dataFRUIT - Big Data, Cloud, Peripherial Computing, AI & IIoT

dataFRUIT, решение на ДАВИД Холдинг АД, е интегрирана платформа от типа “Индустриален интернет на Нещата” (IIoT) , чиято цел е да автоматизира управлението на съоръжения, производствени и транспортни процеси, и да пести средства за скъпи аварийни ремонти, предоставяйки възможност за преход от периодична към предсказваща техническа поддръжка на машини и съоръжения.

Чрез интеграция на хардуер и софтуер, и под управлението на Изкуствен Интелект (AI) с натрупване и анализи на големи масиви данни (BIG data), dataFRUIT позволява реализиране на комплексни проекти от типа на Индустриалния Интернет на „Нещата“ в широк кръг индустрии.

Big Data

Big Data (Големи данни) са изключително големи, сложни и разнородни набори от данни, които не могат да бъдат обработени с традиционни методи и инструменти за управление на данни. Те се характеризират с три основни аспекта – обем (голямо количество данни), скорост (бързо генериране и поток от данни) и разнообразие (различни формати – структурирани, неструктурирани и полу-структурирани). Целта е чрез анализ на тези данни да се извлекат ценни, а понякога и скрити, закономерности и информация, които водят до по-добри бизнес решения и по-ефективни процеси.

Основни характеристики на Big Data (Трите V-та):

• Обем (Volume): Големият обем на данните, които могат да идват от много различни източници като социални мрежи, сензори, IoT устройства, транзакции и мобилни приложения.
• Скорост (Velocity): Бързината, с която се генерират и потокът от данни в реално време, което изисква бързи методи за обработка и анализ, често в стрийминг режим.
• Разнообразие (Variety): Данните са в различни формати – от структурирани данни като таблици в бази данни до неструктурирани формати като текстове, видео, аудио, снимки, имейли и други.

Какво включва работата с Big Data:

• Събиране и съхранение: Намиране и съхранение на огромни масиви от данни в подходящи хранилища.
• Почистване и обработка: Премахване на грешки и несъответствия, както и трансформиране на данните в използваема форма.
• Анализ: Използване на усъвършенствани аналитични техники като машинно обучение, прогнозни анализи и други, за да се открият закономерности.
• Визуализация и споделяне: Представяне на резултатите от анализа във видим за хората формат и споделяне на тези резултати за по-широко използване.

Допълнителни характеристики, които често се добавят:

• Veracity (Достоверност) – Качеството и надеждността на данните.
• Value (Стойност) – Колко полезни са данните за бизнеса или анализа.

Приложения на Big Data:

• Анализ на потребителско поведение (например в маркетинга).
• Предсказване на тенденции (финансови пазари, здравеопазване).
• IoT (Интернет на нещата) и сензорни системи.
•  Изкуствен интелект и машинно обучение.

✅ Пример за използване на Big Data в бизнеса

Big Data се използва в различни индустрии за подобряване на процеси и вземане на решения. Ето няколко конкретни примера:

• Здравеопазване – Анализ на медицински данни за по-точна диагностика и персонализирано лечение.
• Търговия на дребно – Персонализиране на клиентското изживяване чрез анализ на покупателни навици.
• Транспорт и логистика – Оптимизация на маршрути и намаляване на разходите чрез анализ на трафик и доставки.
• Финансов сектор – Откриване на измами и оценка на кредитен риск чрез анализ на транзакции и поведение на клиенти.

✅ Архитектура на Big Data система

Източници на данни: IoT устройства, мобилни приложения, социални мрежи, транзакции.

• Събиране и съхранение: Data Lakes, Hadoop Distributed File System (HDFS).
• Обработка: Batch Processing (Hadoop, Spark), Stream Processing (Kafka, Flink).
• Анализ и машинно обучение: ML модели, BI инструменти.
• Визуализация и достъп: Dashboards, API.

Къде е dataFRUIT в контекста на BigData

• dataFRUIT комуникира с промишлени контролери с цел извличане на данни
• dataFRUIT извършва предварителна обработка на данните
• dataFRUIT предава данните за съхранение в собствена или външна Cloud структура
• Анализа на данните се извършва от външни програми

Cloud Technology

Технологията "cloud" (облак) е предоставянето на компютърни услуги, като съхранение на данни, изчислителна мощ, бази данни, мрежи и софтуер, през интернет, вместо да се притежават и управляват физически сървъри и центрове за данни. Това позволява на потребителите да получават достъп до тези ресурси при поискване, като обикновено плащат само за използваните услуги, което предлага гъвкавост, мащабируемост и ефективност.

Как работи?

• Интернет базиран достъп: Услугите са достъпни чрез интернет, което позволява на потребителите да работят отвсякъде.
• Виртуални ресурси: Използват се виртуални сървъри, които работят върху физическа инфраструктура в големи центрове за данни.
• Доставчици на облачни услуги: Компании като Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud предоставят тези услуги.

Основни ползи:

•  Гъвкавост и мащабируемост: Можете лесно да увеличавате или намалявате ресурсите според променящите се нужди.
• Ефективност: Намаляват се разходите за притежание и поддръжка на собствена физическа инфраструктура.
• Разширени възможности: Получавате достъп до съвременни технологии като софтуер, бази данни, анализи и изкуствен интелект.
• Сътрудничество: Улеснява работата в екип, тъй като файлове и приложения са достъпни през интернет.

Видове облачни услуги:

• Публичен облак (Public cloud):Услугите се хостват от доставчика и са достъпни за много потребители чрез интернет, като например Microsoft Azure.
• Частен облак (Private cloud):Облак, който е предназначен само за една организация, осигуряващо високо ниво на сигурност.
• Хибриден облак (Hybrid cloud): Комбинация от публичен и частен облак, при която по-малко чувствителна информация се съхранява в публичния облак, а класифицираната - в частния.

