Această arhitectură descrie modul de dezvoltare, implementare și operare a modelelor AI pe podeaua fabricii folosind Siemens Industrial Edge. AI Suite oferă infrastructura pentru conectarea echipamentelor, captarea datelor de producție, rularea inferenței AI pe dispozitive edge și gestionarea soluțiilor AI pe mai multe site-uri.
Este o condiție prealabilă să aveți un model AI gata de utilizare a Siemens Industrial AI Suite, oferind utilizatorilor libertatea de a alege un flux de lucru MLOPS la alegere sau de a-l extinde pentru a aduce modele AI în magazin.
Siemens AI SDK gestionează ambalarea modelelor tale AI existente într-un artefact de rulare care poate fi executat offline pe dispozitivele din fabrică, completat cu definirea interfețelor de schimb de date cu alte sisteme din medii cloud sau locale. AI Asset Manager acționează ca hub operațional pentru distribuția, implementarea și monitorizarea modelelor. Serverul de inferență AI execută modele local pe dispozitivul edge, aproape de mașină.
Conectați echipamentele de fabrică agnostice ale furnizorului la Industrial Edge prin conectori preconfigurați.
Rulați AI și aplicații industriale pe Industrial Edge, utilizați agnostic caz - viziune, serii temporale sau inferență de date în lot.
AI Asset Manager care rulează pe un dispozitiv Industrial Edge (virtual), acționând ca ghișeu unic pentru toate activitățile legate de AI. Gestionarea soluțiilor AI, distribuție și operațiuni.
Dezvoltați, validați și împachetați modele AI cu Siemens AI SDK în medii cloud sau on-prem.
Pentru majoritatea producătorilor, bariera în calea scalării AI nu este calitatea modelelor, ci infrastructura necesară pentru ca acele modele să funcționeze pe echipamente de producție și să le mențină în funcțiune fiabil pe multe site-uri. Fiecare mașină, linie sau fabrică introduce noi provocări de integrare, iar decalajul dintre mediile științei datelor și sistemele de automatizare nu are o punte naturală în majoritatea organizațiilor.
Suita AI elimină această barieră oferind o infrastructură completă, stratificată, construită special pentru operațiunile industriale AI. Dispozitivele Industrial Edge se conectează la echipamente de la orice furnizor și rulează inferența AI local, fără a necesita conectivitate cloud pentru decizii în timp real. AI Asset Manager oferă un singur punct de control pentru implementarea modelului, gestionarea versiunilor și monitorizarea pe orice număr de dispozitive. Siemens AI SDK permite oamenilor de știință de date să împacheteze și să valideze modele în mediul ales - AWS, Azure sau local - și să le împacheteze în artefacte pe care AI Asset Manager le poate distribui flotei.
Rezultatul este o cale repetabilă, scalabilă, de la datele brute de producție la inferența AI implementată, construită pe standarde deschise și operabilă de inginerii de automatizare fără expertiză profundă în MLOP.
Dispozitivele Industrial Edge se află direct pe etajul fabricii și se conectează la PLC-uri, unități, roboți, camere și orice alte echipamente de automatizare folosind conectori preconfigurați pentru PROFINET, S7, OPC UA, EtherNet/IP, Modbus TCP și altele. Deoarece biblioteca de conectori acoperă echipamente de la orice furnizor, arhitectura se potrivește și mediilor brownfield fără a necesita înlocuirea hardware-ului.
Un set de aplicații locale rulează pe dispozitivul edge alături de conectori:
cazuri
Databus, bazat pe MQTT, conectează aceste aplicații între ele pe dispozitiv și oferă coloana vertebrală publicare-abonare pentru transmiterea rezultatelor inferenței, citirilor senzorilor și evenimentelor până la nivelul fabricii. Datele vizuale între conectorul vizual și serverul de inferență sunt transmise folosind ZMQ pentru manipularea sarcinilor utile mai mari, de înaltă frecvență.
AI Asset Manager rulează pe un dispozitiv Industrial Edge virtual la nivel de fabrică și acționează ca ghișeu unic pentru toate activitățile legate de AI din magazin. Acesta se află între mediul de dezvoltare de mai sus și dispozitivele edge de mai jos, coordonând întregul ciclu de viață operațional al soluțiilor AI.
Sarcina managerului de active AI este de a primi modele AI ambalate din mediul de dezvoltare, de a le implementa în instanțele corecte ale serverului de inferență AI din întreaga flotă și de a colecta valori privind performanța modelului și activitatea de inferență. Gestionează versiunea soluției AI, monitorizează starea implementării la nivel de dispozitiv și oferă interfața operațională prin care echipele de automatizare gestionează AI fără a fi nevoie să interacționeze cu lanțurile de instrumente de dezvoltare.
