Den operasjonelle dataplattformen for AI-agenter og analyse

Driften deres produserer allerede dataene. Det som mangler, er sammenhengen: målinger som vet hvilken pumpe de kom fra, hendelser som vet hvilken prosess de avbrøt, tall dere kan spore tilbake til en kilde. Den sammenhengende modellen er det både folkene og AI-agentene deres jobber ut fra, og det er den denne plattformen bygger.

Prøv det selv → Snakk med våre eksperter

Produktet

Ekte skjermbilder, ikke mockuper

Konsollet teamet ditt ville åpnet hver morgen, akkurat slik det leveres.

Driften din som ett sammenhengende kart Anleggsdeler, arbeidet de utfører og dataene de produserer — lagt ut som ett bilde du kan følge, i stedet for fem systemer du må avstemme for hånd. Hver avledet verdi beholder sporbarheten, så et tall kan følges tilbake til signalene bak det.
Anlegget på sitt eget språk Brønner, manifolder, separatorer, pumper og rørene mellom dem, modellert med de sammenhengene ingeniørene dine allerede bruker. Velg en node og følg hva den mater, hva som overvåker den, og hva som stopper hvis den stopper.
Målinger etter hvert som de kommer inn Følg et signal i sanntid, sammenlign det med andre, og beveg deg mellom de siste minuttene og det siste året uten å vente på at en rapport skal kjøres. Hvert signal henger sammen med anleggsdelen det kom fra, så konteksten følger med.
Zoom inn på øyeblikket det skjedde Dra over grafen for å zoome fra aggregerte datapunkter som viser snitt, topp og bunn, helt ned til de enkelte rådatapunktene – millisekund for millisekund. Aggregering og zooming skjer i sanntid over milliarder av datapunkter.
Maskinlæring som holder vakt Avviksdeteksjon lærer hva som er normalt for hvert enkelt signal, slik at du slipper å vedlikeholde lange lister med faste grenseverdier. Bygg AI-agenter som overvåker målingene dine døgnet rundt og melder fra i det øyeblikket noe glir ut av mønsteret.
Hver alarm peker tilbake på en anleggsdel Et avvik kommer med modellen som meldte fra, grenseverdien det passerte og nøyaktig hvilke sensorer det gjelder. Spørsmålet etter "noe har skjedd" er allerede besvart.

Funksjonene

Hva du får, funksjon for funksjon

Resten av denne siden forteller historien. Dette er listen, for leseren som sammenligner plattformer med et regneark åpent. To punkter er ikke ferdige ennå, og sier det selv.

En modell av hele driften

Et rammeverk for ontologikartlegging knytter anleggsdelene, funksjonene de utfører og forretningskunnskapen rundt dem sammen i en modell. Hver måling kommer inn med betydningen knyttet til seg, så ingen trenger å spørre hva et tall egentlig viser til.

Utforsk kunnskapsgrafen

Sanntidsdata for alle

Alle du gir tilgang, åpner plattformen og leser driften slik den er akkurat nå. Ingen melder sak til IT for å få tak i et tall, og ingen venter på en eksport.

Datastyring for både folk og agenter

Tilgang avgjøres av policyer, datasett for datasett, og den samme policyen gjelder for et menneske og en AI-agent. Ingen gir en agent blankofullmakt bare for å få den i gang, og når noen spør hvem som kunne se hva, ligger svaret allerede i loggen.

Zoom fra et år til et millisekund

Dra over en graf og gå fra tolv måneder med historikk ned til de enkelte rådatapunktene, direkte, med aggregering som kjører over milliarder av datapunkter underveis.

Historikk som forblir rimelig

Lang historikk er det som gjør en AI-modell verdt å trene, og det er det første de fleste virksomheter kaster, fordi lagring er dyrt. Tidsseriedata komprimeres rundt hundre ganger på vei inn, med den beste komprimeringen fagfeltet har frembrakt, så du har råd til å beholde årene modellene dine kommer til å trenge.

Konnektorer som snakker med anlegget

Modbus- og OPC UA-konnektorer henter målinger rett fra utstyret og inn i modellen. Et nytt signal inn er konfigurasjonsarbeid, ikke et integrasjonsprosjekt.

Se hvordan integrasjonene virker

Et SDK for teamet som bygger

Alt konsollet gjør, kan kode gjøre. SDK-et er for utviklerne dine, enten de skriver koden selv eller setter AI-agenter i arbeid med den, og både SDK-et og dokumentasjonen er offentlige, så de kan vurdere det før noen signerer noe.

