IoT Data Hub · Datenexploration
Historische Maschinendaten untersuchen – ohne den Analysekontext zu verlieren.
KI-Notebooks verbinden natürliche Sprache, sichtbaren Python-Code und gespeicherte Plattformdaten in einer gemeinsamen Arbeitsumgebung für nachvollziehbare Produktionsanalysen.
Teil des IoT Data Hub
Diese Fähigkeit arbeitet auf derselben Konnektivität, Semantik, Historie und Governance wie alle Data-Hub-Werkzeuge.
Wenn jede Produktionsfrage wieder bei Datenexport und Einzelskript beginnt
KI-Notebooks machen aus isolierten Analysen einen zugänglichen und reproduzierbaren Workflow auf dem gemeinsamen Datenfundament.
- 01
Produktionsdaten werden für jede Frage neu zusammengesucht
Exporte, Tabellen und Einzelskripte lösen eine Analyse kurzfristig, schaffen aber keinen verlässlichen Weg für die nächste Frage.
- 02
Python-Wissen ist auf wenige Spezialisten konzentriert
Produktion und Qualität warten auf Datenexperten, obwohl sie den Prozesskontext und die relevante Fragestellung bereits kennen.
- 03
Einmalanalysen lassen sich nicht reproduzieren
Wenn Abfrage, Berechnung und Ergebnis getrennt abgelegt werden, ist später kaum erkennbar, wie eine Aussage entstanden ist.
- 04
Ergebnisse verlieren Anlagen- und Prozesskontext
Eine Kennzahl allein erklärt noch nicht, welche Linie, Charge, Schicht oder Parameterverschiebung das Ergebnis beeinflusst hat.
Analysepfad
Von der Produktionsfrage zum wiederverwendbaren Ergebnis
Frage, Code, kontrollierter Datenzugriff und Ergebnis bleiben in einem durchgängigen Arbeitsstand verbunden.
- 01
Produktionsfrage formulieren
Die Analyse beginnt mit einer fachlichen Frage und dem passenden Kontext aus Anlage, Produkt, Zeitraum oder Kennzahl.
Anlage · Zeitraum · Produkt · Kennzahl
- 02
Sichtbaren Python-Code erzeugen
Das Sprachmodell erzeugt erklärbaren Code für den Bytefabrik Python-Client, der geprüft und angepasst werden kann.
Prompt · Python-Client · Erklärung
- 03
Auf Plattformdaten ausführen
Der Code lädt gespeicherte Daten unter den Zugriffsregeln der Plattform. Die Produktionsdaten müssen nicht an das Sprachmodell gesendet werden.
Historie · Rollen · Datenzugriff
- 04
Ergebnisse wiederverwenden
Visualisierungen, Tabellen und Berechnungen bleiben mit dem Code verbunden und lassen sich parametrisieren oder im Team teilen.
Visualisierung · Parameter · Teilen
Explorative Analyse als nachvollziehbarer Produktworkflow
Die drei zentralen Ansichten zeigen, wie aus einer fachlichen Frage eine überprüfbare und teilbare Analyse entsteht.
Welche Produktionsfrage möchten Sie auf gespeicherten Daten untersuchen?
Analyse im Produktionskontext beginnen
Teams beschreiben ihre Fragestellung in natürlicher Sprache und beziehen gespeicherte Maschinen- und Prozessdaten direkt aus dem IoT Data Hub ein.
Vom konkreten Qualitätsproblem bis zum Vergleich von Linien, Schichten oder Chargen.
Alles, was eine belastbare Analyse wiederverwendbar macht
Kontrollierter Datenzugriff
Gespeicherte Plattformdaten über offene Python-Clients und bestehende Rollen nutzen.
Erklärbarer Python-Code
Code sichtbar erzeugen, erläutern, prüfen und gezielt weiterentwickeln.
Visualisierung und Tabellen
Analyseergebnisse direkt als Diagramme, Tabellen und Berechnungen aufbereiten.
Parametrisierbar und teilbar
Formularfelder ergänzen und wiederverwendbare Notebooks im Team bereitstellen.
Modellwahl unter Kontrolle
Sprachmodelle passend zur eigenen Architektur on-premise oder als Cloud-Dienst anbinden.
Einordnung und Kontrolle
Was Teams vor dem Einsatz von KI-Notebooks wissen möchten
Muss man Python programmieren können?
Nein. Der Einstieg erfolgt über natürliche Sprache. Der erzeugte Python-Code bleibt dennoch sichtbar und editierbar, damit erfahrene Nutzer ihn prüfen oder gezielt erweitern können.
Sieht das Sprachmodell unsere Produktionsdaten?
Das Modell unterstützt die Codeerzeugung. Der generierte Code greift über den Plattform-Client auf die Daten zu, sodass die eigentlichen Produktionsdaten nicht an das Sprachmodell gesendet werden müssen.
Welche Sprachmodelle können eingesetzt werden?
Die Modellanbindung ist konfigurierbar und kann zur eigenen Architektur passen – etwa mit einem on-premise betriebenen Modell oder angebundenen Diensten wie OpenAI und Gemini.
Wann sind KI-Pipelines die bessere Wahl?
KI-Notebooks eignen sich für explorative Analysen gespeicherter Daten. Für kontinuierliche Harmonisierung, Überwachung und Analyse laufender Datenströme sind KI-Pipelines vorgesehen.
30-Minuten-Produktdemo
Welche historische Produktionsfrage möchten Sie untersuchen?
Wir zeigen live, wie aus Ihrer Fragestellung sichtbarer Python-Code, kontrollierter Datenzugriff und ein nachvollziehbares Ergebnis entstehen.
Produktdemo mit konkreter Analysefrage