this phenomenon include the appearance of “hello” or “thank you” messages on ATM and self-checkout displays, which are pre-defined texts to be displayed rather than an expression of gratitude by the machine; or communication with voice assistants – thanking them, saying “she” about the Alexa assistant, which despite using a female voice still remains a genderless algorithm. The reason behind this effect can be attributed to our nature – everything that is human seems familiar, closer, less frightening, which can be seen, for example, in the way ancient deities are depicted and compared to humans and animals, attributing weather phenomena or elements to them [3].  

Such bonding with, sometimes very complex, technologies allows one to overcome fear of novelty, encourages interaction and builds attachment to the product being used. At the same time, this effect can cause an overestimation of the capabilities of a given algorithm (due to the assumption that the machine knows and understands more than it actually does), excessive trust in the information received, or an inappropriate treatment of the creation as a human being, e.g. by treating a chatbot like a therapist or marrying AI [4]. 

Moravec’s paradox 

Another interesting phenomenon takes its name from the Canadian scientist Hans Moravec, author of works on technology, futurology and transhumanism. In 1988, he, together with Rodney Brooks and Marvin Minsky, formulated the statement: “It is comparatively easy to make computers exhibit adult level performance on intelligence tests or playing checkers, and difficult or impossible to give them the skills of a one-year-old when it comes to perception and mobility” [5]. It implies that tasks that are considered difficult, requiring knowledge, intelligence and logical thinking, are relatively easy to solve using AI, while those activities that we consider simple and natural – walking, recognising faces and objects or motor coordination – are very challenging and difficult to implement in machines.  

Researchers attribute the reason for this paradox to the human evolutionary process. Human motor skills developed over millions of years and were essential for survival and slowly but continuously improved by natural selection. The human brain has had plenty of time to assimilate and adapt to activities such as grabbing tools, recognising faces and emotions, walking or motor coordination, so they are automated at a deep level; we perform them without conscious effort. On the other hand, abstract thinking, mathematics, logic are relatively new abilities, not rooted so deeply and requiring conscious intellectual effort. Because these abilities are not ingrained so deeply in human beings, it is easier to apply reverse engineering to them and implement them in the form of a programme. In addition, computers are most effective at mapping logical, schematic processes with specific steps. For these reasons, we already have programs that are superior to humans when it comes to complex calculations, chess, simulations, but when it comes to mobility, coordination, object and face recognition, or other “basic” activities that we consider natural and simple for a child of just a few years old – the development is very slow. It is only recently that the amount of data and technology has allowed a gradual development in this area, as shown, for example, by the robotics design company Boston Dynamics [6].

Streisand effect 

Another phenomenon presented in this paper is the Streisand effect. According to this phenomenon, the more one tries to remove or censor a piece of information on the Internet, the more publicity and interest it receives. The effect owes its name to Barbra Streisand and the situation that occurred in 2003, when photographer Kenneth Adelman took photographs of the California coastline to document the progressive erosion [7]. These photographs were made public on a website dedicated to the subject of coastal erosion. Coincidentally, one of the photographs showed Barbra Streisand’s residence. She sued the photographer for invasion of privacy, demanding damages and the removal of the photograph as she did not want anyone to see it. However, it turned out to be quite the opposite – she lost the lawsuit and had to reimburse the photographer, and not only was the photograph not removed, but it received even more publicity and many more views than before the whole situation.  

This effect can be attributed to several factors, mainly based on human psychology, the role of social media and the general mechanisms of online information circulation. People are very reluctant to endure any restrictions imposed on their freedom, including access to information. Often, in situations of enforced censorship, people deliberately act out of spite – they want to get as much news about the “forbidden” information as possible, are willing to share it and spread it further. The “forbidden fruit” effect works in a similar way – by attempting to hide the information, it appears even more interesting and intriguing, even though without the attempt the message would probably have been disregarded. Nowadays, because of the ease of access to information and the multitude of different media, news is widespread and can quickly become viral, attracting huge audiences. The Internet has also changed the perception of various content. In theory, the fact that any user can save and share content makes it impossible to remove something from the Internet once it has been posted there. Given also how quickly the media seize on and publicise instances of censorship, it becomes quite obvious why an attempt to hide or cover up something usually ends up having the opposite effect. 

