DataControl - WaveFlow System

DataControl
Platforma do przemysłowej analityki danych
i wizualizacji dla Przemysłu 4.X

SCADA / CSV / IO-Link Algorytmy ML / AI Grafana Dashboards On-premise

DataControl to system analityki danych przemysłowych, który integruje dane procesowe, maszynowe i biznesowe w jednym środowisku. Platforma pobiera dane z SCADA, CSV, IoT, PLC i baz danych, przetwarza je dedykowanymi algorytmami ML i AI, a wyniki prezentuje w czytelnych dashboardach Grafana — dostosowanych do każdego szczebla operacyjnego. Architektura on-premise: bez chmury, bez abonamentów, bez uzależnienia od zewnętrznych dostawców.

Trzy etapy pipeline —
od źródła danych do decyzji operacyjnej

DataControl łączy integrację danych przemysłowych, przetwarzanie algorytmami ML oraz wizualizację wyników w jeden spójny pipeline. Każdy etap jest konfigurowalny i dopasowany do specyfiki zakładu — bez konieczności wymiany istniejącej infrastruktury.

Pobieranie danych

Podłączamy się do istniejącej infrastruktury zakładu — SCADA, PLC, IO-Link, CSV, REST API, bazy SQL. Bez wymiany sprzętu, bez przerw produkcyjnych.

Przetwarzanie i normalizacja

Dane są czyszczone, synchronizowane czasowo i przechowywane w bazie TimeSeries. Feature engineering, obliczanie KPI i OEE po stronie serwera zakładu.

Algorytmy ML i AI

Modele uczenia maszynowego trenowane na danych konkretnego zakładu: predykcja OEE, detekcja anomalii, klasteryzacja trybów pracy, sieci LSTM.

Wizualizacja i raporty

Wyniki trafiają na dashboardy Grafana dopasowane do każdego szczebla. Alerty SMS/e-mail, raporty automatyczne, eksport danych historycznych.

Dane zostają u Ciebie

System działa lokalnie — w Twojej sieci, na Twoim serwerze. Nie wysyłamy danych do chmury. Możesz je eksportować, podpiąć do istniejących systemów albo zostawić tak jak są.

CSV

Excel

REST API

MQTT / OPC-UA

Grafana

MES / ERP

On-premise

☁️ Chmura (opcja)

Algorytmy dobrane
do Twojego problemu produkcyjnego

DataControl nie narzuca gotowych szablonów. Do każdego wdrożenia dobieramy metody analityczne adekwatne do specyfiki procesu i rodzaju danych — od klasycznej statystyki procesowej po głębokie sieci neuronowe LSTM i analizę Monte Carlo.

Punkt wyjścia

Analiza danych procesowych i produkcyjnych

Zanim cokolwiek zaprojektujemy, musimy zrozumieć Twoje dane. Sprawdzamy, co faktycznie jest mierzone, jak wyglądają rozkłady wartości, gdzie pojawiają się braki i co się z czym koreluje. To etap, który eliminuje domysły — i od którego zaczynamy każde wdrożenie.

EDA Korelacje KPI / OEE Statystyki opisowe

Uczenie bez nadzoru

DataControl Platforma do przemysłowej analityki danychi wizualizacji dla Przemysłu 4.X

Trzy etapy pipeline —od źródła danych do decyzji operacyjnej