Thu thập và ngữ cảnh hóa cạnh (Industrial Edge)
Industrial Edge chạy các thiết bị on-prem gần sàn xưởng và kết nối với thiết bị tự động hóa không có nhà cung cấp thông qua các đầu nối OT (OPC UA, Modbus, EtherNet/IP, v.v.). Nó có được phép đo từ xa thô, báo động và sự kiện.
Ở rìa, dữ liệu được xử lý trước: lọc, nén, chuẩn hóa dấu thời gian, làm giàu với siêu dữ liệu tài sản (phân cấp tài sản, lệnh công việc/ngữ cảnh lô) và tổng hợp cục bộ để giảm băng thông đám mây.
Một cơ sở dữ liệu nội bộ (MQTT/ Unified Namespace) hoặc Industrial Information Hub truyền các luồng chủ đề hài hòa cho các thành phần hạ nguồn và người tiêu dùng địa phương.
Cầu nối giao thức và định dạng
FFT DataBridge (Ứng dụng Edge) chuẩn bị và làm phong phú dữ liệu để phát trực tuyến và nhập gần thời gian thực vào Databricks. Ứng dụng đồng hành miễn phí của nó, FFT DataService, truy cập dữ liệu theo ngữ cảnh từ Industrial Information Hub Essentials (Ứng dụng Edge) và cung cấp nó cho FFT DataBridge, sau đó xuất bản các luồng dữ liệu được căn chỉnh, theo ngữ cảnh thông qua Zerobus, cho phép phân phối liên tục trực tiếp vào các bảng do Unity Catalog quản lý.
Để đảm bảo tính mạnh mẽ, giải pháp sử dụng bộ đệm trong bộ nhớ và tính bền bỉ cục bộ để thu hẹp sự gián đoạn kết nối và mất điện kéo dài. Về phía Databricks, dữ liệu được nhập dần dần vào các bảng Delta trong Danh mục Unity, cho phép truy cập được quản lý, độ trễ thấp cho các phân tích hạ nguồn và khối lượng công việc AI. Kết nối an toàn được duy trì thông qua các cơ chế xác thực dựa trên mã thông báo hoặc dựa trên khóa.
Nền tảng thông minh dữ liệu Databricks
Truyền phát trực tuyến qua Zerobus liên tục cung cấp dữ liệu vào Databricks, nơi tải trọng OT đến được ghi vào bảng Bronze Delta do Unity Catalog quản lý, bảo tồn cấu trúc thô và siêu dữ liệu để truy xuất nguồn gốc và khả năng kiểm toán đầy đủ.
Các đường ống chuyển đổi được xây dựng bằng Lakeflow Declarative Pipelines, Databricks Workflows và Apache Spark dần dần tinh chỉnh dữ liệu thành các lớp Silver (được quản lý) và Gold (phân tích), hỗ trợ căn chỉnh thời gian, làm giàu ngữ cảnh và sẵn sàng cho tiêu thụ BI cũng như các trường hợp sử dụng dựa trên AI.
Các mô hình AI được phát triển và đào tạo tập trung trong Databricks bằng MLFlow và Mosaic AI, và sau đó có thể được triển khai trở lại Siemens Industrial Edge để thực thi có độ trễ thấp gần sàn xưởng — cho phép tối ưu hóa vòng kín và các kịch bản AI vật lý.
Unity Catalog thực thi quản trị đầu cuối, bao gồm kiểm soát truy cập chi tiết, che giấu dữ liệu và theo dõi dòng dõi, trong khi Nền tảng Lakehouse chạy nguyên bản trên AWS, Microsoft Azure và Google Cloud Platform, hỗ trợ triển khai đa đám mây và di động dữ liệu liền mạch.