There are many examples of the occurrence of the Streisand effect. In 2013, after her Super Bowl performance, singer Beyonce’s publicist deemed one of the photos particularly unfavourable and attempted to remove it from the Internet. The effect was exactly the opposite; the photograph became considerably more popular than it had originally been and also began to serve as a template for internet memes. There are also many examples of the Streisand effect from the world of technology. In 2007, a user of the Digg website revealed that the Advanced Access Content System (AACS) copyright protection system used in HD DVD players could be cracked with a string known as 09 F9. Representatives of the industry using this protection demanded that the Digg post be removed and threatened legal consequences. As a result, a great deal of discussion took place on the Internet, and information about the code (which for a while was referred to as “the most famous number on the Internet”) spread heavily and was reproduced in the form of videos, t-shirt prints or even songs [8]. 

Summary

The phenomena discussed in the article show that although technologies such as Artificial Intelligence and the Internet are powerful tools, they have the potential to distort human perception and create misleading impressions. It is easy to fall into the various traps related to technology, which is why awareness of the phenomena mentioned is important, as it allows for a more critical approach towards interaction with technology and information, a better use of their potential and their healthy and sensible application.  

References

[1] https://web.stanford.edu/class/cs124/p36-weizenabaum.pdf 

[2] https://modelthinkers.com/mental-model/eliza-effect 

[3] https://builtin.com/artificial-intelligence/eliza-effect 

[4] https://www.humanprotocol.org/blog/what-is-the-eliza-effect-or-the-art-of-falling-in-love-with-an-ai  

[5] https://www.researchgate.net/publication/286355147_Moravec%27s_Paradox_Consideration_in_the_Context_of_Two_Brain_Hemisphere_Functions  

[6] https://www.scienceabc.com/innovation/what-is-moravecs-paradox-definition.html  

[7] https://www.forbes.com/2007/05/10/streisand-digg-web-tech-cx_ag_0511streisand.html  

[8] https://web.archive.org/web/20081211105021/http://www.nytimes.com/2007/05/03/technology/03code.html 

ESG - wpis na bloga

ESG

In the face of climate change, growing social awareness and the need for ethical governance, there is an emerging need to set new standards for how companies operate. ESG is the actions implemented by a company through the lens of its environmental (E), social (S) and corporate governance (G) impacts. The aim of this initiative is to promote sustainability and social responsibility in the wider business community. In line with this, companies seek to strike a balance between generating profits and caring for the environment. The obligation for companies to report their ESG activities will be gradually extended, depending on the size of the entity and the specifics of its operations. Starting in 2024, the obligation will cover companies with more than 250 employees and by the end of 2027, it will also cover small and medium-sized enterprises with more than 10 employees. The purpose of this article is to show that the importance of sustainability continues to grow and ESG issues are becoming a key area of focus in business [1].

ESG indicators 

The three ESG areas mentioned above—namely environment, society and corporate governance—are an integral element necessary to be taken into account by companies that care about their image as socially responsible organisations. Effective management of each of these areas, through companies taking specific actions related to them, is key to achieving this goal. A fundamental action to be taken is monitoring, which allows awareness of the intensity of the impact exerted in each area. 

  1. Environment 

To effectively monitor the impact on nature, consideration should be given to areas such as: 

  • greenhouse gas emissions, 
  • energy consumption, 
  • carbon footprint, 
  • hazardous waste production, 
  • emissions (such as substances or noise) to the environment, 
  • emissions to the aquatic environment. 
  1. Society 

In order to effectively monitor relations with employees, customers, investors and the local community, it is important to consider areas such as: 

  • supporting diversity, 
  • minimising disparities, 
  • ensuring work-life balance, 
  • respecting employee rights, 
  • ensuring employee safety. 
  1. Corporate governance 

In order to effectively monitor how the management board operates, the following areas should be taken into account: 

  • fiscal transparency, 
  • countering corruption, 
  • structure of the management board, 
  • remuneration for the management board and employees, 
  • respect for shareholder rights [2]. 
Fig. 1. Graphic showing ESG indicators
Source: https://www.iberdrola.com/about-us/esg-responsible-management

Impact of ESG on companies’ operations

ESG issues have a significant impact on the actions taken by companies and their strategies. Operating a sustainable and conscious business is now a necessity in order to maintain a leading position in the market. Implementing an ESG strategy brings with it a number of valuable values for a company, as outlined below. 

  • Increased customer loyalty 

Companies that actively engage with environmental, social and corporate issues build a bond of trust with their customers. Customer loyalty increases as consumers are more likely to support companies that take action for social and environmental good. 

