HighByte Intelligence HubTanıtım videosu
Gerçek HighByte arayüzünde, bir çimento fabrikası demo projesi üzerinden: bağlantılar, modeller, boru hatları, Unified Namespace ve kullanım senaryoları. Türkçe anlatımlı ve altyazılı, 11 dakika.
Videoda neler var?
Video, sorunla başlar: bir çimento fabrikasında fırın, değirmenler, enerji sayaçları, laboratuvar ve bakım kayıtları ayrı sistemlerde durur; bunları noktadan noktaya birbirine bağlamak, her bağlantı için yazılması ve bakımı gereken bir betik daha demektir. Ardından HighByte Intelligence Hub dört adımda tanıtılır: veriyi bağlamak, modellemek, boru hatlarıyla işlemek ve dağıtmak.
Videonun büyük bölümü, bir demo projesi üzerinde çalışan gerçek HighByte arayüzüdür: OPC UA, REST ve SQL bağlantıları, ekipman modelleri ve parametreli örnekler, Unified Namespace ve canlı istemcisi, hazır aşamalar ve JavaScript ile kurulan boru hatları, koşullar ve arama tabloları, sonucu PLC’ye geri yazan kapalı çevrim bir hat, Modelleme Ajanı ve MCP sunucusu, proje yedekleme ve ayarlar.
Son bölümlerde beş kullanım senaryosu (kestirimci bakım, enerji maliyeti, kalite, alarm yönetimi ve açık veri) ile kurumsal ölçekte nelerin değiştiği anlatılır: merkezi hub, yüksek erişilebilirlik, Git ile sürüm kontrolü, denetim kaydı, rol bazlı izinler ve SAML ya da LDAP ile kimlik doğrulama.
Videodaki demo projesi
- Senaryo
- Çimento fabrikası: Kızılırmak Çimento, Kırıkkale demo projesi
- Bağlantılar
- 16: iki OPC UA PLC’si, MQTT, bir REST servisi, dört SQLite veritabanı ve dosya kaynakları
- Yapılandırma
- 28 model, 31 örnek, 29 boru hattı, 5 koşul
- Gösterilen sürüm
- HighByte Intelligence Hub 4.5.2
Tesis, adlar ve gösterilen değerler bir demo senaryosudur; bir müşteri kurulumu değildir. Ekranlar gerçek HighByte arayüzüdür.
Video metni
Anlatımın tamamı, bölümlere ayrılmış hâlde. Bir süreye tıklayarak videonun o noktasına gidebilirsiniz.
Videonun tam metnini okuyun
Sorun: fabrikada dağınık veri
Bir çimento fabrikasında veri hiç durmaz. Fırın, değirmenler, enerji sayaçları, laboratuvar, bakım kayıtları… Her biri ayrı bir sistemde duruyor ve kendi dilinden konuşuyor. Peki bu veriyi güvenilir ve anlamlı biçimde, doğru kişiye kim ulaştıracak? Cevabı HighByte Intelligence Hub veriyor: endüstriyel bir DataOps platformu.
Noktadan noktaya bağlantıların bedeli
Çoğu tesiste sistemler tek tek, birbirine doğrudan bağlanır. Her yeni bağlantı, yazılması ve bakımı gereken yeni bir betik demektir. Bir kaynak değiştiğinde zincir kopar. Üstelik aynı sıcaklık ölçümü, beş sistemde beş ayrı adla anılır. Sonunda ekipler, veriyi kullanmak yerine anlamaya çalışmakla vakit kaybeder.
HighByte nedir?
HighByte, sahadaki makineler ile işletmedeki sistemler arasında duran bir veri altyapısıdır. Fabrikanın içinde, kenarda çalışır. Veriyi bağlar, modeller, anlam kazandırır ve ihtiyacı olan herkese aynı biçimde sunar. Önce bağlanır: OPC UA, MQTT, REST, veritabanları ve dosyalar. Hem de kod yazmadan. Sonra modeller. Her ekipman türü için standart bir yapı, bir kez tanımlanır. Ardından boru hatlarıyla işler. Veriyi süzer, hesaplar, zenginleştirir ve koşula göre karar verir. Son olarak dağıtır: birleşik isim alanına, buluta ve veritabanlarına. İstersek veriyi sahaya geri de yazabiliriz. Böylece veri tek bir yerde standart hale gelir. Aynı model, yüz makinede de aynen çalışır. Üstelik bunu yazılımcılar değil, süreci bilen mühendisler kurar.