Къде е dataFRUIT в контекста на Cloud Technology

dataFRUIT предлага функционалност на clоud структурите, като може да комуникира с известните cloud структури като AWS, Azure и др.

Peripheral computing

Peripheral computing не е широко използван термин в ИТ, но най-вероятно се отнася до концепция, свързана с компютърни периферни устройства и тяхната роля в изчислителните процеси.

✅ Какво е периферия (Peripheral)?

Периферия или периферно устройство е хардуерен компонент, който се свързва към компютър, за да разшири неговите възможности. Това са устройства, които не са част от основната архитектура (CPU, RAM, дънна платка), но осигуряват вход, изход или съхранение на данни.

Примери:

• Входни устройства: клавиатура, мишка, скенер.
• Изходни устройства: монитор, принтер.
• Вход/изход устройства: външни дискове, мултифункционални принтери.

✅ Какво може да означава Peripheral Computing?

Терминът може да се използва в два контекста:

• Изчисления, извършвани от периферни устройства – например, модерни принтери, графични карти или IoT устройства, които имат собствен процесор и обработват данни локално.
• Децентрализирано изчисление, близо до периферията на мрежата – подобно на Edge Computing, където обработката се извършва на устройства, близо до източника на данни, вместо в централен сървър.

✅ Сравнителна таблица

Къде е dataFRUIT в контекста на Peripherial Computing

Edge Gateway на dataFRUIT е мощен SOC компютър с 4 ядрен процесор и 8 GB RAM. На него е инсталиран Linux като операционна система и може да изпълнява множрство програми. Всеки един Edge Gateway извършва предварителната обработка на данните получавани от контролерите но също така е в състояние да прави и анализ на тези данни ако сее налага.

AI за индустриални приложения

AI for industrial applications (или Industrial AI) означава използването на технологии за изкуствен интелект в индустриалния сектор с цел автоматизация, оптимизация и подобряване на ефективността на процесите.
Това е ключов елемент на Industry 4.0.

✅ Какво представлява?

Industrial AI включва:

• Машинно обучение и анализ на данни – за предсказване на проблеми и оптимизация.
• Компютърно зрение – за контрол на качеството и мониторинг.
• Предсказваща поддръжка – прогнозиране на повреди и намаляване на престои.
• Цифрови двойници (Digital Twins) – симулация на производствени процеси за оптимизация.
• Автоматизация и роботизация – интелигентни роботи и автономни системи.

✅ Примери за приложения

• Производство: AI анализира данни от сензори, за да предскаже кога машина ще се повреди и да предотврати скъп престой.
• Енергетика: Оптимизация на енергийното потребление и намаляване на загубите.
• Минна индустрия: AI следи безопасността и оптимизира добива.
• Логистика: Автоматизация на складове и оптимизация на маршрути.
• Здраве и безопасност: AI системи откриват опасни ситуации и алармират операторите.

✅ Ползи

• Намаляване на разходите (до 20% в някои производства).
• Повишаване на производителността.
• Подобрена безопасност на работниците.
• Намаляване на енергийните разходи и емисиите

Ето текстова схема на архитектурата на Industrial AI:

[Сензори и IoT устройства]
v
[Edge устройства / Gateway]

(Предварителна обработка на данни)
v
[Data Lake / Облачна платформа]

(Съхранение на големи обеми от данни)
v
[AI & ML Модели]

(Предиктивна поддръжка, оптимизация, анализ)
v
[Индустриални системи и оператори]

(Визуализация, автоматизация, контрол)

Обяснение на компонентите:

• Сензори и IoT устройства – събират данни от машини, производствени линии, околна среда.
• Edge устройства – обработват данни локално за ниска латентност.
• Data Lake / Облак – централизирано съхранение и интеграция на данни.
• AI & ML – алгоритми за анализ, предсказване и оптимизация.
• Индустриални системи – SCADA, MES, ERP за управление и визуализация.

Къде е dataFRUIT в контекста на Industrial AI

Към момента dataFRUIT няма собствени или интегрирани външни AI възможности. Събраните данни се анализират посредством два външни софтуера - kNIME и Orange

Industrial IoT

Industrial IoT (IIoT) означава Индустриален Интернет на нещата – концепция, при която индустриални машини, сензори и устройства са свързани в мрежа, за да събират, обменят и анализират данни в реално време. Това е ключов елемент на Industry 4.0.

✅ Какво представлява IIoT?

• Свързва машини, сензори, роботи и системи чрез интернет.
• Събира данни за температура, налягане, вибрации, производителност и др.
• Използва тези данни за автоматизация, предсказваща поддръжка и оптимизация.

✅ Основни компоненти

• Сензори и устройства – измерват параметри на процесите.
• Мрежова свързаност – Ethernet, 5G, LoRaWAN.
• Edge устройства – предварителна обработка на данни.
• Облачни платформи – съхранение и анализ на големи обеми данни.
• AI и аналитика – предсказване на повреди, оптимизация на производството.

✅ Примери за приложения

• Предсказваща поддръжка – откриване на проблеми, преди те да се случат.
• Мониторинг в реално време – следене на производствени процеси.
• Оптимизация на енергията – намаляване на разходите.
• Автоматизация на процеси – интелигентни фабрики.

Ето сравнителна таблица между IIoT (Industrial IoT) и IoT (Internet of Things):

✅ Сравнителна таблица: IIoT vs IoT

Къде е dataFRUIT в контекста на Industrial IoT

dataFRUIT притежава всички характеристики и пълната функционалност на едно съвременно IIoT решение.

Повече за dataFRUIT на ДАВИД Холдинг АД може да намерите на тази връзка…