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Integration von OT zu IT mit Industrial Edge und AWS

Eine anbieterunabhängige, Edge-First-Architektur, die Fertigungsdaten über Industrial Edge erfasst, sie mit AWS IoT SiteWise Edge modelliert und vorverarbeitet und harmonisierte Zeitreihen- und Anlagenmodelldaten sicher an AWS für digital twin Zwillinge, Analysen und maschinelles Lernen weiterleitet

Übersicht

AWS Integration - overview - Level 1 Overview - Connect vendor agnostic shopfloor equipment to Industrial Edge via preconfigured connectors, Level 2 AWS IoT SiteWise Edge on Industrial Edge devices collects and aggregates data and sends it to AWS IoT SiteWise, Level 3 Digital Twin and Visualization - Create visualizations and get insights into collected industrial data using e.g. Amazon Managed Grafana, Level 4 Analytics - Query and analyze IoT data using Amazon QuickSight or Mendix apps. Level 5 AI/Machine Learning - Train AI models using Amazon SageMaker and deploy those models back to Industrial Edge.

Diese Lösung kombiniert Industrial Edge mit AWS IoT SiteWise Edge und einer Reihe von AWS-Cloud-Diensten, um einen skalierbaren, sicheren und herstellerunabhängigen Weg von den Feldgeräten zur Entscheidungsfindung im Unternehmen zu bieten. On-Premise-Edge-Komponenten sammeln, normalisieren und verarbeiten OT-Daten vor; SiteWise Edge erstellt Anlagenmodelle und lokale Betriebsansichten; die Cloud hostet digitale Zwillinge, Visualisierungen, Analysen und ML, um kontinuierliche Verbesserungen und Prognosefunktionen voranzutreiben.

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Detaillierte Architektur

Diese Architektur basiert auf einem Edge-First-Muster, das Siemens Industrial Edge und AWS IoT SiteWise Edge zusammenbringt, um Werkstattdaten zu sammeln, zu harmonisieren und vorzuverarbeiten, bevor ein konsistenter, analysefähiger Stream zur unternehmensweiten Verarbeitung an AWS gesendet wird. In der Werkstatt hostet Industrial Edge herstellerunabhängige Steckverbinder und lokale HMIs, wodurch der latenzarme Zugriff auf Gerätesignale und sofortige Betriebsansichten ermöglicht und gleichzeitig bestehende Automatisierungsinvestitionen erhalten bleiben.

Am Edge führt AWS IoT SiteWise Edge Zeitreihenaufnahmen und Asset-Modellierungen in der Nähe der Quelle durch. SiteWise Edge erstellt dieselben Asset-Hierarchien und KPIs, die Sie in der Cloud sehen, führt lokale Berechnungen und Aggregationen durch und puffert Daten bei Verbindungsunterbrechungen, sodass wichtige Kennzahlen verfügbar bleiben und nur harmonisierte, komprimierte Daten an die Cloud weitergeleitet werden.

Industrial Edge Management und der Industrial Edge Hub bieten App-Orchestrierung, Lebenszyklusmanagement und Beobachtbarkeit für alle Edge-Komponenten: Konnektoren, SiteWise Edge, KI-Inferenzserver und lokale Betreiber-Apps (z. B. WinCC Unified, LiveTwin). Diese Ebene vereinfacht Bereitstellungen, Modellaktualisierungen und die Überwachung von Inferenzmodellen und stellt sicher, dass Edge-Anwendungen geräteübergreifend konsistent und wartungsfreundlich sind.

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In the cloud, AWS IoT SiteWise (together with IoT TwinMaker, SiteWise Monitor, Managed Grafana, S3, Athena, QuickSight and SageMaker) hosts the enterprise digital twin, historical storage, visualization and analytics/ML pipelines. Harmonized asset and time‑series data from the edge enable cross-site KPIs, fleet comparisons and scalable model training, while the cloud tooling supports dashboards, ad‑hoc queries and long‑term retention.</br></br>Architecture Hub AWS Integration detail diagram. Shows how security and operations are enforced end‑to‑end: local certificates and secure channels protect edge-to-cloud transport, and AWS IAM/KMS plus centralized logging and monitoring govern access and observability in the cloud. Because key modelling and buffering occur on‑premises, the solution remains resilient to internet outages—operators keep local visibility and alarms while the cloud receives consistent, gap‑free data once connectivity is restored.

Beschreibung

In der Cloud hostet AWS IoT SiteWise (zusammen mit IoT TwinMaker, SiteWise Monitor, Managed Grafana, S3, Athena, QuickSight und SageMaker) den digital twin des Unternehmens, historische Speicher-, Visualisierungs- und Analyse-/ML-Pipelines. Harmonisierte Anlagen- und Zeitreihendaten vom Edge ermöglichen standortübergreifende KPIs, Flottenvergleiche und skalierbare Modellschulungen, während die Cloud-Tools Dashboards, Ad-hoc-Abfragen und langfristige Aufbewahrung unterstützen.

Security und Betrieb werden durchgängig durchgesetzt: Lokale Zertifikate und sichere Kanäle schützen den Edge-to-Cloud-Transport, und AWS IAM/KMS sowie zentrale Protokollierung und Überwachung regeln den Zugriff und die Beobachtbarkeit in der Cloud. Da wichtige Modellierungen und Pufferung vor Ort erfolgen, bleibt die Lösung resistent gegen Internetausfälle — die Betreiber behalten die lokale Sichtbarkeit und Alarme, während die Cloud konsistente, lückenlose Daten empfängt, sobald die Konnektivität wiederhergestellt ist.

Werte und Vorteile

Komponenten