Send utviklerne til SDK-dokumentasjonen

Agenter kobler seg til slik folk gjør

AI-agenter kobler seg på over MCP, den åpne standarden assistenter bruker for å nå verktøy, bak de samme tilgangene som alle andre.

Se hvordan det ser ut på en ekte pumpe

Din sky, ditt datasenter, eller vårt

Kjør plattformen der reglene dine sier at den må kjøre. Suverenitet er en funksjon her, ikke en ettertanke: dataene dine kan ligge på maskinvare vi eier i Norge, eller aldri forlate bygget ditt i det hele tatt.

Les siden om suveren sky

Et kart over dataflytene dine Kommer snart

Et dataflytrammeverk med et visuelt kart, så du ser hvor hver strøm starter, hva som omformer den og hvor den ender. Det bygges nå, og lanseres når det er godt.

Følg det på veikartet

Agentorkestrering Kommer snart

Autonome arbeidsflyter utført av agenter som overvåker, vurderer og handler på hendelsene du definerer, og et menneske godkjenner akkurat der du bestemmer at det skal.

Hva det fører til

Seks ting endrer seg når dataene bor på ett sted

Ingen funksjon på den listen betyr noe alene. Det som betyr noe, er hva de blir til sammen når hele organisasjonen leser driften fra samme sted.

Folk slutter å lete etter informasjon

Svaret bor i plattformen, ikke hos den som svarte sist.

Mindre uplanlagt nedetid

Et avvik fanges opp mens det fortsatt er en vedlikeholdsoppgave, ikke en driftsstans.

Vedlikeholdskronene rekker lenger

Pengene følger utstyrets målte tilstand i stedet for alderen på planen.

Revisjonsstanser blir raskere og billigere

Planleggingen starter fra den faktiske tilstanden til hver anleggsdel, så omfanget holder når arbeidet begynner.

Beslutninger hviler på de samme tallene

Når to rapporter er uenige, er det et datakvalitetsfunn som skal rettes, ikke et møte som skal holdes.

AI blir brukbart

En agent som leser en styrt modell, gir svar du kan spore, og det er forskjellen på en demo og et verktøy.

400 %

Avkastning på investeringen rapportert i Forrester Total Economic Impact-studier av to operasjonelle dataplattformer i denne kategorien: 400 % med 21,6 millioner dollar i økt netto nåverdi i den ene studien, 315 % med 262 millioner dollar i den andre, hver for en sammensatt anleggstung organisasjon.

De tallene er ikke våre, og det er selve poenget. Studiene bak dem ble bestilt av de etablerte aktørene som definerte denne kategorien, og de målte plattformer som koster mange ganger det vår gjør. Vi leser dem slik du også bør: som uavhengig dokumentasjon på at en operasjonell dataplattform betaler seg i anleggstung drift.

Vårt eget løfte er enklere. Samle driften i en levende modell, og tempoet i alt som bygges oppå den, øker: nye spørsmål besvares samme uke som de stilles, og å prøve ut en idé slutter å være et prosjekt. Det er det vi mener når vi sier at denne plattformen vil øke organisasjonens innovasjonstakt.

Hva den gjør

Data du kan stole på, fra en plattform som passer på seg selv

Tre ting avgjør om en dataplattform er verdt plassen sin. Den som leser fra den som er enten et menneske eller en agent og som kan stole på informasjonen de jobber med. De tar seg av rutinearbeidet, automatisk. Og virksomheten får vite om utfordringer, mens det fortsatt er tid til å utføre tiltak.

Innebygd styring

Dataene dine er organisert i datasett, i relasjoner som knytter driften sammen. Tilgang gis per datasett, med rolle, slik at hver person eller agent ser nøyaktig det de har lov til og ikke noe mer. Hvordan et datasett skal håndteres, er registrert på datasettet selv. Med relasjoner ved siden av datakildene kontekstualisert, i motsetning til et dokument ingen finner.

Tilgang avgjøres per datasett, ikke per regneark
Reglene for håndtering ligger der dataene ligger
Et klart svar når noen spør hvem som kunne se hva

Intelligens som fortsetter å jobbe

Opprett en funksjon på en måling, som kjøres for hver eneste avlesning. Funksjonen følger med på verdier som glir utenfor det normale verdiområdet og anslår hvor en trend er på vei. Dette blir hendelser som virksomheten kan handle på. Du får beskjed, autonome tiltak blir iverksatt når noe ser galt ut med en gang og du slipper å vente på at noen oppdager det på et dashbord.

