산업 자동화 아키텍처 허브

Industrial Edge로 작업 현장 데이터를 캡처하고, AWS IoT SiteWise Edge를 사용하여 전처리하고, 조정된 시계열 및 자산 모델 데이터를 AWS로 안전하게 전달하는 벤더에 구애받지 않는 아키텍처를 배포하는 방법을 알아보세요.

Siemens Industrial Edge와 WinCC OA가 어떻게 다른 SCADA 시스템을 보완해서 벤더에 구애받지 않는 데이터 흐름, 이벤트 처리, 엔터프라이즈 통합을 전면 교체 없이 가능하게 하는지 확인해 보세요.

AI를 안전하고 결정적이며 감사 가능하게 만드세요.계층적 상태 머신, 블루 및 그린 롤아웃, 완전한 추적성을 사용하여 AI 모델, 인간, 자동화 시스템을 조정하세요.

제조 현장에서 벤더에 구애받지 않는 OT 데이터를 수집하고, 에지에서 자산 및 생산 컨텍스트로 보강하고, 분석, ML 및 엔터프라이즈 사용을 위해 통제되고 쿼리 가능한 사본을 Snowflake에 제공하는 방법을 알아보세요.

성공적인 산업 환경에서는 AI와 대규모 언어 모델 (LLM) 을 활용하여 의사 결정, 예측 분석, 자동화를 향상시키면서 개방성과 기존 OT 및 IT 시스템과의 상호 운용성을 유지해요.

산업 현장에서 어떻게 모든 OT 및 IT 소비자에게 일관되고 상황에 맞게 관리되는 데이터를 제공하는 신뢰할 수 있는 단일 운영 데이터 계층 (UNS) 을 만들 수 있는지 알아보세요.

로우 코드 유연성으로 작업 현장 운영, 장치 및 엔터프라이즈 시스템을 연결하여 산업 자동화를 가속화하세요.

HiveMQ로 OT 소비자와 IT 소비자 모두에게 일관되고 상황에 맞게 관리되는 데이터를 제공하는 신뢰할 수 있는 단일 운영 데이터 계층 (UNS) 을 구축하는 방법을 알아보세요.

AI 모델을 공장 현장에 배치하고 운영하세요.AI SDK로 모델을 패키징하고 AI 애셋 매니저로 플릿 전체에 배포하고 Industrial Edge에서 로컬로 추론을 실행하세요.

공급업체에 구애받지 않는 OT 연결, 통합된 시맨틱 데이터 모델, 중앙 집중식 앱 라이프사이클 관리를 통해 Industrial Edge Devices에서 컨테이너화된 로우 코드 앱을 직접 실행하세요.

커넥트 MOM과 오토메이션 게이트웨이가 MES 트랜잭션과 데이터 수집을 처리하고 공급업체에 구애받지 않는 OT 연결을 위해 Industrial Edge를 사용해 작업 현장 장비를 Opcenter에 연결해요.

제조 현장에서 벤더에 구애받지 않는 OT 데이터를 수집하고, 엣지에서 자산 및 생산 컨텍스트로 보강하고, 고급 분석, 산업 AI 및 기업 소비를 위해 통제된 AI 지원 사본을 Databricks에 제공하세요.

개방형 엣지 우선 아키텍처를 통해 작업 현장 데이터를 Microsoft Azure 생태계로 가져오세요.Siemens Industrial Edge는 연결성, 데이터 조화, 컨텍스트화, 공장 측의 로컬 인텔리전스를 처리해요.