Skip to main content
Această pagină este afișată prin traducere automată. Vizualizați în schimb în limba engleză?
Soluție pentru parteneri

Conductă de date OT contextualizată în Databricks

Cum putem colecta în mod fiabil date OT care nu sunt dependente de furnizori de la ateliere, să le îmbogățim cu contextul activelor și producției la margine și să livrăm o copie guvernată, pregătită pentru AI în Databricks pentru analize avansate, Industrial AI și consum de întreprindere?

Prezentare generală

Prezentare generală a databricks hub de arhitectură

Siemens Industrial Edge la Databricks

  1. Conectați echipamentele magazinului independent de furnizor la Industrial Edge prin conectori preconfigurați.
  2. Creați o conexiune sigură și fiabilă între Siemens Industrial Edge Devices și Databricks Data Intelligence Platform utilizând FFT DataBridge pentru ingestia bazată pe fișiere în stocarea obiectelor cloud (S3, ADLS sau GCS)
  3. Stocați și gestionați date industriale armonizate în Databricks Lakehouse pentru analize scalabile și Industrial AI.
  4. Efectuați analize avansate și instruiți modele AI pe stratul de date armonizat, inclusiv monitorizarea OEE, întreținerea predictivă, optimizarea calității și aplicații agentice AI. Implementați modele înapoi la Industrial Edge pentru execuție cu latență redusă.
Descarcă PDF

O configurație hibridă edge-to-cloud în care Industrial Edge ingerează și îmbogățește fluxurile de date OT, aliniind și contextualizând telemetria și evenimentele la sursă înainte de a le redirecționa prin FFT DataBridge prin ingestia de streaming în Databricks. În cadrul Databricks, datele sunt transformate și structurate pe niveluri de aterizare, curate și de analiză, formând fundația de bază a întreprinderii pentru: analize avansate, Industrial AI, dezvoltarea modelelor și gestionarea ciclului de viață, aplicații operaționale și permițând integrarea cu mediile MES, ERP și SCADA. Abordarea generală este concepută pentru a asigura disponibilitatea IA, date fiabile și coerente, securitate robustă, rezistență ridicată și interoperabilitate deschisă, neutră din punct de vedere al furnizorului.

Arhitectură detaliată

arhitectură-hub-databricks-detaliu-arhitectură-1280x720
Descarcă PDF detaliat

    Colectarea și contextualizarea marginilor (Industrial Edge)

    Industrial Edge rulează dispozitive on-prem aproape de fabrică și se conectează la echipamentele de automatizare independente de furnizor prin conectori OT (OPC UA, Modbus, EtherNet/IP etc.). Achiziționează telemetrie brută, alarme și evenimente.

    La margine, datele sunt pre-procesate: filtrare, comprimare, normalizare a marcajelor de timp, îmbogățirea cu metadate ale activelor (ierarhii de active, ordine de lucru/context lot) și agregare locală pentru a reduce lățimea de bandă în cloud.

    O bază de date internă (MQTT/ Unified Namespace) sau Industrial Information Hub propagă fluxuri de subiecte armonizate pentru componentele din aval și consumatorii locali.

    Legarea protocolului și a formatului

    FFT DataBridge (Edge App) pregătește și îmbogățește datele pentru streaming și ingestia aproape în timp real în Databricks. Aplicația sa gratuită însoțitoare, FFT DataService, accesează date contextualizate din Industrial Information Hub Essentials (Edge App) și le pune la dispoziția FFT DataBridge, care apoi publică fluxuri de date aliniate, contextualizate prin Zerobus, permițând livrarea continuă direct în tabele guvernate de Unity Catalog.

    Pentru a asigura robustețea, soluția utilizează buffering în memorie și persistență locală pentru a reduce întreruperile de conectivitate și întreruperile prelungite. Pe partea Databricks, datele sunt ingerate incremental în tabelele Delta din Unity Catalog, permițând accesul guvernat, cu latență scăzută, pentru analizele din aval și fluxurile de lucru AI. Conectivitatea sigură este menținută prin mecanisme de autentificare bazate pe token sau pe bază de chei.

    Platforma de informații a datelor Databricks

    Ingestia de streaming prin Zerobus livrează continuu date în Databricks, unde sarcinile utile OT primite sunt scrise în tabele Bronze Delta guvernate de Unity Catalog, păstrând structura brută și metadatele pentru trasabilitate și auditabilitate completă.

    Conductele de transformare construite cu Lakeflow Declarative Pipelines, Databricks Workflows și Apache Spark rafinează progresiv datele în straturi Silver (curate) și Gold (analitice), susținând alinierea timpului, îmbogățirea contextuală și disponibilitatea pentru consumul BI, precum și cazurile de utilizare bazate pe AI.

    Modelele AI sunt dezvoltate și instruite central în Databricks folosind MLFlow și Mosaic AI și pot fi apoi implementate înapoi la Siemens Industrial Edge pentru execuție cu latență scăzută aproape de atelier - permițând optimizarea în buclă închisă și scenarii fizice AI.

    Unity Catalog impune guvernanța end-to-end, inclusiv controlul accesului cu granulație fină, mascarea datelor și urmărirea descendenței, în timp ce Platforma Lakehouse rulează nativ pe AWS, Microsoft Azure și Google Cloud Platform, susținând implementarea cross-cloud și mobilitatea perfectă a datelor.

    Valori și beneficii

    Componente