Skip to main content
Ova se stranica prikazuje pomoću automatiziranog prijevoda. Umjesto toga, pogledaj na engleskom?
Siemens rješenje

AI Suite na Industrial Edge

Ova arhitektura opisuje kako razviti, implementirati i upravljati AI modelima na tvorničkom podu pomoću Siemens Industrial Edge. AI Suite pruža infrastrukturu za povezivanje opreme, snimanje proizvodnih podataka, pokretanje AI zaključivanja na rubnim uređajima i upravljanje AI rješenjima na više lokacija.

Pregled

Preduvjet je imati AI model spreman za upotrebu Siemens Industrial AI Suite, dajući korisnicima slobodu da odaberu tijek rada MLOP-a po svom izboru ili ga proširuju kako bi se AI modele doveli u trgovinu.

Siemens AI SDK upravlja pakiranjem vaših postojećih modela umjetne inteligencije u artefakt koji se može izvršiti izvan mreže na uređajima trgovine, zajedno s definicijom sučelja za razmjenu podataka s drugim sustavima iz oblaka ili lokalnih okruženja. AI Asset Manager djeluje kao operativno središte za distribuciju, implementaciju i praćenje modela. AI Inference Server izvršava modele lokalno na rubnom uređaju, blizu stroja.

Spajanje

Povežite agnostičku trgovinsku opremu dobavljača na Industrial Edge putem unaprijed konfiguriranih konektora.

Trči

Pokrenite umjetnu inteligenciju i industrijske aplikacije Industrial Edge Edgeu, koristite agnostičke slučajeve - viziju, vremenske serije ili zaključivanje grupnih podataka.

Sve na jednom mjestu

AI Asset Manager koji radi na Industrial Edge (virtualnom) uređaju i djeluje kao "One Stop Shop" za sve aktivnosti povezane s umjetnom inteligencijom. Upravljanje, distribucija i operacije AI rješenja.

Razviti, potvrditi i pakirati

Razvijte, potvrdite i pakirajte AI modele pomoću Siemens AI SDK u okruženjima u oblaku ili na otvorenom okruženju.

Preuzmi PDF

Za većinu proizvođača prepreka skaliranju AI nije kvaliteta modela, već infrastruktura potrebna za pokretanje tih modela na proizvodnoj opremi i njihovo pouzdano funkcioniranje na mnogim mjestima. Svaki stroj, linija ili postrojenje uvodi nove izazove integracije, a jaz između okruženja znanosti o podacima i sustava automatizacije nema prirodni most u većini organizacija.

AI Suite uklanja tu barijeru pružajući cjelovitu, slojevitu infrastrukturu namijenjenu za industrijske AI operacije. Industrial Edge uređaji povezuju se s opremom bilo kojeg dobavljača i lokalno pokreću AI zaključivanje, bez potrebe za povezivanjem u oblaku za odluke u stvarnom vremenu. AI Asset Manager pruža jednu točku kontrole za implementaciju modela, verziju i nadzor na bilo kojem broju uređaja. Siemens AI SDK omogućuje znanstvenicima podataka da pakiraju i potvrđuju modele u svom okruženju po izboru - AWS, Azure ili lokalno - i pakiraju ih u artefakte koje AI Asset Manager može distribuirati floti.

Rezultat je ponovljiv, skalabilan put od sirovih proizvodnih podataka do implementiranog zaključivanja umjetne inteligencije, izgrađen na otvorenim standardima i kojim upravljaju inženjeri automatizacije bez duboke stručnosti MLOP -a.

Detaljna arhitektura

    Architecture hub ai suite detaljan dijagram arhitekture koji prikazuje protok podataka s Industrial Edge uređaja do IT Enterprise

    Preuzmite detaljnu arhitekturu (PDF)

    Preuzmite detaljan PDF

    Razina polja: Industrial Edge kao AI izvršni sloj

    Industrial Edge uređaji nalaze se izravno na podu trgovine i povezuju se s PLC-ovima, pogonima, robotima, kamerama i bilo kojom drugom opremom za automatizaciju pomoću unaprijed konfiguriranih konektora za PROFINET, S7, OPC UA, Ethernet/IP, Modbus TCP i druge. Budući da biblioteka konektora pokriva opremu bilo kojeg dobavljača, arhitektura također odgovara okruženjima u brownfieldu bez potrebe za zamjenom hardvera.

