邊緣收集和情境化(工業邊緣)
Industrial Edge 可在工廠附近運行內部裝置,並透過 OT 連接器(OPC UA、Modbus、乙太網路/IP 等)連接到供應商無關的自動化設備。它獲取原始遙測,警報和事件。
在邊緣,資料會預先處理:篩選、壓縮、時間戳標準化、使用資產中繼資料 (資產階層、工作訂單/批次前後關聯) 豐富,以及本機聚合以減少雲端頻寬。
內部資料庫 (MQTT/統一命名空間) 或 Industrial Information Hub 會傳播下游元件和本機用戶的協調主題串流。
通訊協定和格式橋接
FFT DataBridge(邊緣應用程序)準備並豐富數據,以便串流和近乎即時擷取到 Databricks。它的免費輔助應用程序 FFT DataService 可從 Industrial Information Hub Essentials(Edge 應用程序)訪問上下文化的數據,並使其可用於 FFT DataBridge,然後通過 Zerobus 發佈對齊的情境化的數據流,從而實現連續交付到 Unity Catalog 管理的表格中。
為確保穩定性,該解決方案使用記憶體內緩衝和本機持續性來橋接連線中斷和長期中斷。在 Databricks 方面,資料會逐步擷取到 Unity 目錄下的 Delta 表格中,從而為下游分析和 AI 工作負載提供受控管的低延遲存取。通過基於令牌或基於金鑰的身份驗證機制來維護安全連接。
數據利克斯數據智能平台
透過 Zerobus 串流擷取會持續將資料傳遞到 Databricks,其中傳入的 OT 負載將寫入由 Unity Catalog 管理的 Bronze Delta 表格中,保留原始結構和中繼資料,以實現完整的可追溯性和稽核性。
使用 Lakeflow 聲明管道、Databricks 工作流程和 Apache Spark 建置的轉換管道逐步將資料精細化為銀級(精選)和黃金(分析)層,支援時間對齊、上下文豐富,以及為 BI 消費準備,以及 AI 驅動的使用案例。
使用 MLFlow 和 Mosaic AI 在 Databricks 中集中開發和訓練 AI 的 AI 模型,然後可將其部署回西門子 Industrial Edge,以便在工廠附近的低延遲執行,進而實現封閉迴路最佳化和實體 AI 案例。
Unity Catalog 強制執行端對端治理,包括精細的存取控制、資料遮罩和傳統追蹤,而 Lakehouse 平台在 AWS、Microsoft Azure 和 Google 雲端平台中原生運行,支援跨雲部署和無縫資料移動性。