MaestroHub Foundation

MaestroHub Foundation được cung cấp bởi MaestroHub

MaestroHub là một công ty công nghệ phát triển Nền tảng điều phối dữ liệu công nghiệp được thiết kế để cấu trúc, quản lý và vận hành các luồng dữ liệu công nghiệp trên máy móc, dây chuyền sản xuất, nhà máy và hệ thống doanh nghiệp. Nền tảng cung cấp một lớp đường ống thống nhất nơi các tín hiệu công nghiệp, sự kiện sản xuất và dữ liệu kinh doanh liên tục được thu thập, ngữ cảnh hóa, xác thực và định tuyến đến người tiêu dùng dự định của họ. Thông qua các đường ống dữ liệu có thể định cấu hình, mô hình ngữ nghĩa và cơ chế quản trị, MaestroHub đảm bảo rằng dữ liệu hoạt động được phân phối ở định dạng nhất quán, đáng tin cậy và sẵn sàng thực thi trong toàn tổ chức.

Khám phá MaestroHub

Tại sao nên sử dụng Trình điều phối dữ liệu?

MaestroHub Foundation là một nền tảng điều phối dữ liệu công nghiệp kết nối Siemens Industrial Edge, các hệ thống tự động hóa và các ứng dụng doanh nghiệp thông qua một không gian tên thống nhất. Nó chuẩn hóa, ngữ cảnh hóa và quản lý dữ liệu hoạt động trên các trang web, cho phép phân tích có thể mở rộng, song sinh kỹ thuật số và các trường hợp sử dụng AI đồng thời đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu, khả năng truy xuất nguồn gốc và quan hệ nhân quả để hợp lý hóa các trường hợp sử dụng GenAI với ma trận phụ thuộc.

Lợi ích

Chuẩn hóa và ngữ cảnh hóa dữ liệu từ nhiều nguồn bằng cách sử dụng các mô hình thống nhất theo OPC Companion Spec, CESMII, mô hình AAS và biểu đồ phụ thuộc, cho phép giải thích nhất quán, truy xuất nguồn gốc và phân tích đáng tin cậy trên các hệ thống và trang web bằng cách tạo công cụ ngữ cảnh
Cho phép phối hợp dữ liệu hai chiều theo thời gian thực giữa Siemens Industrial Edge, hệ thống tự động hóa và nền tảng doanh nghiệp, đồng bộ hóa các hoạt động và luồng dữ liệu vòng kín với các yếu tố kích hoạt theo sự kiện và đường ống dữ liệu phức tạp. Hỗ trợ tìm nạp tệp cục bộ, đọc-ghi vào DB, hơn 40 giao thức.
Cung cấp các đường ống dữ liệu được quản lý, sẵn sàng cho AI với dòng dõi, kiểm soát phiên bản và giám sát chất lượng, giảm nỗ lực tích hợp và cho phép các trường hợp sử dụng song sinh kỹ thuật số, phân tích và tối ưu hóa có thể mở rộng. Tối ưu hóa kích thước tải trọng cho các ứng dụng AI trong khi vẫn duy trì độ chi tiết.

Khả năng nổi bật

Lưu trữ & Chuyển tiếp

Đệm, tồn tại và chuyển tiếp các luồng dữ liệu trong quá trình gián đoạn mạng hoặc tăng đột biến tải, đảm bảo phân phối đáng tin cậy và tối ưu hóa tải trọng có kiểm soát thông qua các chính sách lưu giữ và phân phối theo lô có thể định cấu hình.

Lịch sử thực hiện & Khả năng quan sát

Cung cấp khả năng hiển thị từ đầu đến cuối về việc thực thi đường ống dữ liệu, bao gồm theo dõi sự kiện, giám sát độ trễ, ghi nhật ký lỗi và hỗ trợ phát lại để khắc phục sự cố và chẩn đoán hoạt động.

Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC)

Thực hiện kiểm soát truy cập chi tiết cho các nguồn dữ liệu, đường ống và mô hình, cho phép quản trị an toàn phù hợp với vai trò của tổ chức, yêu cầu tuân thủ và chính sách bảo mật IT/OT.

Bảng điều khiển giám sát dữ liệu thời gian thực

Mô hình hóa và tích hợp dữ liệu thống nhất

Xác định các mô hình dữ liệu tiêu chuẩn hóa và cấu trúc đặt tên và tích hợp các giao thức công nghiệp, hệ thống doanh nghiệp và dịch vụ đám mây để cho phép trao đổi dữ liệu nhất quán, trung lập với nhà cung cấp. Hỗ trợ hơn 40 giao thức truyền thông hai chiều để hợp lý hóa các hoạt động vòng kín.

Quản lý phụ thuộc & dòng dõi

Duy trì biểu đồ phụ thuộc và hồ sơ dòng dõi cho luồng dữ liệu, biến đổi và người tiêu dùng, hỗ trợ phân tích tác động, quản lý thay đổi có kiểm soát và truy xuất nguồn gốc trên toàn hệ thống.

Case Study

Nghiên cứu điển hình BSH

Tích hợp Siemens Industrial Edge với hệ thống ERP, chất lượng và hậu cần thông qua bối cảnh hóa dữ liệu sản xuất đa nguồn để cho phép sắp xếp thời gian thực, các ứng dụng sẵn sàng AI.

Nghiên cứu điển hình BSH

Ứng dụng trong đời thực

Bản đồ chi phí năng lượng

Tích hợp dữ liệu quy trình Siemens Industrial Edge hoặc PCS với các đơn đặt hàng sản xuất và đồng hồ đo năng lượng, theo ngữ cảnh tiêu thụ trên mỗi dòng và SKU, đồng thời lập bản đồ chi phí năng lượng theo lô và ca để xác định tổn thất và cơ hội tối ưu hóa.

Câu hỏi thường gặp

Khám phá tài nguyên và các sản phẩm liên quan

Thông tin và tài nguyên bổ sung

Báo cáo LNS về MaestroHub

Điều kiện tiên quyết

Bộ xử lý tối thiểu 2Ghz, 8Ghz hoặc tốt hơn

Bộ nhớ tối thiểu 4 GB RAM, 16 GB RAM trở lên ưu tiên

Dung lượng đĩa tối thiểu 2 GB khả dụng, 10 GB+cho nhật ký và lưu trữ dữ liệu ưu tiên

Industrial Edge Hub Access