Örnek proje: Kızılırmak Çimento, Kırıkkale
Şimdi bunu gerçek bir örnek üzerinde görelim: Kızılırmak Çimento, Kırıkkale Fabrikası. Hammaddeden paketlemeye kadar bütün hat; iki OPC UA sunucusu, MQTT, REST, dört veritabanı ve dosyalar, tek bir HighByte projesinde toplanıyor.
Arayüz: proje özeti ve bağlantılar
Burası HighByte'ın tarayıcıdan çalışan arayüzü. Projede on altı bağlantı, yirmi sekiz model ve yirmi dokuz boru hattı var; hepsi sağlıklı çalışıyor. Bağlantılar bölümünde iki OPC UA PLC'si, bir REST servisi, dört SQLite veritabanı ve dosya kaynakları görünüyor. Pişirme PLC'sini açıyoruz. Fırının bütün etiketleri girdi olarak tanımlı. Test dediğimizde, fırının canlı değerlerini hemen görüyoruz.
Modeller ve örnekler
Modeller bölümünde ekipmanın yapısını bir kez tanımlıyoruz. Fırın modeli; besleme, tahrik, yanma bölgesi ve baca gazı gibi gruplardan oluşuyor. Modeller birbirinden de türetilebilir: ortak nitelikler taban modelde durur, her ekipman yalnızca kendine özgü olanı ekler. Örnek ise modeli gerçek veriye bağlıyor. Her nitelik, PLC'deki ilgili etikete eşleniyor. Test ettiğimizde, düzenli, yapılandırılmış ve kalite bilgisi taşıyan bir çıktı alıyoruz. Bir model, parametreler sayesinde şablon gibi çalışır. Enerji Pano örneğinde panel parametresini değiştirmeniz yeterli: aynı tanım ana girişe, fırına ya da değirmene bağlanır. Girişler de parametre alır. Bir REST isteği, bir SQL sorgusu ya da bir MQTT konusu, tek tanımla onlarca varlığa uygulanabilir.
Birleşik isim alanı (UNS)
Örnekler birleşik isim alanında yayınlanır: sırasıyla tesis, fabrika, alan ve ekipman. UNS istemcisinde, fırından gelen veriyi bu hiyerarşi içinde canlı izliyoruz.
Boru hatları: aşamalar, JavaScript ve test
Boru hatları verinin yolunu belirler. Bu hat, fırın tahrik motorunun titreşim verisini ayıklıyor, pencerelere bölüyor ve analiz ediyor. Sonucu isim alanına, veritabanına, bakım ve kurumsal sistemlere yazıyor. Kaç kez çalıştığı ve hata verip vermediği de burada görünüyor. Gerektiğinde araya kendi JavaScript kodunuzu yazabilirsiniz. Burada titreşim verisi için kayan ortalama, eğim, ISO bölgesi ve sağlık skoru hesaplanıyor. Ama çoğu iş kod gerektirmez. Aşama kütüphanesinde tetikleyiciler, filtreler, tamponlar, koşullu dallanma, döngüler, okuma ve yazma aşamaları hazır bekliyor. Boru hatları birbirini de çağırabilir. Çağrılabilir tetikleyici ve alt boru hattı aşaması sayesinde bir hat, başka bir hattı fonksiyon gibi kullanır ve sonucunu geri alır. Arama tabloları bile bir boru hattıyla beslenebilir. Ekipman arıza tablosu, verisini arka plandaki bir hattan alıyor ve bir dakika önbellekte tutuyor. Kullanım sekmesi bütün bağlantıları gösterir: bu hat hangi girişlerden okuyor, hangi çıkışlara yazıyor. Bir değişikliğin etkisini, yapmadan önce görebilirsiniz. Test sekmesiyle hatta örnek veri gönderip sonucu hemen izleyebilirsiniz.
Kapalı çevrim, koşullar ve arama tabloları
Kapalı çevrim hattı ise veriyi topluyor, bir karar üretiyor ve sonucu OPC UA üzerinden PLC'ye geri yazıyor. Yani veri sadece yukarı doğru akmıyor. Sahaya da geri yazabiliyoruz. Koşullar, olay tabanlı çalışmanın temeli. Örneğin yanma bölgesi sıcaklığı bin beş yüz dereceyi aşınca devreye giren bir koşul var. Arama tabloları ise bir alarm kodunu, karşılık gelen aksiyona ve bildirim bilgisine çeviriyor.
