Skip to main content
Ta stran je prikazana z avtomatskim prevajanjem. Namesto tega glej v angleščini?
Evolucija blagovne znamke 2022
Siemensova rešitev

AI Suite na industrijskem robu

Ta arhitektura opisuje, kako razvijati, uvajati in upravljati modele umetne inteligence v tovarni s pomočjo Siemens Industrial Edge. AI Suite ponuja infrastrukturo za povezovanje opreme, zajemanje proizvodnih podatkov, izvajanje sklepanja AI na robnih napravah in upravljanje rešitev AI na več mestih.

Pregled

Predpogoj je, da je model umetne inteligence pripravljen za uporabo Siemens Industrial AI Suite, ki uporabnikom omogoča svobodo, da izberejo potek dela MLOP po svoji izbiri ali ga razširijo tako, da bodo modele umetne inteligence prinesli v prodajalno.

Siemens AI SDK ureja pakiranje vaših obstoječih modelov umetne inteligence v artefakt izvajanja, ki ga je mogoče izvesti brez povezave v trgovinskih napravah, skupaj z opredelitvijo vmesnikov za izmenjavo podatkov z drugimi sistemi iz okolja v oblaku ali krajevnih okoljih. AI Asset Manager deluje kot operativno središče za distribucijo, uvajanje in spremljanje modelov. Strežnik za sklepanje AI izvaja modele lokalno na robni napravi, blizu naprave.

Povežite se

Povežite agnostično prodajalno opremo prodajalca z Industrial Edge prek vnaprej konfiguriranih priključkov.

Tek

Zaženite umetno inteligenco in industrijske aplikacije na Industrial Edge, uporabite agnostične primere - vizija, časovne serije ali skupinsko sklepanje podatkov.

Trgovina na enem mestu

AI Asset Manager, ki deluje na napravi Industrial Edge (virtualna) in deluje kot vse dejavnosti, povezane z umetno inteligenco. Upravljanje, distribucija in delovanje rešitev AI.

Razvijanje, potrjevanje in pakiranje

Razvijte, potrdite in pakirajte modele umetne inteligence s Siemens AI SDK v okoljih v oblaku ali lokalnih okoljih.

Prenesite PDF

Za večino proizvajalcev ovira za skaliranje umetne inteligence ni kakovost modelov, temveč infrastruktura, potrebna za delovanje teh modelov na proizvodni opremi in njihovo zanesljivo delovanje na številnih lokacijah. Vsak stroj, linija ali obrat prinaša nove izzive integracije, vrzel med okolji podatkovne znanosti in sistemi za avtomatizacijo pa v večini organizacij nima naravnega mostu.

Paket AI odpravlja to oviro z zagotavljanjem popolne, večplastne infrastrukture, namenjene za industrijske operacije umetne inteligence. Naprave Industrial Edge se povežejo z opremo katerega koli prodajalca in lokalno izvajajo sklepanje umetne inteligence, ne da bi za odločitve v realnem času zahtevale povezljivost v oblaku. AI Asset Manager ponuja eno samo kontrolno točko za uvajanje modelov, oblikovanje različic in spremljanje v poljubnem številu naprav. Siemens AI SDK omogoča podatkovnim znanstvenikom, da pakirajo in potrjujejo modele v svojem izbranem okolju — AWS, Azure ali krajevnem — ter jih pakirajo v artefakte, ki jih lahko upravitelj premoženja umetne inteligence distribuira voznemu parku.

Rezultat je ponovljiva in razširljiva pot od surovih proizvodnih podatkov do uvedenega sklepanja umetne inteligence, ki temelji na odprtih standardih in jo lahko uporabljajo inženirji avtomatizacije brez poglobljenega strokovnega znanja MLOP.

Podrobna arhitektura

    Architecture hub ai suite podroben arhitekturni diagram, ki prikazuje pretok podatkov iz naprav Industrial Edge v IT Enterprise

    Prenesite podrobno arhitekturo (PDF)

    Prenesite podroben PDF

    Raven polja: Industrial Edge kot izvedbeni sloj umetne inteligence

    Naprave Industrial Edge sedijo neposredno na prodajalni in se povezujejo s PLC-ji, pogoni, roboti, fotoaparati in katero koli drugo opremo za avtomatizacijo s pomočjo vnaprej konfiguriranih priključkov za PROFINET, S7, OPC UA, Ethernet/IP, Modbus TCP in druge. Ker knjižnica priključkov pokriva opremo katerega koli prodajalca, arhitektura ustreza tudi okoljem rjavega polja, ne da bi zahtevala zamenjavo strojne opreme.

