Tootjad saavad Rapidmineri mudeleid ehitada ja valideerida tsentraalselt, seejärel juurutada need servakeskkondades, sealhulgas siseses infrastruktuuris ja Siemens Industrial Edge Edge'is, nii et järeldus kulgeb masinate lähedal, kus latentsus on madal, ja operatiivsed otsused toimuvad reaalajas. See lähenemisviis on eriti väärtuslik selliste kasutusjuhtumite puhul nagu ennustav hooldus, anomaaliate tuvastamine, kvaliteedi ennustamine ja protsesside juhtimine, kus sekundid on olulised ja võivad tekkida võrgu katkestused. Käivitades mudeleid ääres, saavad tehased jätkata tööd ka vahelduva pilveühenduvuse korral, vähendada ribalaiuse nõudeid kohapeal hindamise teel ja hoida tundlikke tootmisandmeid OT/IT-piirides.
Samal ajal saab Rapidminer AI Hub Hubi ja Rapidminer Graph Studio juurutada asutusesiseselt või privaatses pilves, et toetada ettevõtte juhtimise, turvalisuse ja skaleeritavuse nõudeid. Nendes juurutusmudelites saavad organisatsioonid jõustada andmete residentsuse poliitikaid, integreerida sisemise identiteedi ja juurdepääsukontrollidega ning säilitada rangemat järgimist tööstuse ja piirkondlike eeskirjadega. Rapidminer AI Hub pakub mudelite tsentraliseeritud elutsükli haldamist, sealhulgas versioonide koostamist, juurutamise orkestreerimist, töövoogude jälgimist ja ümberõpet mitmel saidil. Rapidminer Graph Studio lisab kontekstuaalset intelligentsust, sidudes masinad, materjalid, protsessi parameetrid, kvaliteedisündmused ja hoolduskirjed teadmiste graafikusse, mis parandab seletatavust ja kiirendab algpõhjuste analüüsi.
Üheskoos võimaldab see arhitektuur hübriidset töömudelit: koolitage ja juhtige ettevõtte kihis, järeldage operatsioonide ääres ja täiustage pidevalt mudeleid, kasutades tehase andmetest saadavat tagasisidet. Tulemuseks on kiirem väärtushindamise aeg, tugevam küberturvalisuse positsioon ja usaldusväärsemad tehisintellekti tulemused nutikate tootmisalgatuste jaoks.