Predictive Maintenance Platform

IoT

Kontekst

Klient to start-up, który dostarcza system predictive maintenance dla szeroko pojętego IIoT, m.in. dla monitorowania instalacji przemysłowych, infrastruktury przesyłowej itp. Klient potrzebował platformy zdolnej do:

  • ntegracji z wieloma interfejsami, np.: Modbus, Mqtt,
  • gromadzenia strumieni danych czasowych,
  • przetwarzania i klasyfikacji strumieni danych,
  • projektowania modeli klasyfikacji,
  • douczania modeli danych z wykorzystaniem danych historycznych,
  • wizualizacji szeregów czasowych.

Platforma miała być w pełni konfigurowalna i obsługiwać dowolny standard danych.

Wykonaliśmy

Dostarczyliśmy całość systemu i wdrożyliśmy go w chmurze IBM. Dzięki temu, że jego przepustowość skaluje się w sposób liniowy, system może obsłużyć dowolną liczbę czujników podłączonych do dowolnej liczby urządzeń. Konfiguracja systemu, np. zmiana topologii instalacji, modele uczenia maszynowego itp. może być zmieniana online, bez przestojów systemu. Zastosowane algorytmy rozpoznają anomalie i prowadzą predykcję przestojów w czasie rzeczywistym. Ponadto algorytmy te mogą być dostosowywane do nowych danych.

Rezultat

Zbudowaliśmy nowoczesną platformę predictive maintenance (PDM), która jest gotowa do obsługi różnych interfejsów czujników, w wielu gałęziach przemysłu.

Technology used
  • Scala
  • Python
  • Akka
  • Spark
  • Kafka
  • Cassandra
  • InfluxDB
  • Grafana
  • IBM Bluemix
  • Docker