Utilizați AI Asset Manager pentru:
AI Asset Manager nu este un instrument de dezvoltare. Nu antrenează modele, nu validează seturi de date sau gestionează infrastructura de dezvoltare. Respectivele responsabilități aparțin fluxului de lucru MLOPS în mediul de dezvoltare cloud sau local. AI SDK împachetează modelul AI și furnizează artefacte de citire pentru implementare la nivelul arhitecturii la nivel de fabrică, unde domeniul de aplicare al AI Asset Manager începe [AN1] și se termină atunci când valorile operaționale revin în ciclul de dezvoltare.
Industrial Edge Management (Virtual, Pro sau Cloud) gestionează nivelul mai larg de gestionare a dispozitivelor: implementarea aplicațiilor, transmiterea actualizărilor de firmware și configurare, monitorizarea stării dispozitivului și gestionarea Industrial Edge Hub ca depozit global de aplicații. Funcționează alături de AI Asset Manager, mai degrabă decât să-l înlocuiască - Edge Management se ocupă de platformă; AI Asset Manager se ocupă de soluțiile AI care rulează pe acea platformă.
Dezvoltarea modelului are loc în medii cloud sau locale folosind Siemens AI SDK. Conducta de la acest nivel acoperă întregul ciclu de viață al dezvoltării înainte ca modelele să ajungă în fabrică.
AI SDK oferă oamenilor de știință de date instrumentele necesare pentru a-și împacheta și valida modelele AI într-un mediu la alegere. Este o bibliotecă python care oferă metode pentru a defini interfețele de date pentru modelele AI cu alte sisteme (automatizare, de exemplu), pentru a defini cerințele de rulare și de a împacheta modelul AI împreună cu logica de afaceri într-un artefact care poate fi executat complet offline pe etajul magazinului.
Utilizați SDK-ul AI pentru:
Odată ambalate, modelele sunt trase de AI Asset Manager și distribuite flotei. Modelele actualizate instruite cu privire la noile date de producție urmează aceeași cale, închizând bucla de dezvoltare până la implementare.
O implementare realistă utilizează toate cele trei niveluri în combinație, deoarece gestionează probleme distincte. Luați în considerare o implementare a inspecției vizuale a calității pe o linie de asamblare electronică:
aplicat sistemelor de management al calității sau tablourilor de bord ale operatorilor
Fără serverul de inferență AI, inferența necesită conectivitate cloud și introduce latență incompatibilă cu inspecția vitezei liniei, în afară de costurile suportate pentru fiecare tranzacție de date. Fără AI Asset Manager, implementarea unui model actualizat la cincizeci de stații pe trei site-uri ar fi cincizeci de operațiuni manuale. Fără colectorul de date de viziune și o conductă de date structurată, datele de antrenament nu reflectă condițiile reale de producție, iar calitatea modelului se degradează în timp. AI SDK permite asamblarea livrării repetabile prin standardizarea artefactului livrat, agnostic față de tipul de model AI implementat.
Industrial Edge se conectează la echipamentele oricărui furnizor de automatizări prin protocoale standard. Funcționează în medii de tip brownfield fără înlocuirea hardware-ului sau blocarea unui singur furnizor.
SDK-ul AI se potrivește fluxurilor de lucru în domeniul științei datelor; AI Asset Manager se ocupă de implementarea din magazin. Inginerii implementează fără expertiza MLOP; oamenii de știință de date construiesc fără infrastructură de automatizare a învățării.
Rularea inferenței la nivel local pe dispozitivul de margine elimină călătoriile dus-întors în cloud pentru decizii sensibile la latență. Detectarea defectelor, semnalizarea anomaliilor și monitorizarea parametrilor au loc la mașină.
Vision Data Collector și Industrial Information Hub captează date din condiții reale de producție, structurate în mod consecvent. Modelele se antrenează pe realitatea din magazin, nu pe date sintetice sau de laborator.
Aceeași arhitectură conduce o stație de inspecție sau sute de site-uri. Managementul central prin AI Asset Manager și Industrial Edge Management face ca scalarea să fie o chestiune de configurare, nu de reproiectare
• AI Inference Server pentru execuția modelului pe dispozitiv în cazurile de utilizare a viziunii, seriilor temporale și inferenței în lot
• Vision Data Collector pentru captarea imaginilor și a metadatelor de la camerele de producție și sistemele de vizualizare
• AI Asset Manager: distribuirea modelului, coordonarea implementării, gestionarea versiunilor, valori de inferență și monitorizare operațională în întreaga flotă
• (S) FTP Server: plasarea imaginilor și metadatelor între Edge și nivelul IT
• Siemens AI SDK pentru ambalarea, validarea, livrarea modelelor (AWS, Azure, on-prem)
• Zona de aterizare a datelor pentru ingestia structurată a datelor de producție
• Artefacte de model ambalate pentru distribuire prin AI Asset Manager