Den rutinemessige overvåkingen er autonom
Funn kommer som hendelser virksomheten kan handle på
Folkene dine bruker tiden på unntakene

Drift som reagerer

En grense som overskrides, en tilstandsendring, en prognose det er verdt å vite om. Enkelte hendelser i samme øyeblikk de skjer med informasjon om systemene de angår, får beskjed med en gang. Beslutninger som før måtte vente på morgenrapporten, tas mens de fortsatt kan endre utfallet.

Ting blir kjent når de skjer, ikke dagen etter
Systemer kan handle uten et menneske imellom
Mindre tid på innsamling, mer tid på beslutninger

Hvem som leser den

Folkene og AI-Agentene leser den samme modellen.

En agent som må få forklart hva et tall betyr, kommer til å ta feil før eller siden. DataHub gir agenter det samme sammenhengende bildet som ingeniørene deres jobber ut fra, gjennom samme dør og med de samme rettighetene. Å ta i bruk agenter åpner ingen ny vei inn i dataene. Når bygging er billig, er kostnaden ved integrasjoner begrensningen som er igjen.

En dør, en rettighetsmodell

Agenter kobler seg til gjennom et standardgrensesnitt, bak de samme sikkerhetskontrollene som alle andre. Ingen servicebruker med full tilgang, og ingen egen innlogging for agenter.

En agent arver rettighetene til den den handler på vegne av
Kun lesetilgang forblir kun lesetilgang, fordi tokenet sier det
Skillet mellom kunder går gjennom samme kode som konsollet

Verktøy som jobber sammen med deres modell

En agent kan søke i utstyret deres, gå fra en måling til prosessen den inngår i, hente historikk mellom to datoer, og skrive tilbake det den finner.

Utstyr, sammenhenger, tidsserier og hendelser
Registrere en hendelse eller legge til en måling, ikke bare lese
Den samme modellen rapportene deres bygger på

Svar tilpasset en maskin

Svar fra søk og lister er trimmet til det som betyr noe, slik at agenten bruker oppmerksomheten sin på de få postene som avgjør svaret, og ikke på alt den tilfeldigvis var innom.

Tomme felter sendes aldri
Lister gir sammendrag, full detalj på forespørsel
Tidsstempler leses likt som over API-et

Slik ser det ut på en pumpe

Ingen av de fem stegene under ligger i det samme systemet. Det er nettopp der vanskeligheten ligger, og derfor stopper en agent uten en sammenhengende modell allerede på steg to.

Reservedelen er koblet til pumpen, teknikerens kvalifikasjon til utstyret, compliance-kravet til den samme anleggsdelen. Det er dette som gjør at en agent treffer på alle fem. DataHub er ikke innkjøpssystemet eller systemet for arbeidstillatelser, det er modellen som forteller agenten hvilken pumpe, hvilken del, hvilken tekniker og hvilket krav som hører sammen, slik at oppgavene den gjør inn i de forskjellige systemene blir riktig. Et menneske godkjenner og dere bestemmer når dere bygger og godkjenner agenten.

Se verktøyene og hvordan du kobler til

Datakvalitet

Seks dimensjoner, alltid under kontroll

Hvert tall sjekkes mot seks dimensjoner idet det kommer inn, slik at et tall som når en rapport, et dashbord eller en agent, allerede har gjort seg fortjent til plassen sin.

Nøyaktighet

Aktualitet

Konsistente

Fullstendig

Unikhet

Gyldighet

I hjertet av vår dataplattform, ligger en revolusjonerende tilnærming til dataorganisering. Kunnskapgrafer

Lær mer om kunnskapsgrafer

Knowledge graph of physical assets and the business functions they support

Kom i gang

Slik starter det, og slik fortsetter det

Det gjemmer seg ingen utrulling på atten måneder nederst på denne siden. Vi møtes og blir kjent med hverandre.

Du ringer, vi lytter

Vi begynner med å lære virksomheten din å kjenne: hva dere driver med, hvilke problemer som koster dere penger i dag, og hvor dere vil at driften skal være om fem år.

Dine ingeniører, våre informatikere

Folk som kan dataplattformer side om side med folk som kan anlegget, er en kraftfull kombinasjon for å løse problemer og komme videre. Sammen finner de de lavthengende fruktene, stedene der plattformen betaler seg først, og begynner der. Vi kaller det arbeidet produktkartlegging, og det har en egen side.

