База знаний

Всё, что нужно для старта с IIoT Ecosystem

Руководства, справочники по API и лучшие практики для проектирования, развёртывания и эксплуатации телеметрических решений в рамках экосистемы V.A.D.

Частые вопросы

Получить техническую поддержку

Перед развёртыванием разберитесь, как работают наша телеметрическая платформа, промышленные устройства, стандарты соответствия и автоматизация на базе искусственного интеллекта.

Не нашли ответа?

Свяжитесь с нами в любое время. Наша служба поддержки всегда на связи и готова помочь.

Напишите нам
Как масштабируется модульная серверная платформа?

Наша Global Enterprise IoT Platform использует более пятнадцати совместимых микросервисов, оркестрируемых через API. Она обрабатывает телеметрию более чем с 50 000 развёрнутых инсталляций и позволяет нам адаптировать рабочие процессы, интеграции и аналитику, не привязывая клиентов к экосистеме единственного поставщика.

Благодаря чему телеметрические устройства VADTel надёжны в суровых промышленных условиях?

Устройства VADTel сочетают срок службы батареи до десяти лет, подключение по NB-IoT и GPRS, а также прочную промышленную конструкцию, подходящую для коммунальных служб, нефтегазовой отрасли и гидравлических систем. Встроенное обнаружение утечек и дистанционное управление клапанами также поддерживают сценарии прогнозного обслуживания.

Соответствуют ли ваши решения отраслевым нормам?

Да. Наш портфель оборудования поддерживает такие требования, как ATEX и IECEx для взрывоопасных сред, а также CE и RoHS. На стороне программного обеспечения мы соблюдаем ISO 27001, RED и требования GDPR к управлению данными для безопасных промышленных развёртываний.

Можете ли вы интегрироваться с унаследованными промышленными системами?

Да. Наши сертифицированные датчики и шлюзы сбора данных поддерживают MODBUS, CAN bus и аналоговые интерфейсы. Мы также проводим проверки безопасности и совместимости, чтобы безопасно подключиться к существующей инфраструктуре SCADA и PLC.

Как искусственный интеллект улучшает ваши решения?

Наши модели машинного обучения помогают раньше выявлять аномалии, автоматизировать операционные реакции и улучшать прогнозирование на массивах телеметрических данных. На практике это обеспечивает более быстрое обнаружение инцидентов, более рациональное использование ресурсов и измеримое сокращение простоев.