産業オートメーションアーキテクチャハブ

Industrial Edgeで製造現場のデータをキャプチャし、AWS IoT SiteWise Edgeを使用して前処理し、調和のとれた時系列データと資産モデルデータをAWSに安全に転送する、ベンダーにとらわれないアーキテクチャを導入する方法を学んでください。

Siemens Industrial Edge とWinCC OAが他のSCADAシステムを補完し、ベンダーにとらわれないデータフロー、イベント処理、企業統合を、リッピングや交換なしでどのように実現するかをご覧ください。

AIを安全で、決定論的で、監査可能なものにしてください。階層型ステートマシン、青と緑のロールアウト、完全なトレーサビリティを使用して、AIモデル、人間、自動化システムを調整します。

ベンダーにとらわれないOTデータを製造現場から収集し、それを資産と生産コンテキストでエッジで強化し、分析、ML、企業向けに管理されたクエリ可能なコピーをSnowflakeに配信する方法を学びましょう。

成功している産業環境では、AIと大規模言語モデル（LLM）を活用して、既存のOTおよびITシステムとのオープン性と相互運用性を維持しながら、意思決定、予測分析、自動化を強化します。

産業現場で、一貫性があり、コンテキスト化され、統制されたデータをすべてのOTおよびIT消費者に提供する、信頼できる単一の運用データレイヤー（UNS）を構築する方法をご覧ください。

製造現場の業務、デバイス、エンタープライズシステムをローコードの柔軟性で橋渡しすることで、産業オートメーションを加速します。

HiveMQを使用して、一貫性があり、コンテキスト化され、管理されたデータをOT消費者とIT消費者の両方に提供する、信頼できる単一の運用データレイヤー（UNS）を構築する方法を学びましょう。

工場でAIモデルをデプロイして運用します。AI SDKでモデルをパッケージ化し、AI Asset Managerを使って全機種に配布し、InIndustrial Edge でローカルに推論を実行します。

ベンダーにとらわれないOT接続、統一されたセマンティックデータモデル、一元化されたアプリケーションライフサイクル管理により、コンテナ化されたローコードアプリケーションをIndustrial Edge デバイス上で直接実行できます

Industrial Edge を使用して製造現場の機器をOpcenterに接続してベンダーに依存しないOT接続を実現し、Connect MOMとオートメーションゲートウェイはMESトランザクションとデータ収集を処理します。

ベンダーにとらわれないOTデータを製造現場から収集し、エッジの資産と生産コンテキストで強化し、管理されたAI対応のコピーをDatabricksに配信して、高度な分析、Industrial AI、企業利用に役立ててください。

オープンでエッジファーストのアーキテクチャで、製造現場のデータをMicrosoft Azureecosystem に取り込みます。Siemens Industrial Edge は、工場側の接続、データの調和とコンテキスト化、ローカル・インテリジェンスを処理します。