  • Improving the image 

ESG-compliant actions build a positive corporate image in local communities, among customers, investors and business partners. A company that cares about the environment, supports local communities and applies high ethical standards is seen as a responsible actor and a reliable partner that cares equally about social and environmental well-being. 

  • Stable market position 

Companies that effectively implement ESG strategies can enjoy a more stable position in the market. By integrating environmental, social and corporate factors into their operations, the company minimises the risk of reputational crises, which translates into operational stability and long-term growth [3]. 

Innovative Technologies and the Achievement of Sustainable Development Goals 

Technologies such as Artificial Intelligence, Big Data and Blockchain are effective tools for monitoring and understanding an organisation’s social and environmental impact. Artificial Intelligence, used in data analysis, enables the identification of consumers’ needs, which allows companies to understand them better and plan in advance the necessary actions to be taken. Big Data analytics, on the other hand, makes it possible to process and analyse extensive data sets, enabling more “targeted” business decisions based on the non-obvious information contained in this data. Blockchain technology, on the other hand, ensures the security and immutability of data, which is key to ensuring transparency in business processes. By using these technologies, companies can develop effective sustainability strategies, taking advantage of the opportunity to digitise and automate business processes. As a result, companies can create business models that not only generate profits but are also socially responsible and environmentally friendly. Moving towards the use of advanced technologies in the area of ESG is becoming not only a trend, but also a necessity for companies wishing to be leaders in sustainability [3, 4]. 

ESG at BFirst.Tech 

BFirst.Tech considers sustainability one of the most essential elements of the company’s strategy. With many innovative, proprietary and environmentally friendly products, we are able to meet our customers’ needs. For the second decade BFirst.Tech has been setting the standard for solutions in reducing noise pollution in working environments and urban agglomerations, generating, aggregating and providing management information (including data for non-financial ESG reporting) and monitoring and analysing information on the state of the industrial infrastructure of companies.  As we are aware of the climate changes taking place, it is environmental activities that are particularly important to us, which is why we focus on them when building the company’s strategy.  

Summary 

ESG is a key element in building the long-term value of companies in contemporary business. Implementing an effective ESG strategy allows companies to positively influence environmental protection, stakeholder relations and governance within the organisation. It also carries a number of precious values for the company, such as a more lasting relationship with customers, an increase in the company’s reputation, or a strengthening of its position in the industry. Thus, by implementing ESG, a company can become an indispensable part of the environment positively affecting the quality of life of the community. 

References

[1] About ESG—Polish ESG Association 

[2] ESG co to jest? Kogo dotyczy i jaki ma wpływ na przedsiębiorstwo? (ESG—what is it? Who does it apply to and what impact does it have on a company?) (sterrn.pl) 

[3] Zrozumieć ESG: Definicja, Znaczenie i Wpływ na Biznes (Understanding ESG: Definition, Importance and Impact on Business) (boringowl.io) 

[4] ESG, Blockchain, and AI – Oh My! | Barnes & Thornburg (btlaw.com) 

Our initiatives

Contact us

Ask our specialists for a solution

Sustainable zone

Skontaktuj się z naszym specjalistą

Contact our specialists

Moduł Dashboard Systemowy

Monitor oraz tablet z przedstawioną aplikacją na ekranie, znak sieci wi-fi symbolizujący zdalne połączenie.

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:

  • Sekcję podglądu obszaru w postaci mapy i interaktywnych stref uwzględniających rozmieszczenie rejestratorów
  • Sekcję panel nawigacyjny umożliwiający przegląd terenu, sceny obrazu, typów kamer oraz wykazu kamer.
  • Sekcję podglądu informacji technicznych o bieżącym rejestratorze.
  • Sekcję kart szybkiego dostępu Favourites, będących skróconym dostępem do informacji na temat rejestratora, rodzaju zdarzenia, obszaru obserwacji, ale także statusu danego punktu obserwacyjnego.
  • Sekcję podglądu obrazu z rejestratora w czasie rzeczywistym
  • Sekcję podglądu notyfikacji z podziałem na obszar, teren, rejestrator itp.
  • Sekcję podglądu dostępnych w aplikacji obszarów.
  • Sekcję ustawień użytkownika.
  • Sekcję wygenerowanych raportów z podziałem na obszar,teren, rejestrator itp.

Moduł Zarządzania Zasobami

Chmura, serwer i kamera przemysłowa.

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.

Moduł Identyfikacji Rutyn

Pracownik z planem w rękach stojący obok budynku przemysłowego.

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.

Moduł Klasyfikacji Obiektów

Dwa budynki oraz litery symbolizujące klasy do których zostały przydzielone.

