一个适用于诸多实时场景的平台
向云端转移机器数据
工业4.0 边缘分析
物联网边缘分析
混合型集成
工厂层集成
边缘侧ML操作
应用场景

预测性维护
- 实时分析,建立机械模型
- 多种协议栈
- 标签管理
- 信息告知与通知

远程状态监控
- 流分析-关联资产
- 将通知和更新发送给服务工程师和制造商
- 增强安全性

AI框架评估
- 安装多个AI算法
- AI功能的测试和比较
- 帮助资料
启用边缘分析来收集、预处理或转移工业物联网数据
在边缘侧分析/操作数据,缓和数据量冲击
- 收集所有设备的传感器数据
- 连接任何传感器、PLC、DCS、MES或历史记录仪。
- 远程资产的状况监测
- 工业4.0数据收集与整合
- 在数据流中结合流媒体和企业数据
- 使用您喜欢的云供应商或您自己的数据中心来存储数据。
部署自己的AI——边缘侧易用的机器学习函数
使用虹科Crosser的机器学习函数创建、编辑和部署您自己的机器学习模型
- Crosser Edge Node是开放的,可以运行任何机器学习框架。
- 具有Crosser Cloud中训练有素的模型的中央资源库。
- 在数据流中的所有其他步骤中进行拖放。
- 一次操作即可将机器学习模型部署到任意数量的边缘节点上。
简单操作应对复杂性
由Crosser Flow Studio提供的自助式创新, 创新速度前所未有
- 直观的拖放式Flow Studio
- 使用丰富的预建模块库。
- Crosser Design & Orchestration Cloud的一部分。
- 赋予更多的人创新能力
- 实现跨团队和站点的协作
- 不再依赖单个团队成员
一个平台兼顾所有的实时应用需求
Crosser Edge Node,一个功能强大的实时引擎,占用空间小
- 通过流处理或批处理收集任何数据
- 预处理数据或仅传递数据
- 整合各种功能
- 使用拖拽式编程设计智能工作流程
- 自动编译生成应用
含有预建模块,快速实现创新
自助服务,代码量低;深受工程师、开发人员、IT团队和数据科学家的喜爱。
- 使用预建模块,实现超快速创新。
- 使用代码模块快速编写您的专属代码
- 使用Open SDK构建模块
- 创建您自己的AI,在可视化工作流中部署您的Python或其他、机器学习框架。
部署、协调和多节点管理
使用Crosser Edge Director--Crosser Design & Orchestration Cloud的一部分,将您的生命周期任务自动化。
- 在云平台进行协调
- 在任何第三方硬件或虚拟机上安全部署Crosser Docker容器
- 向无限数量的节点大规模部署流量
- 流程版本控制和一键更新
- 在防火墙内运行内部节点
- 空中软件更新
- 在远程实时节点上调试和测试您的流程
适用于Azure云
将Crosser运行在您最喜欢的云平台上,如Azure等
- Azure的边缘分析
- Azure IoT边缘的边缘分析
- 用于Azure堆栈的内部流分析技术
- Azure 虚拟机上的云流分析
数字化的本质就是集成&自动化
任何人都能掌握的实时混合集成
- 整合多源数据,通过拖拽式编程进行转换、映射和添加逻辑工作流。
- Crosser Node的云端、内部和边缘部署
- PLC和OT机器数据
- 企业内部数据
- 云服务和SaaS应用
- 移动应用数据 利用智能逻辑和ML添加自动化工作流
- 充分利用API连接器库