    Skup lokalnih aplikacija radi na rubnom uređaju uz priključke:

    • AI Inference Server za izvršavanje modela na uređaju, podržava upotrebu vizije, vremenskih serija i grupnih zaključivanja

      padeži

    • Vision Connector Aplikacija za povezivanje s GigE industrijskim kamerama i RTSP kamerama za isporuku podataka o vidu za zaključivanje
    • Vision Data Collector za snimanje slika i metapodataka s kamera i vidnih sustava, zajedno s rezultatima zaključivanja iz vremena izvođenja, napajanjem cjevovoda podataka (ponovne) obuke
    • Industrial Information Hub, koje mapira sirove PLC oznake i rezultate zaključivanja u dosljedan model semantičkih podataka prije nego što podaci napuste uređaj
    • LiveTwin i Virtual PLC za digitalnu simulaciju blizanaca i virtualnu kontrolu
    • Mendix on Edge za operaterska sučelja zasnovana na ulogama koja obuhvaćaju i rubne i uzvodne sustave
    • Energy Manager i Performance Insight za operativne KPI-ove, uključujući potrošnju energije i OEE
    • IT konektori za povezivanje s poslovnim sustavima

    Databus, zasnovan na MQTT-u, povezuje ove aplikacije jedna s drugom na uređaju i pruža okosnicu objavljivanja i pretplate za prosljeđivanje rezultata zaključivanja, očitavanja senzora i događaja do tvorničke razine. Podaci o vidu između vidnog konektora i poslužitelja zaključivanja prenose se pomoću ZMQ-a za rukovanje većim, visokofrekventnim korisnim opterećenjima.

    Tvornička razina: AI operativni sloj

    AI Asset Manager radi na virtualnom Industrial Edge uređaju na tvorničkoj razini i djeluje kao jedinstveno mjesto za sve aktivnosti povezane s umjetnom inteligencijom na podu trgovine. Nalazi se između razvojnog okruženja iznad i rubnih uređaja ispod, koordinirajući puni operativni životni ciklus AI rješenja.

    AI Asset Manager: distribucija modela i poslovanje

    Zadaća AI Asset Manager je primati pakirane AI modele iz razvojnog okruženja, implementirati ih na ispravne instance AI Inference Server diljem flote i prikupljati mjerne podatke o performansama modela i aktivnosti zaključivanja. Upravlja verzijama AI rješenja, prati status implementacije na razini uređaja i pruža operativno sučelje putem kojeg timovi za automatizaciju upravljaju umjetnom inteligencijom bez potrebe za interakcijom s razvojnim lancima alata.

    Upotrijebite AI Asset Manager za:

    • Izvlačenje pakiranih modela iz razvojnog cjevovoda na razini IT i distribuiranje na rubne uređaje
    • Upravljanje verzijama modela u floti uređaja Industrial Edge, uključujući vraćanje i postupno uvođenje
    • Prikupljanje mjernih podataka zaključaka i podataka o izvedbi iz implementiranih modela
    • Pružanje jedinstvenog operativnog prikaza statusa AI rješenja na svim uređajima i web lokacijama

    AI Asset Manager nije razvojni alat. Ne obučava modele, ne provjerava skupove podataka niti upravlja razvojnom infrastrukturom. Te odgovornosti pripadaju tijeku rada MLOP-a u oblaku ili lokalnom razvojnom okruženju. AI SDK pakira AI model i isporučuje artefakte za čitanje za implementaciju u sloj arhitekture na tvorničkoj razini, gdje opseg AI Asset Manager započinje [AN1] i završava kada se operativne metrike vrate u razvojni ciklus.

    Industrial Edge Management (Virtual, Pro ili Cloud) upravlja širim slojem upravljanja uređajima: implementacijom aplikacija, potiskivanjem ažuriranja firmvera i konfiguracije, praćenjem stanja uređaja i upravljanjem Industrial Edge Hub kao globalnim spremištem aplikacija. Radi zajedno s AI Asset Manager umjesto da ga zamjenjuje - Edge Management upravlja platformom; AI Asset Manager upravlja AI rješenjima koja rade na toj platformi.

