Producătorii pot construi și valida modelele Rapidminer la nivel central, apoi le pot implementa în medii de margine, inclusiv infrastructura on-prem și Siemens Industrial Edge, astfel încât inferența se desfășoară aproape de mașinile în care latența este scăzută, iar deciziile operaționale au loc în timp real. Această abordare este deosebit de valoroasă pentru cazuri de utilizare, cum ar fi întreținerea predictivă, detectarea anomaliilor, predicția calității și controlul procesului, unde secundele contează și pot apărea întreruperi ale rețelei. Prin rularea modelelor la margine, instalațiile pot continua să funcționeze chiar și cu conectivitate intermitentă în cloud, pot reduce cerințele de lățime de bandă prin notarea locală și pot păstra datele sensibile de producție în limitele OT/IT.
În același timp, Rapidminer AI Hub și Rapidminer Graph Studio pot fi implementate local sau într-un cloud privat pentru a sprijini cerințele de guvernanță, securitate și scalabilitate ale întreprinderii. În aceste modele de implementare, organizațiile pot aplica politici de rezidență a datelor, se pot integra cu controalele interne de identitate și acces și pot menține o conformitate mai strictă cu reglementările industriale și regionale. Rapidminer AI Hub oferă gestionarea centralizată a ciclului de viață pentru modele, inclusiv gestionarea versiunilor, orchestrarea implementării, monitorizarea și recalificarea fluxurilor de lucru pe mai multe site-uri. Rapidminer Graph Studio adaugă inteligență contextuală prin conectarea mașinilor, materialelor, parametrilor procesului, evenimentelor de calitate și înregistrărilor de întreținere într-un grafic de cunoștințe, ceea ce îmbunătățește explicabilitatea și accelerează analiza cauzelor principale.
Împreună, această arhitectură permite un model de operare hibrid: instruirea și guvernarea la nivelul întreprinderii, deducerea la marginea locului în care au loc operațiunile și îmbunătățirea continuă a modelelor folosind feedback-ul din datele instalației. Rezultatul este un timp mai rapid de valorificare, o poziție mai puternică a securității cibernetice și rezultate AI mai fiabile pentru inițiativele de producție inteligentă.