Slik fungerer produktkartleggingen

Dere bygger videre

Dette er ikke en engangsløsning, og vi later ikke som noe annet. Modellen vokser prosess for prosess, og hver prosess dere legger til gjør den neste billigere og svarene rikere.

Ingenting av det må skje på en gang. Men renters rente er selve poenget: driften som starter i år, svarer neste år på spørsmål konkurrentene ennå ikke har lært seg å stille. Det forspranget kan ikke kjøpes senere, det må bygges opp.

Snakk med våre eksperter → Prøv det selv

Ofte stilte spørsmål

Spørsmålene som avgjør om dette er verdt det

Hva gir dette oss som rapporteringen vår ikke gjør?

Rapporter svarer på spørsmålene noen allerede har tenkt på å stille. En operasjonell dataplattform holder selve modellen av driften: anleggsdelene, prosessene og hvordan de henger sammen, med målinger og hendelser knyttet til den. Et nytt spørsmål blir da besvart ut fra det som allerede finnes, i stedet for å bli enda et dataprosjekt.

Kan vi la AI-agenter jobbe mot driftsdataene våre?

Det er nettopp det modellen er til for. En agent som leser en rå eksport, må gjette hva en kolonne betyr, og gjetter like selvsikkert når den tar feil. En agent som leser modellen, får vite hva hver anleggsdel er, hva den måler og hva den henger sammen med, slik at svaret kan spores tilbake til den samme kilden et menneske ville sjekket. Folkene og agentene deres jobber ut fra en felles beskrivelse av driften, ikke to.

Hvordan vet vi at tallene stemmer?

Seks dimensjoner kontrolleres løpende: nøyaktighet, fullstendighet, konsistens, aktualitet, unikhet og gyldighet. En manglende måling vises som manglende i stedet for å trekke ned et gjennomsnitt i det stille, en anleggsdel som er registrert to ganger, fanges opp før to team oppgir ulike tall for den, og en verdi som ikke kan være sann, flagges der den kommer inn i stedet for i en rapport flere måneder senere.

Holder den følge med datamengdene våre?

Motoren under leser over 10 milliarder rader per sekund i vårt oppsett, og tidsseriedata komprimeres rundt 100 ganger, slik at ti år med sekundoppløst historikk blir en lagringsbeslutning og ikke en budsjettdiskusjon. For de fleste virksomheter er det ikke gjennomstrømningen som er den reelle begrensningen, men hvor lang tid det tar å få driften modellert i utgangspunktet.

Hva kreves for å drifte den?

Mindre enn de fleste team regner med. Dere kan kjøre den selv i eget datasenter eller egen sky, eller la oss drifte den på maskinvare vi eier og drifter selv. Uansett er koden åpen under AGPL-3.0, slik at det dere gjør dere avhengige av, kan leses, granskes og holdes i drift av andre enn oss.

Hva koster det?

Programvaren er åpen kildekode under AGPL-3.0, så å kjøre den selv koster maskinvare og teamets tid, ikke lisenser. Det vi tar betalt for, er arbeidet rundt: driftet løsning på infrastruktur vi eier, support, og piloter til fast pris målt mot en KPI dere velger. Fordi kostnadsstrukturen vår er liten og maskinvaren er vår egen, ender totalen jevnlig på rundt en tidel av det de store plattformene i kategorien tar.

Må vi bytte ut systemene vi allerede har?

Nei. Kontrollsystemene røres ikke, og en prosesshistoriker som virker, blir stående. Plattformen ligger som et lag over dem: den leser fra det dere allerede kjører, knytter målingene sammen i en modell, og gir folk og agenter ett sted å spørre. Å legge til et lag er en mindre jobb enn en migrering, og i motsetning til en migrering kan det angres.

Hvor bor egentlig dataene våre?

Der dere bestemmer. Kjør alt i eget datasenter eller egen skykonto, i lukkede nettverk om reglene deres krever det, eller la oss drifte det på maskinvare vi eier og drifter i Norge, under norsk jurisdiksjon. Og fordi koden er åpen under AGPL-3.0, er hvor dataene flyter noe ingeniørene deres kan kontrollere selv, i stedet for å måtte stole blindt på oss.

Hvordan starter vi uten å satse alt på det?

Ta utgangspunkt i en enkelt prosess som allerede skaper diskusjon om tallene, og modeller den. Plattformen er åpen kildekode, så dere kan laste inn ekte data og se den virke før det finnes en kontrakt å signere. Utrullinger for hele virksomheten er der slike prosjekter pleier å stoppe opp, og det er derfor vi fraråder å begynne der.