У нас сегодня небольшой тизер 🙂 Мы на всех парах занимаемся созданием нового современного и производительного веб-интерфейса. И нам хочется сказать пару слов о нём.
Читать далееРубрика: AggreGate IoT Platform
Технологии AggreGate: ядро платформы
Мы так любим наш основной продукт, что хотим рассказать вам о нем побольше. Поэтому с этого дня мы начинаем серию постов, посвященных технологиям AggreGate.
Читать далееКонференция “Технологии в области разведки и добычи нефти”. Как это было
Ну вот мы и побывали на V-й конференции “Технологии в области разведки и добычи нефти ПАО "НК Роснефть”. На других посмотрели, себя показали, а еще рассказали о будущем SCADA-систем в условиях цифровизации и развития edge-аналитики. Смотрите презентацию с мероприятия:
Читать далееIoT Use Case. Автоматизация заводов по производству сахара
Непрерывная работа оборудования и снижение незапланированных простоев – залог успешного бизнеса любого промышленного предприятия. Сегодня эта задача решается внедрением систем предиктивной диагностики и технического обслуживания. Предсказание отказа позволяет не только провести своевременный ремонт и обеспечить непрерывность процесса в целом, но и гарантировать наиболее эффективный режим работы оборудования. В рамках знакомства с нашими Use Cases представляем пример успешного внедрения системы мониторинга для сахарных заводов группы компаний Русагро.
Читать далееНаш проект в исследовании PWC
Круто, когда твои проекты попадают в исследования ведущих консалтинговых компаний.
PWC в своем исследовании в области применения Интернета вещей в России на странице 26 рассказала об успешном опыте компании Русагро по внедрению цифровых технологий эффективного управления сельхозсырьем. Проект, выполненный на IoT-платформе AggreGate, позволил снизить уровень потерь сырья на 20% и повысить эффективность конечного производства.
Читать далееВиктор Поляков представил Tibbo Systems на партнерском форуме Moxa IIoT Solution Partner Forum в Сеуле
Еще один насыщенный день – в мае Tibbo Systems успешно дебютировала на форуме Moxa IIoT Solution Partner Forum в Сеуле. Мы показали участникам форума, что получится, если соединить модульную IIoT платформу и оборудование от мирового лидера систем промышленной автоматики с 30-летним опытом работы.
Читать далееMOXA и Tibbo Systems: вместе на пути к Edge аналитике
В апреле 2019 Tibbo Systems и Moxa подписали меморандум о сотрудничестве. Что это значит для наших заказчиков и партнеров?
Moxa Inc. — один из мировых лидеров в разработке и производстве оборудования связи для систем промышленной автоматики с 30 летним опытом работы в различных отраслях.
Согласно прогнозам ведущих аналитических агентств, рынок Edge аналитики превзойдет объем облачной аналитики уже в 2022 году. Поэтому Tibbo Systems и Moxa договорились о сотрудничестве в области Edge Analytics/Embedded Systems.
В рамках взаимодействия будет обеспечиваться совместимость IoT платформы AggreGate и оборудования MOXA, а также планируются совместные мероприятия по продвижению решений Edge Analytics/Embedded Systems.
Использование AggreGate на оборудовании Moxa позволит нашим заказчикам и партнерам решать как локальные задачи Edge аналитики, так и внедрять сложные, комплексные проекты, требующие применения единого надежного решения на уровнях Edge, On-premise и Cloud. Подход IoT Edge даст возможность реализовать управление максимально близко к объекту/процессу, что значительно повысит надежность и безопасность функционирования распределенных систем мониторинга и управления.
Подробнее об IoT Edge вы можете узнать на нашем сайте.
AggreGate 5.6 – это новый подход к развертыванию сервера, лучшая веб-ориентированность и поддержка проприетарных протоколов
В версии 5.6 платформа AggreGate стала еще более удобной и веб-ориентированной.
С новым онлайн магазином вы можете оптимизировать конфигурацию системы, загружая и подключая только те модули и технологии, которые вам нужны в рамках проекта, а также добавляя их по мере необходимости.
Универсальный драйвер дает возможность добавить поддержку проприетарных протоколов путем конфигурирования системы, без разработки отдельных модулей драйверов устройств на языке Java.
Новый аналитический инструмент AggreGate - коррелятор событий - позволяет анализировать данные в реальном времени, преобразовывать их, отслеживать зависимости, находить заданные паттерны, выделять тренды и многое другое.