Modelleme Ajanı, MCP, proje ve ayarlar
Modelleme Ajanı da yapay zekâ desteğiyle model, girdi ve örnek oluşturmayı hızlandırıyor. İsterseniz boru hatlarını yapay zekâ ajanlarına araç olarak da açabilirsiniz. HighByte bunun için bir MCP sunucusu sunuyor; biz bu projede onu kapalı tutuyoruz. Yönetim tarafında Proje bölümü, yapılandırmanın tamamını dışa ve içe aktarır; hatta Git deposuyla yedekleyip sürümler. Ayarlar bölümünde merkezi hub, otomatik yedekleme, sırlar, değişkenler ve sertifikalar gibi kurumsal özellikler tek yerde toplanıyor.
Kullanım senaryoları
Peki bununla neler yapılabilir? Birkaç örnek senaryoya bakalım. Birincisi, kestirimci bakım. Motor titreşimi sürekli izlenir; eşik aşıldığında bakım sisteminde otomatik olarak kayıt açılır. İkincisi, enerji maliyeti. Sayaç verisi ile piyasa fiyatı birleşir ve ton başına enerji maliyeti anlık hesaplanır. Üçüncüsü, kalite. Laboratuvar sonucu geldiğinde bir ince ayar önerisi hesaplanır ve değer doğrudan PLC'ye yazılır. Dördüncüsü, alarm yönetimi. Koşul tetiklenir, arama tablosu alarmı aksiyona çevirir ve doğru kişiye bildirim gider. Beşincisi, açık veri. Aynı modelden bulut platformları, analitik araçlar ve yapay zekâ uygulamaları temiz ve tutarlı veri alır. Aynı yaklaşım, tek bir fabrikadan birçok tesise ölçeklenir. Yeni bir kaynak eklemek, diğerlerini bozmaz.
Derinlemesine: kurumsal ölçek
Peki kurumsal ölçekte ne değişir? Mimari aynı kalır; yalnızca katmanlar çoğalır. Modeli yalnızca bir kez tanımlarsınız. Parametreli örnekler sayesinde panel ya da silo sayısı artsa bile yapılandırma büyümez. Boru hatlarını küçük ve tek işli tutarsınız: biri veriyi toplar, biri hesaplar, biri dağıtır. Her biri ayrı ayrı test edilir ve yeniden kullanılır. Hazır aşamalarla başlarsınız. Özel bir hesap gerektiğinde JavaScript ya da JSONata devreye girer; global fonksiyonlar bir kez yazılır, her ifadede kullanılır. Uzak tesislerdeki hub'lar merkezi bir hub'a bağlanır. Yapılandırma tek yerden izlenir, isim alanları birleştirilir. Yüksek erişilebilirlik, Git ile sürüm kontrolü, denetim kaydı, rol bazlı izinler ve SAML ya da LDAP ile kimlik doğrulama da bunun yanında gelir. Hedef bağlantı koparsa, veri diske tamponlanır ve bağlantı dönünce iletilir.
Özet
Özetle: veri bir kez bağlanır, bir kez modellenir ve her yere aynı anlamla ulaşır. Mühendisler için bu; parametreli şablonlar, JavaScript esnekliği, hata ayıklama ve Git ile sürüm kontrolü demek. Yöneticiler için ise tek ekrandan izlenen, her tesiste aynı biçimde çalışan, yapay zekâya hazır ve yönetilebilir bir veri altyapısı demek. Ekipler entegrasyon kodu yazmak yerine, veriyi tasarlamaya vakit ayırır.
ASP Dijital
ASP Dijital, HighByte'ın bölgesel distribütörü olarak kurulumdan modellemeye, eğitimden destek hizmetine kadar yanınızda. Fabrikanızın verisini birlikte işe yarar hale getirelim.
İlgili içerikler
HighByte için ilk adımı birlikte atalım
Mevcut durumunuzu ve hedefinizi anlatın; size uygun kapsamı ve pilot planını çıkaralım. Ekibimiz 24 saat içinde dönüş yapar.