OT verisini bağlayan, modelleyen, şartlandıran ve ileten Endüstriyel DataOps platformu. Tarayıcıdan yapılandırılır, uçta çalışır.
OPC UA girişi
ns=2;s=Pump01.Temp = 74.19Deadband 0,5 · kalite iyi
74.21 bastırıldı (Δ 0.02)
76.90 iletildi (Δ 2.71)Model: Pompa · doğrulandı
{ "asset": "pump-01",
"temperature": 76.9,
"unit": "°C" }MQTT v5 · Unified Namespace
acme/istanbul/packaging/line-3/pump-01
{ "temperature": 76.9, "unit": "°C" }Açıklayıcı örnek
Çoğu tesis veriyi zaten topluyor. Eksik olan, veriye tutarlı bir anlam kazandırmak ve ihtiyaç duyulan yere taşımak. HighByte Intelligence Hub, bir tarafta makineler, historian’lar, MES ve veritabanları; diğer tarafta analitik, bulut ve yapay zeka arasında durur. Bir pompanın, hattın ya da partinin nasıl göründüğünü bir kez tanımlar, her gerçek kaynağı bu tanıma eşler ve sonucu temiz, bağlamlı veri olarak yayımlarsınız.
Her yeni pano, historian ya da yapay zeka projesi aynı soruları sorar: pompa sıcaklığı hangi etiket, birimi ne, eşleme kime ait? Her proje bunu kendi betikleriyle çözdüğünde tesiste kimsenin güvenle değiştiremediği entegrasyonlar birikir.
Endüstriyel DataOps bu işi tek bir yönetilen katmana taşır. Modeller varlığı bir kez tanımlar, pipeline’lar şartlandırma kurallarını bir kez uygular, her tüketici aynı veriyi alır.
Beş adımda ham kaynaktan kullanıma hazır veriye.
Her kaynak için bir bağlantı ekleyin: OPC UA sunucuları, MQTT aracıları, SQL veritabanları, REST API’leri, dosyalar, PI System. Bir bağlantının birden çok girişi ve çıkışı olabilir; SQL ve REST istekleri diğer sistemlerden gelen değerleri parametre olarak kullanabilir.
Bir varlık tipini model olarak bir kez tanımlayın: öznitelikler, birimler, metaveri, iç içe yapı. Her gerçek makine için bir örnek (instance) oluşturup her özniteliği kaynağına eşleyin.
Pipeline’lar okur, filtreler, tamponlar, dönüştürür ve doğrular. Deadband uygulayın, hızlı değerleri daha yavaş bir hızda toplulaştırın, kötü kaliteli veya bayat veride alarm üretin; her veriyi hub’dan çıkmadan modeline göre doğrulayın.
Sonucu bir namespace içinde düzenleyin; Unified Namespace için ISA-95 benzeri bir hiyerarşi kullanın. Gömülü MQTT aracısı (v3.1.1 ve v5, JSON ve Sparkplug) bunu barındırabilir ya da herhangi bir aracıya, historian’a veya buluta yayımlayabilirsiniz.
Analitik, MES, historian ve bulut platformları abone olur ya da REST veri sunucusunu çağırır. Yapay zeka ajanları aynı yönetilen veriye Endüstriyel MCP Sunucusu üzerinden ulaşır; pipeline’lar ajanlara araç olarak sunulabilir.
Yetenek grupları; ayrıntıları özellikler sayfasında.
Cihazları, dosyaları, veritabanlarını ve sistemleri açık standartlar ve yerel bağlayıcılarla, kod yazmadan bir arayüzden bağlayın.
Makineleri, ürünleri, süreçleri ve sistemleri yeniden kullanılabilir şablonlarla temsil edin; farklı sistemlerden gelen veriyi tek bir bağlamlı veri nesnesinde birleştirin.
Değerleri başka bir şeye ulaşmadan önce uçta temizleyin ve şekillendirin.
Ham veriyi, modellenmiş veriyi ya da dosyaları bağlantılar arasında belirli aralıkla, olay üzerine ya da çağrıldığında taşıyın.