    IT i razina poduzeća: razvojno okruženje AI

    Razvoj modela odvija se u oblaku ili lokalnim okruženjima pomoću Siemens AI SDK. Cjevovod na ovoj razini pokriva cijeli životni ciklus razvoja prije nego što modeli stignu u tvornicu.

    Siemens AI SDK: razvoj modela i pakiranje

    AI SDK pruža znanstvenicima podataka alat za pakiranje i provjeru njihovih AI modela u okruženju po njihovom izboru. Riječ je o python biblioteci koja pruža metode za definiranje podatkovnih sučelja za AI modele s drugim sustavima (automatizacija, na primjer), definiranje zahtjeva za vrijeme izvođenja i pakiranje AI modela zajedno s poslovnom logikom u artefakt koji se može izvršiti potpuno izvan mreže u trgovini.

    Upotrijebite AI SDK za:

    • Pakiranje AI modela i generiranje provjerenih artefakata koji se mogu implementirati za AI Asset Manager, koje na kraju može izvršiti AI Inference Server na trgovini, koristeći podatke o proizvodnji u stvarnom vremenu iz različitih izvora.
    • Integracija s AWS, Azure ili lokalnim MLOP okruženjima za isporuku pakiranih AI modela na tvorničku razinu

    Nakon pakiranja, AI Asset Manager povlači modele i distribuira floti. Ažurirani modeli obučeni na novim proizvodnim podacima slijede isti put, zatvarajući petlju od razvoja do implementacije.

    Zašto je cijeli paket raspoređen zajedno

    Realistična implementacija koristi sve tri razine u kombinaciji jer rješavaju različite probleme. Razmotrite postavljanje vizualne inspekcije kvalitete na liniji za montažu elektronike:

    • Vision Data Collector zajedno s aplikacijom za vidni konektor snima slike sastavljenih ploča na svakoj kontrolnoj stanici. Slike i metapodaci teku u zonu slijetanja podataka (pohrana u oblaku, (S) FTP) radi potrošnje u tijeku rada MLOPS-a
    • Znanstvenici podataka koriste vlastiti MLOP-ov tijek rada kako bi (ponovno) obučili AI model klasifikacije defekata na tim proizvodnim podacima, potvrdili ga i pakirali kao artefakt koji se može implementirati pomoću AI SDK-a
    • AI Asset Manager povlači pakirani model i implementira ga na AI Inference Server na relevantnim Industrial Edge uređajima na svim kontrolnim stanicama
    • Aplikacija Vision Connector omogućuje povezivanje s kamerama stanice za snimanje slike ploče i pruža je kao ulaz u AI model na poslužitelju zaključivanja
    • AI Inference Server pokreće model lokalno na svakoj stanici, klasificirajući ploče kao prolazne ili neuspjele u stvarnom vremenu bez ovisnosti o oblaku
    • Rezultati zaključivanja objavljuju se u Databusu i ro

      usmjeren na sustave upravljanja kvalitetom ili nadzorne ploče operatera

    • Upravitelj imovine također prikuplja indikativne metrike iz svake implementacije i omogućuje korisniku nadzornu ploču radi jednostavne vizualizacije i alarmiranja na temelju pravila
    • Slike defekata i rezultati klasifikacije vraćaju se u cjevovod podataka putem prikupljača podataka o vidu. Model je prekvalificiran na proširenim podacima, prepakiran i gurnut natrag u flotu

    Bez AI Inference Server, zaključivanje zahtijeva povezivanje u oblaku i uvodi kašnjenje nespojivo s inspekcijom brzine linije, osim troškova koji nastaju za svaku transakciju podataka. Bez AI Asset Managera, postavljanje ažuriranog modela na pedeset stanica na tri lokacije bilo bi pedeset ručnih operacija. Bez prikupljača podataka o viziji i strukturiranog cjevovoda podataka, podaci o obuci ne odražavaju stvarne uvjete proizvodnje, a kvaliteta modela s vremenom se pogoršava. AI SDK omogućuje sastavljanje ponovljive isporuke standardizacijom isporučenog artefakta, agnostičkog prema vrsti AI modela koji se primjenjuje.

    Vrijednosti i pogodnosti

    Komponente