Dokumentacja IronFlock

Przemysłowa sztuczna inteligencja i operacje cyfrowe nie powinny wymagać miesięcy prac integracyjnych. IronFlock to system middleware, który zapewnia brakującą warstwę między maszynami a oprogramowaniem, które je uczytelnia — łączność, dane w czasie rzeczywistym, wykonanie AI, bezpieczny dostęp i dystrybucję aplikacji, wszystko w jednej architekturze.

Problem, który rozwiązuje IronFlock

Każdy przemysłowy zespół tworzący cyfrowe usługi dla maszyn napotyka to samo wyzwanie: zanim będzie można wdrożyć panel monitorowania, model AI czy narzędzie do zdalnej obsługi, trzeba najpierw zbudować stos integracyjny — łączność urządzeń, potoki danych, uwierzytelnianie, bezpieczne tunelowanie, orkiestracja kontenerów i wiele więcej. Taka praca middleware pochłania miesiące i odciąga zasoby inżynierskie od właściwych aplikacji.

IronFlock eliminuje tę warstwę. Podłączasz maszyny, sterowniki PLC, czujniki i bramy, a następnie skupiasz się wyłącznie na aplikacjach i przepływach pracy AI, które tworzą wartość.

Czym jest IronFlock

IronFlock jest jak Android w smartfonie — działa w tle, podczas gdy użytkownicy korzystają z twoich aplikacji i twojej marki. Złożoność tkwi w middleware, a nie w codziennym doświadczeniu.

W swojej istocie IronFlock to przemysłowy system middleware, który łączy wiele możliwości w jednym środowisku uruchomieniowym:

• Łączność urządzeń i maszyn — Rejestracja maszyn, czujników, sterowników PLC i bram. Organizacja w projekty, monitorowanie łączności i bezprzewodowa aktualizacja oprogramowania (OTA) na wielu obiektach.
• Tworzenie i wdrażanie aplikacji — Pisz kod w dowolnym języku, pakuj z Docker i wdrażaj na urządzeniach brzegowych lub w chmurze. Używaj wbudowanego IDE w chmurze lub własnych narzędzi z integracją GitHub/GitLab.
• Zbieranie danych w czasie rzeczywistym — Automatyczne provisioning baz danych szeregów czasowych dla każdego projektu. Zbieranie telemetrii z urządzeń i wizualizacja przez panele — z opóźnieniem poniżej sekundy od urządzenia brzegowego do ekranu.
• Niestandardowe panele — Tworzenie wizualizacji w czasie rzeczywistym, paneli sterowania i wielostronicowych dashboardów przy użyciu systemu widżetów bez kodu. Wykresy, wskaźniki, mapy, tabele, formularze i elementy sterowania urządzeniami — wszystko zdefiniowane w prostym szablonie YAML i aktualizowane na żywo w miarę napływu danych.
• Orkiestracja wielu agentów AI — Każda aplikacja może dostarczać własne wyspecjalizowane agenty AI do różnych zadań — wykrywanie anomalii, analiza przyczyn źródłowych, optymalizacja procesów, zapytania w języku naturalnym do danych maszynowych. IronFlock orkiestruje je przez jedno środowisko uruchomieniowe ze wspólnymi rozmowami, uprawnieniami i kontekstem operacyjnym.
• Bezpieczny dostęp zdalny — Tunelowanie do interfejsów webowych urządzeń, interfejsów HMI, strumieni kamer, diagnostyki PLC lub pulpitów zdalnych bez otwierania portów. Każda sesja jest rejestrowana i audytowalna.
• Alarmy i obserwowalność — Definiowanie reguł alarmowych opartych na progach lub warunkach dla dowolnego strumienia telemetrii na żywo. System obserwacji ciągle ocenia przychodzące dane z urządzeń i wysyła powiadomienia, gdy warunki są spełnione.
• Dystrybucja i rynek aplikacji — Publikowanie aplikacji przemysłowych publicznie lub prywatnie. Ustawianie cen, śledzenie pomiaru użycia i automatyczne wypłaty — zamieniając oprogramowanie operacyjne w skalowalny produkt.

Multi-Agentowa AI dla Operacji Przemysłowych

Tradycyjne projekty AI w przemyśle są monolityczne — jeden model, jeden cel, jeden długi cykl integracyjny. IronFlock przyjmuje inne podejście: wiele wyspecjalizowanych agentów AI, każdy z zakresem na konkretne zadanie, współpracujących w wspólnym kontekście operacyjnym.

Aplikacja do konserwacji predykcyjnej może zawierać jednego agenta monitorującego wzorce wibracji, drugiego odpytującego historyczne dane awarii i trzeciego generującego zlecenia pracy konserwacyjnej. Aplikacja do inspekcji jakości może łączyć agenta Vision AI z agentem identyfikowalności, który łączy defekty z konkretnymi partiami i parametrami procesu.

Agenci są definiowani deklaratywnie w lekkim szablonie YAML, połączeni z danymi maszyn na żywo i orkiestrowani przez jeden interfejs konwersacyjny. Operatorzy zadają pytania w prostym języku — system kieruje do właściwego agenta, pobiera z właściwego źródła danych i zwraca przydatne odpowiedzi.

To nie jest chatbot doklejony do dashboardu. To AI, które rozumie twoje maszyny, twoje procesy i twój kontekst operacyjny.

Przemysłowe Przypadki Użycia

IronFlock jest zbudowany dla zespołów wdrażających rzeczywiste oprogramowanie operacyjne:

Poza Halą Produkcyjną

Choć IronFlock ma głębokie korzenie w automatyzacji przemysłowej, platforma nie ogranicza się do przypadków użycia w fabryce. Jej architektura — agenty brzegowe, aplikacje kontenerowe, dane w czasie rzeczywistym, bezpieczne tunelowanie i orkiestracja AI — ma zastosowanie wszędzie tam, gdzie urządzenia rozproszone wymagają zarządzania, monitorowania i uczytelniania:

• Automatyzacja i monitorowanie budynków — Sterowanie HVAC, pomiar energii, śledzenie obłożenia i konserwacja predykcyjna
• Zarządzanie flotą pojazdów — Śledzenie GPS w czasie rzeczywistym, analityka zachowań kierowców i planowanie konserwacji
• Zarządzanie wideo i nadzór — Analityka wideo na urządzeniu brzegowym, zarządzanie flotą kamer i wykrywanie obiektów przez AI
• Infrastruktura inteligentnego miasta — Sieci czujników środowiskowych, monitorowanie jakości powietrza, zarządzanie stacjami ładowania EV

Chmura lub On-Premises

IronFlock działa w chmurze lub całkowicie we własnej infrastrukturze. Dla wrażliwych środowisk przemysłowych wymagających sieci prywatnych, wdrożeń w środowiskach izolowanych lub suwerenności danych, pełny system — w tym środowisko uruchomieniowe AI, warstwa danych i dystrybucja aplikacji — można wdrożyć lokalnie lub w chmurze prywatnej. Zobacz Wdrożenie lokalne po szczegóły.

Szybkie łącza