JavaScript API - это долгожданная реализация AggreGate API на самом распространенном языке программирования. Теперь вы можете создавать современные веб-интерфейсы и общаться с сервером на одном языке - JavaScript. Одной из главных особенностей этого API является интерактивное взаимодействие с единой моделью данных сервера AggreGate.
Веб-интерфейс AggreGate получил возможность работать автономно под управлением веб-сервера Tomcat. Развернутое таким образом веб-приложение не привязывается к конкретному серверу, а может подключаться к другим серверам. То есть теперь через одно веб-приложение можно работать сразу с несколькими серверами AggreGate.
Процесс управления лицензиями теперь можно автоматизировать посредством интеграции с сервером лицензирования. Администраторам серверов AggreGate больше не нужно отслеживать период действия и набор плагинов, предусмотренных в текущей лицензии, и менять их вручную при необходимости.
Среди других усовершенствований:
- создание новых типов таблиц для обеспечения поддержки работы с большими массивами информации;
- алгоритм контроля расхода памяти;
- кастомизация внешнего вида стандартных компонентов;
- масштабирование в графическом редакторе;
- панель самодиагностики;
- обновление хранилища событий;
- драйвер Аватар, позволяющий работать с устройством другого сервера как с доступным локально, и многое другое.
Узнайте больше об AggreGate 5.6, протестируйте платформу и поделитесь с нами вашим мнением.
Как с помощью Интернета вещей защитить интересы банка в области залогового обеспечения кредита?
Если вы спросите об этом нас, то мы ответим, что решение – IoT платформа AggreGate, и расскажем об одном успешном внедрении в данной отрасли.
Совсем недавно компания Tibbo Systems реализовала проект по автоматизации процесса мониторинга залоговых активов для одного из крупнейших банков в виде сервиса на заводе по производству железобетонных конструкций.
Мониторинг залоговых активов - очень актуальная проблема для компаний, которые предоставляют кредиты под залог оборудования, а также лизинговых компаний. Основной его целью является определение соответствия характеристик залогового имущества, условий его содержания и эксплуатации требованиям, указанным в договоре о залоге.
Таким образом, главной задачей выступает своевременное выявление фактов или предпосылок снижения количественных или качественных параметров залогового имущества, либо иных нарушений условий договора о залоге с целью формирований комплекса мероприятий по защите интересов банка в области залогового обеспечения кредита.
Система имеет широкий функционал и позволяет централизованно хранить акты и отчеты о проверке залога; обеспечивать доступ к документам в соответствие с ролевой моделью и правами доступа, доступ к Системе пользователя из главного офиса и филиалов и т. д.
В ходе мониторинга залоговых активов проверяется наличие залогового имущества в месте хранения или эксплуатации, его состояние, подтверждение прав собственности залогодателя, текущая рыночная стоимость имущества и другие параметры, позволяющие оценить положительные отрицательные, проблемные показатели состояния залоговых активов. Информация о проведенных мониторингах и их результатах учитывается в залоговом портфеле.
Платформа для Интернета вещей AggreGate – это конструктор, который позволит собрать IoT решение любой сложности для финансового сектора.
Что необходимо именно вам? Обсудите это с нашими специалистами.
Обучаемые модули теперь поддерживают дообучение
Как вы, наверное, помните, одним из главных улучшений релиза 5.5 IoT платформы AggreGate стало машинное обучение, что предоставило возможность специалистам по обработке данных анализировать потоки временных рядов и большие массивы данных для извлечения необходимых знаний.
А совсем недавно мы добавили несколько алгоритмов, которые позволяют создавать обучаемые модули с возможностью дообучения.
Такие обучаемые модули обладают двумя важными возможностями. Первая – это возможность обучаться на данных, которые слишком велики, чтобы поместиться в оперативную память. Вторая - это возможность дообучаться на новых данных, которые не были доступны на момент первоначального обучения.
Другими словами, обучаемый модуль можно обучить на имеющихся данных, начать его использование для предсказаний, а по мере поступления новых обучающих данных провести дообучение, что позволит улучшить качество последующих предсказаний.
Важно отметить, что обучаемый модуль в данном случае не обучается заново с нуля, а именно дообучается, модифицируя своё имеющееся состояние с учётом новых обучающих данных. Преимущество такого подхода в том, что на дообучение тратится значительно меньше времени, чем требовалось бы для повторного обучения с нуля.