Skip to main content
Ova se stranica prikazuje pomoću automatiziranog prijevoda. Umjesto toga, pogledaj na engleskom?
Evolucija marke 2022
Partnersko rješenje

Kontekstualizirani cjevovod OT podataka u Databricks

Kako možemo pouzdano prikupiti podatke o OT-u agnostičke od dobavljača iz radnje, obogatiti ih kontekstom imovine i proizvodnje na rubu i isporučiti upravljanu kopiju spremnu za umjetnu inteligenciju u Databricks za naprednu analitiku, Industrial AI inteligenciju i potrošnju poduzeća?

Pregled

Pregled databricks centra za arhitekturu

Siemens Industrial Edge u Databricks

  1. Povežite agnostičku trgovinsku opremu dobavljača na Industrial Edge putem unaprijed konfiguriranih konektora.
  2. Stvorite sigurnu i pouzdanu vezu između Siemens Industrial Edge uređaja i Databricks platforme za inteligenciju podataka koristeći FFT DataBridge za unos na temelju datoteka u pohranu objekata u oblak (S3, ADLS ili GCS)
  3. Pohranite i upravljajte usklađenim industrijskim podacima u Databricks Lakehouse -u za skalabilnu analitiku i industrijsku umjetnu inteligenciju.
  4. Izvodite naprednu analitiku i obučite AI modele na usklađenom sloju podataka, uključujući OEE nadzor, prediktivno održavanje, optimizaciju kvalitete i agentičke AI aplikacije. Vratite modele natrag na Industrial Edge za izvršenje s malim kašnjenjem.
Preuzmi PDF

Hibridna postavka od ruba do oblaka gdje Industrial Edge unosi i obogaćuje OT tokove podataka, usklađujući i kontekstualizirajući telemetriju i događaje na izvoru prije nego što ih prosljeđuje putem FFT DataBridgea putem prijenosa u Databricks. Unutar Databricksa podaci se transformiraju i strukturiraju na razinama slijetanja, kuriranja i analitike, čineći temelj poslovnog jezera za: naprednu analitiku, Industrial AI inteligenciju, razvoj modela i upravljanje životnim ciklusom, operativne aplikacije i omogućavanje integracije s MES, ERP i SCADA okruženjima. Opći pristup osmišljen je tako da osigura spremnost umjetne inteligencije, pouzdane i dosljedne podatke, robusnu sigurnost, visoku otpornost i otvorenu interoperabilnost neutralnu od strane dobavljača.

Detaljna arhitektura

arhitektura-čvorište-podatkovne zbirke-detalja-arhitektura-1280x720
Preuzmite detaljan PDF

    Prikupljanje i kontekstualizacija rubova (Industrial Edge)

    Industrial Edge pokreće on-prem uređaje u blizini radnje i povezuje se s agnostičkom opremom za automatizaciju dobavljača putem OT konektora (OPC UA, Modbus, Ethernet/IP itd.). Stječe sirovu telemetriju, alarme i događaje.

    Na rubu se podaci unaprijed obrađuju: filtriranje, kompresija, normalizacija vremenske oznake, obogaćivanje metapodacima imovine (hijerarhije imovine, radni redoslijed/grupni kontekst) i lokalna agregacija radi smanjenja propusnosti oblaka.

    Interna baza podataka (MQTT/Unified Namespace) ili Industrial Information Hub širi usklađene tokove tema za nizvodne komponente i lokalne potrošače.

    Premošćivanje protokola i formata

    FFT DataBridge (Edge App) priprema i obogaćuje podatke za streaming i unos u skoro stvarnom vremenu u Databricks. Njegova besplatna popratna aplikacija, FFT DataService, pristupa kontekstualiziranim podacima iz Industrial Information Hub Essentials (Edge App) i čini ih dostupnim FFT DataBridge, koji zatim objavljuje poravnane, kontekstualizirane tokove podataka putem Zerobusa, omogućavajući kontinuiranu isporuku izravno u tablice kojima upravlja Unity Catalog.

    Kako bi se osigurala robusnost, rješenje koristi međuspremnik u memoriji i lokalnu upornost za premošćivanje prekida povezivanja i produženih prekida rada. Sa strane Databricks, podaci se postupno unose u Delta tablice u Unity Catalog, omogućujući upravljani pristup s malim kašnjenjem za nizvodnu analitiku i AI radna opterećenja. Sigurna povezanost održava se mehanizmima provjere autentičnosti temeljenima na tokenima ili ključevima.

    Databricks platforma za inteligenciju podataka

    Unošenje streaminga putem Zerobusa kontinuirano isporučuje podatke u Databricks, gdje se dolazni OT korisni tereti upisuju u Brončane Delta tablice kojima upravlja Unity Catalog, čuvajući sirovu strukturu i metapodatke za potpunu sljedivost i revidibilnost.

    Transformacijski cjevovodi izgrađeni s deklarativnim cjevovodima Lakeflow, Databricks Workflows i Apache Sparkom postupno usavršavaju podatke u srebrne (kurirane) i zlatne (analitičke) slojeve, podržavajući usklađivanje vremena, kontekstualno obogaćivanje i spremnost za potrošnju BI, kao i slučajeve upotrebe vođene AI.

    AI modeli razvijaju se i obučavaju centralno u Databricksu koristeći MLFlow i Mosaic AI, a zatim se mogu primijeniti natrag u Siemens Industrial Edge za izvršenje s malim kašnjenjem u blizini radnje - omogućujući optimizaciju zatvorene petlje i fizičke AI scenarije.

    Unity Catalog provodi upravljanje od kraja do kraja, uključujući finozrnatu kontrolu pristupa, maskiranje podataka i praćenje loze, dok Lakehouse platforma izvorno radi na AWS-u, Microsoft Azureu i Google Cloud Platform-u, podržavajući implementaciju u više oblaka i besprijekornu mobilnost podataka.

    Vrijednosti i pogodnosti

    Komponente