Bir Unified Namespace’i ya da hiyerarşik yapıya sahip herhangi bir hedefi tasarlayın: MQTT topic’leri, historian varlık ağaçları, SCADA/IIoT etiket yapıları.
Aynı yönetilen veriyi uygulamalara HTTP ile, yapay zeka ajanlarına MCP ile sunun; yapılandırmayı da yapay zeka ile hızlandırın.
Tek kart bilgisayardan endüstriyel sunucuya, uçtan buluta aynı yazılım.
Makineye yakın ağ geçitlerinde ve endüstriyel bilgisayarlarda; veri şartlandırma bulutla konuşmadan önce olur.
Tesis veri merkezinde merkezi bir hub; uzak hub’ların namespace’lerini toplar.
Bulut sanal makinesi veya konteyner olarak; bulut hedeflerine (ör. Databricks, Snowflake, AWS, Azure) en yakın noktada.
Tipik durumlar; tümü kullanım senaryoları sayfasında.
PLC’ler, MES ve historian birbirine noktadan noktaya bağlı. Her yeni sistem yeni bir entegrasyon demek.
Veri bilimcileri zamanlarının çoğunu etiket listelerini anlamlandırmaya ve birimleri düzeltmeye harcıyor.
Parti bilgisi MES, PLC ve kalite sistemlerine dağılmış durumda; rapor için elle derleniyor.
Ürünü satmakla kalmaz, kurar ve ekibinize devrederiz.
Atölyede mevcut durumu, kaynakları, hedefleri ve kısıtları netleştirir, ilk kullanım senaryosunu birlikte seçeriz.
HighByte pilotunu sınırlı kapsamda, yazılı başarı ölçütleriyle kurarız; sonuç bu ölçütlere göre değerlendirilir.
Pilottan çıkan modelleri, politikaları ve şablonları standartlaştırır, çevre sistemlerle entegre eder ve güvenlik incelemesinden geçiririz.
Ekibinize eğitim ve dokümantasyon sağlar, devreye alma sonrasında destek veririz.
OPC UA, MQTT ve Sparkplug, SQL, REST/HTTP, dosyalar ve PI System gibi açık standartlar ve yerel bağlayıcılar üzerinden bağlanır; 4.5 ile NATS ve i3X istemci bağlantıları da eklendi. Bağlayıcı özetinde ayrıca Modbus TCP, Apache Kafka, CSV ve Parquet dosyaları, InfluxDB, Aspen InfoPlus.21, Snowflake, AWS servisleri ve Ignition modülü yer alır. Kesin bağlayıcı listesi için HighByte dokümantasyonuna bakın; projenizdeki kaynaklara göre birlikte doğrularız.
Historian zaman serisini saklar, SCADA operatörün süreci izlemesini sağlar, ETL aracı toplu veri taşır. Intelligence Hub bunların arasında durur: veriyi modelleyip şartlandırır ve hepsine aynı biçimde sunar. Bu araçların yerine geçmez, onları besler.
Zorunlu değil. Hub, MQTT v3.1.1 ve v5 ile JSON ve Sparkplug yüklerini destekleyen gömülü bir aracı içerir ve arayüzden etkinleştirilir. Mevcut bir kurumsal aracınız varsa hub oraya da yayımlayabilir.
Evet. HighByte, tek kart bilgisayarlardan endüstriyel anahtarlara, IoT ağ geçitlerine ve endüstriyel sunuculara kadar uçta çalıştığını belirtir. Fiziksel sunucu, sanal makine veya konteyner olarak kurulabilir; 4.5 ile arm64 imajları da geldi.
Endüstriyel MCP Sunucusu aracılığıyla. Ajan, ham kaynaklara değil, hub’daki modellenmiş verilere ve sizin araç olarak sunduğunuz pipeline’lara erişir. Hangi aracın neye eriştiği hub’da yapılandırılır ve izlenebilir.
Mevcut durumunuzu ve hedefinizi anlatın; size uygun kapsamı ve pilot planını çıkaralım. Ekibimiz 24 saat içinde dönüş yapar.
