Průmyslové organizace dlouhodobě bojují s roztříštěnými daty napříč IT a OT systémy. HighByte Intelligence Hub tuto výzvu řeší. Jako řešení Industrial DataOps navržené speciálně pro modelování dat, orchestraci a správu je software nasazen na Edge ke sloučení dat v reálném čase, transakčních a časových řad do kontextualizovaných datových sad pro spotřebu aplikací a agentů AI bez psaní nebo údržby kódu.
Připojte se k telemetrickým, transakčním databázím, databázím časových řad, historikům, službám AI a cloudovým platformám s více než 40 nativními konektory bez kódu. Sbírejte data ze zdrojových systémů SQL a REST pomocí dynamických požadavků. Využijte data OT pomocí Intelligence Hub běžícího nativně na Siemens Industrial Edge.
Vyvíjet datové modely, které standardizují a kontextualizují průmyslová data. Normalizujte a transformujte průmyslová data ze systémů OT a vytvořte důvěryhodné datové produkty připravené k použití pro analytické, umělé inteligence a podnikové aplikace.
Reprezentujte stroje, produkty, procesy a systémy pomocí inteligentních datových modelů. Kontextualizujte tisíce průmyslových datových bodů jejich sloučením s informacemi z jiných systémů a přidáním metadat. Modelujte stovky běžných aktiv během několika minut pomocí šablon vstupů a instancí.
Umožněte bezpečný obousměrný tok dat mezi OT a IT systémy. Pomocí grafického nástroje Pipelines Builder můžete sestavit komplexní datová zatížení pro makléře MQTT, historiky, datové sklady a další — a sledujte transformaci dat prostřednictvím kanálu. Ověřte užitečné zatížení dat podle definic modelu.
Ovládejte využití průmyslových dat v projektech AI pomocí serveru MCP a klienta MCP. Vytvářejte a vystavujte vlastní nástroje pro případy použití AI a spravujte rozsah přístupu uděleného agentovi. Použijte Intelligence Hub jako vládatelnou abstrakční vrstvu pro škálovatelnou konfiguraci AI.
Podívejte se, jak společnost Siemens Gamesa zlepšuje provozní sladění využitím HighByte Intelligence Hub a architektury UNS.
Použijte HighByte Intelligence Hub k agregaci historických a vysokofrekvenčních telemetrických dat do jediného datového modelu a poté toto užitečné zatížení publikujte přímo do analytického modulu. Poskytněte operátorům informace o strojovém učení, abyste mohli naplánovat údržbu a snížit neplánované prostoje.