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.

Moduł Gromadzenia Zdarzeń

Serwer oraz chmura.

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).

Moduł Szkolenia z zakresu użytkowania Systemu Diagnostyki

Czapka absolwenta i logo MiD

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.

Moduł Integracji z Centrami Danych

Serwer połączony strzałką z jeziorem danych, logo produktu Monitoring & Diagnostics Bfirst.

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.

Moduł Cloud Computing - rozproszona infrastruktura obliczeniowa

Serwery które komunikują sie ze sobą poprzez chmurę.

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.

Moduł Adaptacji AI

Silniki sztucznej inteligencji oraz logo produktu Monitoring & Diagnostics Bfirst.

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.

Moduł Migration (on-premises to cloud)

Chmura oraz skróty PaaS - Product as a Service oraz SaaS - Software as a Service.

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.

Moduł Bezpiecznego Dostępu

Komputer z przedstawionym ekranem logowania, kłódka obok ekranu.

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.

Moduł Dashboard Raportowy

Monitor oraz tablet z wyświetlonymi aplikacjami, litera "i" symbolizująca informację.

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:

  • Wysyłanie danych do automatycznej analizy wraz z generowaniem raportów
  • Dostęp do najważniejszych informacji związanych z urządzeniem diagnostycznym
  • Dostęp do wszystkich danych źródłowych z poziomu eksploratora danych
  • Dostęp do wygenerowanych raportów z możliwością dokonania edycji, ponownego wygenerowania nowszej wersji lub pobrania raportu
  • Możliwość tworzenia niezależnych projektów wspierających obsługę danych wraz z ich edycją
  • Dostęp do wygenerowanych notyfikacji zawierających obsługę przetwarzania danych
  • Obsługę danych z wielu urządzeń diagnostycznych (także różnego typu)

 

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.

Moduł Advisory – doradztwo w zakresie diagnostyki

Biret absolwenta oraz trzy połączone ze sobą serwery.

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.

Moduł Zdalnego Serwisowania

Chmura, maszyna przemysłowa, czujniki oraz fala reprezentująca serwisowanie tych urządzeń.

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.

Moduł Panel Administracyjny

Komputer z panelem logowania do systemu na ekranie, wykres słupkowy z czterema wartościami.

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.

Moduł Serwisu i Utrzymania

Maszyna serwerowa, strzałka kierująca z maszyny do kół zębatych reprezentujących utrzymanie serwisu, strzałka prowadząca do monitora z przedstawionym serwisem.

Zawiera usługę utrzymania systemu oraz jego serwisu, poprzez dokonywanie aktualizacji odpowiednich jego modułów, sprawdzanie poprawności danych, aktualizację silników obliczeniowych i wsparcie w przypadku awarii.

Moduł Automatycznego Generowania Raportów

Silnik sztucznej inteligencji ze strzałką kierującą do monitora z aplikacją na ekranie, koła zębate reprezentujące automatyzację.

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

Moduł Automatycznej Identyfikacji Wad

Silniki sztucznej inteligencji, Komputer z ekranem logowania do systemu na ekranie, wykrzyniki symbolizujące notyfikacje.

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.

Moduł Automatycznej Obróbki Danych

Sensor zbierający dane, urządzenie zbierające dane, monitor przedstawiający przeprocesowane dane i koła zębate symbolizujące obróbkę tych danych.

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.

Moduł Modelowania Wirtualnego

Wykres stworzony przy pomocy silników sztucznej inteligencji.

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.

Moduł Tworzenia i Rozwoju Algorytmów

Drzewo algorytmiczne.

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.

Moduł Advisory – kompleksowe doradztwo w zakresie R&D

Biret absolwenta, serwer oraz wykres wydajności.

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.

Moduł Federated Learning SSWIFT

Dwa serwery do których dzielone są dane.

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.

Moduł Wsparcie w Projektach R&D

Biret absolwenta.

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.

Moduł Szkoleniowy z zakresu Sztucznej Inteligencji (AI)

Czapka absolwenta, sztuczna inteligencja i koła zębate

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).

Moduł Mapowania Procesów

Maszyna przemysłowa oraz schemat stworzony przez silniki sztucznej inteligencji.

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.

Moduł Integracji Danych

Diagram pokazujący połączenie pomiędzy różnymi serwerami i chmurą.

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.

Module Name Longxxxx

Dwa budynki oraz litery symbolizujące klasy do których zostały przydzielone.

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.