Producenci mogą budować i walidować modele Rapidminer centralnie, a następnie wdrażać je w środowiskach brzegowych, w tym infrastrukturze on-prem i Siemens Industrial Edge, dzięki czemu wnioskowanie przebiega blisko maszyn, w których opóźnienia są niskie, a decyzje operacyjne podejmowane są w czasie rzeczywistym. Podejście to jest szczególnie cenne w przypadkach użycia, takich jak konserwacja predykcyjna, wykrywanie anomalii, przewidywanie jakości i kontrola procesu, gdzie sekundy mają znaczenie i mogą wystąpić przerwy w sieci. Dzięki zastosowaniu modeli na krawędzi, zakłady mogą kontynuować pracę nawet przy przerywanej łączności w chmurze, zmniejszać wymagania dotyczące przepustowości poprzez ocenę lokalną i przechowywać poufne dane produkcyjne wewnątrz granic OT/IT.
Jednocześnie Rapidminer AI Hub i Rapidminer Graph Studio mogą być wdrażane lokalnie lub w chmurze prywatnej, aby wspierać wymagania dotyczące zarządzania przedsiębiorstwem, bezpieczeństwa i skalowalności. W tych modelach wdrażania organizacje mogą egzekwować zasady dotyczące pobytu danych, integrować się z wewnętrznymi kontrolami tożsamości i dostępu oraz utrzymywać ściślejszą zgodność z przepisami branżowymi i regionalnymi. Rapidminer AI Hub zapewnia scentralizowane zarządzanie cyklem życia modeli, w tym tworzenie wersji, orkiestrację wdrażania, monitorowanie i przekwalifikowanie przepływów pracy w wielu lokalizacjach. Rapidminer Graph Studio dodaje inteligencję kontekstową, łącząc maszyny, materiały, parametry procesu, zdarzenia jakościowe i rekordy konserwacji do wykresu wiedzy, co poprawia wyjaśnialność i przyspiesza analizę przyczyn.
Łącznie ta architektura umożliwia hybrydowy model operacyjny: szkolenie i zarządzanie na warstwie przedsiębiorstwa, wnioskowanie na krawędzi, gdzie zachodzą operacje i ciągłe ulepszanie modeli przy użyciu informacji zwrotnych z danych zakładów. Rezultatem jest szybszy czas realizacji wartości, silniejsza postawa w zakresie cyberbezpieczeństwa i bardziej wiarygodne wyniki AI dla inteligentnych inicjatyw produkcyjnych.