Промышленная аналитика и ИИ:
от данных к решениям
Обсудить проект
Опишите задачу — инженеры свяжутся в течение одного рабочего дня
Задачи, с которыми к нам приходят
- Предиктивное обслуживание промышленного оборудованияСбор данных с датчиков вибрации, температуры, давления. Построение моделей, которые прогнозируют отказы оборудования до их наступления. Переход от аварийного ремонта к плановому — снижение простоев и затрат на обслуживание.
- Видеоаналитика промышленной безопасностиАвтоматическое обнаружение нарушений: отсутствие средств индивидуальной защиты, присутствие людей в запретных зонах, опасное поведение. Работает на периферийных серверах рядом с камерами — без задержки на передачу в ЦОД.
- Инфраструктура для
моделей ИИСерверы с GPU-ускорителями, высокопроизводительные системы хранения для обучения и работы моделей. Проектируем вычислительную платформу под конкретную задачу заказчика — от подбора оборудования до настройки среды. - Сбор и обработка телеметрии с промышленных объектовОбъединение данных с разнородных источников: SCADA, датчики IoT, системы видеонаблюдения, журналы оборудования. Приведение к единому формату для хранения и анализа.
Типовые архитектуры на базе нашего портфеля
Платформа предиктивного обслуживания для промышленного предприятия
Данные с датчиков на промплощадке собираются на периферийных серверах, обрабатываются локально и передаются в центральное хранилище. Модели машинного обучения анализируют паттерны и формируют прогнозы отказов. Результаты выводятся в виде дашбордов и оповещений для инженерной службы.
Состав: периферийные серверы в защищённом исполнении для сбора данных, Pure Storage FlashBlade для хранения телеметрии, IBM watsonx для построения и обучения моделей.
Целевые показатели:
— Прогнозирование отказов за дни и недели до наступления
— Переход от аварийного ремонта к плановому обслуживанию
— Снижение внеплановых простоев оборудования
Состав: периферийные серверы в защищённом исполнении для сбора данных, Pure Storage FlashBlade для хранения телеметрии, IBM watsonx для построения и обучения моделей.
Целевые показатели:
— Прогнозирование отказов за дни и недели до наступления
— Переход от аварийного ремонта к плановому обслуживанию
— Снижение внеплановых простоев оборудования
Видеоаналитика промбезопасности на производственных площадках
Камеры на промплощадке передают поток на периферийные серверы, где модели ИИ в режиме реального времени анализируют видео: наличие СИЗ, нахождение людей в опасных зонах, нарушение регламентов. Инциденты фиксируются и передаются ответственным.
Состав: камеры видеонаблюдения, периферийные серверы с GPU для локальной обработки, централизованное хранилище для архива видеозаписей.
Целевые показатели:
— Обнаружение нарушений промбезопасности в режиме реального времени
— Автоматическое оповещение ответственных
— Формирование архива инцидентов для анализа и отчётности
Состав: камеры видеонаблюдения, периферийные серверы с GPU для локальной обработки, централизованное хранилище для архива видеозаписей.
Целевые показатели:
— Обнаружение нарушений промбезопасности в режиме реального времени
— Автоматическое оповещение ответственных
— Формирование архива инцидентов для анализа и отчётности
Вычислительная платформа для обучения моделей ИИ
Выделенные серверы с GPU-ускорителями для обучения и дообучения моделей на данных заказчика. Высокопроизводительное хранилище для датасетов. Вся инфраструктура — на площадке заказчика, данные не покидают периметр.
Состав: серверы с GPU (IBM, Dell), Pure Storage FlashBlade для хранения датасетов, защищённая сеть для передачи данных.
Целевые показатели:
— Обучение моделей на собственных данных заказчика
— Данные не покидают площадку заказчика
— Масштабирование вычислительных ресурсов по мере роста задач
Состав: серверы с GPU (IBM, Dell), Pure Storage FlashBlade для хранения датасетов, защищённая сеть для передачи данных.
Целевые показатели:
— Обучение моделей на собственных данных заказчика
— Данные не покидают площадку заказчика
— Масштабирование вычислительных ресурсов по мере роста задач
Единая платформа сбора промышленной телеметрии
Агрегация данных с разнородных промышленных систем в единое хранилище. Нормализация форматов, очистка, хранение с историей. Подготовленные данные доступны для аналитики, построения отчётов и обучения моделей.
Состав: iomete (lakehouse-платформа для хранения и обработки), периферийные серверы для сбора, Cisco для защищённой передачи между объектами.
Целевые показатели:
— Единое хранилище данных с разнородных источников
— Данные доступны для аналитики и моделей ИИ
— Хранение полной истории телеметрии
Состав: iomete (lakehouse-платформа для хранения и обработки), периферийные серверы для сбора, Cisco для защищённой передачи между объектами.
Целевые показатели:
— Единое хранилище данных с разнородных источников
— Данные доступны для аналитики и моделей ИИ
— Хранение полной истории телеметрии
От обследования до SLA за четыре шага
2-4 недели
Обследование
2-4 недели
3-6 недель
Проектирование
3-6 недель
4–16 недель
Поставка и внедрение
4-16 недель
по плану
Сопровождение
На постоянной основе
Производители в направлении промышленной аналитики и ИИ
- Производители: IBM · IOMETE · Pure Storage · Cisco
IBM watsonx — платформа для построения, обучения и развёртывания моделей ИИ
IOMETE — lakehouse-платформа для хранения и обработки промышленных данных
Pure Storage — высокопроизводительные системы хранения для датасетов и телеметрии (FlashBlade)
Cisco — защищённые сети для передачи данных между объектами
Частые вопросы
Ответы на то, что обычно спрашивают до первой встречи
Мы строим инфраструктуру для аналитики: серверы, хранилища, сети, программные платформы. Разработка моделей ИИ — задача специализированных команд. Мы можем рекомендовать партнёров или работать совместно с вашей командой данных.
Зависит от задачи. Для видеоаналитики на промплощадке — периферийные серверы с GPU рядом с камерами. Для обучения крупных моделей — выделенные серверы с несколькими GPU и высокопроизводительное хранилище. Мы подбираем конфигурацию под конкретную нагрузку.
Да. Вся инфраструктура размещается на площадке заказчика. Данные не передаются в облачные сервисы и не покидают территорию РК.
Да. Типичный сценарий — начать с одной задачи (например, видеоаналитика на одной площадке) и масштабировать после оценки результатов.
Готовы обсудить аналитику для вашего предприятия?
Опишите задачу — инженеры подберут конфигурацию оборудования и платформу под ваши данные и нагрузки.
Обсудить проект
Опишите задачу — инженеры свяжутся в течение одного рабочего дня
Связанные разделы
Серверы, СХД, сети — фундамент, на котором строится безопасность
Защита данных и моделей от несанкционированного доступа
Хранилища данных и аналитические платформы
Производители, статусы и компетенции