    Nabor lokalnih aplikacij deluje na robni napravi poleg priključkov:

    • Strežnik sklepanja AI za izvedbo modela v napravi, ki podpira uporabo vida, časovnih vrst in paketnih sklepanj

      primerov

    • Aplikacija Vision Connector za povezavo z industrijskimi kamerami GigE in RTSP kamerami za zagotavljanje podatkov o vidu za sklepanje
    • Vision Data Collector za zajemanje slik in metapodatkov iz kamer in vidnih sistemov, skupaj z rezultati sklepanja iz izvajanja, ki podajajo podatkovni cevovod (ponovnega) usposabljanja
    • Industrial Information Hub, ki preslika surove oznake PLC in rezultate sklepanja v dosleden semantični podatkovni model, preden podatki zapustijo napravo
    • LiveTwin in Virtual PLC za digitalno simulacijo dvojčkov in virtualno krmiljenje
    • Mendix on Edge za operaterske vmesnike, ki temeljijo na vlogah, ki obsegajo tako robne kot zgornje sisteme
    • Energy Manager in Performance Insight za operativne KPI, vključno s porabo energije in OEE
    • IT konektorji za povezljivost s podjetniškimi sistemi

    Databus, ki temelji na MQTT, povezuje te aplikacije med seboj v napravi in zagotavlja hrbtenico za objavo in naročnino za prenos rezultatov sklepanja, odčitkov senzorjev in dogodkov do tovarniške ravni. Podatki o vidu med vidnim priključkom in strežnikom za sklepanje se prenašajo z uporabo ZMQ za ravnanje z večjimi visokofrekvenčnimi koristnimi obremenitvami.

    Tovarniška raven: operacijski sloj AI

    AI Asset Manager deluje na virtualni napravi Industrial Edge na tovarniški ravni in deluje kot vse dejavnosti, povezane z umetno inteligenco, v trgovini. Nahaja se med razvojnim okoljem zgoraj in robnimi napravami spodaj ter usklajuje celoten življenjski cikel delovanja rešitev umetne inteligence.

    AI Asset Manager: distribucija modelov in delovanje

    Naloga upravitelja premoženja umetne inteligence je prejemati pakirane modele umetne inteligence iz razvojnega okolja, jih uvajati v pravilne primerke strežnika za sklepanje AI v celotnem voznem parku in zbirati meritve o uspešnosti modela in dejavnosti sklepanja. Upravlja različico rešitev AI, spremlja stanje uvajanja na ravni naprave in zagotavlja operativni vmesnik, prek katerega ekipe za avtomatizacijo upravljajo AI, ne da bi jim bilo treba sodelovati z razvojnimi verigami orodij.

    Uporabite AI Asset Manager za:

    • Vlečenje pakiranih modelov iz razvojnega cevovoda na ravni IT in njihovo distribucijo na robne naprave
    • Upravljanje različic modelov v voznem parku naprav Industrial Edge, vključno z vračilom in postopnim uvajanjem
    • Zbiranje meritev sklepanja in podatkov o uspešnosti iz uporabljenih modelov
    • Zagotavljanje enotnega operativnega prikaza stanja rešitve umetne inteligence na vseh napravah in spletnih mestih

    AI Asset Manager ni razvojno orodje. Ne usposablja modelov, potrjuje naborov podatkov ali upravlja razvojne infrastrukture. Te odgovornosti spadajo v potek dela MLOP v oblaku ali krajevnem razvojnem okolju. AI SDK pakira model umetne inteligence in dostavi artefakte za branje za uvajanje v arhitekturno plast tovarniške ravni, kjer se obseg upravitelja premoženja AI začne [AN1] in konča, ko se operativne meritve vrnejo v razvojni cikel.

    Industrial Edge Management (Virtual, Pro ali Cloud) obravnava širši sloj upravljanja naprav: uvajanje aplikacij, potiskanje posodobitev vdelane programske opreme in konfiguracije, spremljanje stanja naprave in upravljanje Industrial Edge Hub kot globalnega skladišča aplikacij. Deluje skupaj z AI Asset Manager, namesto da ga nadomešča - Edge Management upravlja platformo; AI Asset Manager upravlja rešitve AI, ki delujejo na tej platformi.

    IT in raven podjetja: razvojno okolje umetne inteligence

    Razvoj modela poteka v okoljih v oblaku ali krajevnih okoljih z uporabo Siemens AI SDK. Cevovod na tej ravni pokriva celoten življenjski cikel razvoja, preden modeli pridejo v tovarno.

    Siemens AI SDK: razvoj modelov in embalaža

    AI SDK ponuja podatkovnim znanstvenikom orodje za pakiranje in potrjevanje njihovih modelov umetne inteligence v okolju po njihovi izbiri. Gre za knjižnico python, ki ponuja metode za definiranje podatkovnih vmesnikov za modele AI z drugimi sistemi (na primer avtomatizacija), opredelitev zahtev za izvajanje in pakiranje modela AI skupaj s poslovno logiko v artefakt, ki ga je mogoče izvesti popolnoma brez povezave v trgovini.

    Uporabite AI SDK za:

    • Pakiranje modelov umetne inteligence in ustvarjanje potrjenih, uvajalnih artefaktov za AI Asset Manager, ki jih sčasoma lahko izvede AI Inference Server v trgovini z uporabo podatkov o proizvodnji v realnem času iz različnih virov.
    • Integracija z okolji AWS, Azure ali krajevnimi MLOP okolji za zagotavljanje pakiranih modelov umetne inteligence na tovarniško raven

    Ko so modeli zapakirani, jih upravljavec premoženja umetne inteligence izvleče in jih razdeli voznemu parku. Posodobljeni modeli, usposobljeni za nove proizvodne podatke, sledijo isti poti in zapirajo zanko od razvoja do uvajanja.

    Zakaj je celoten paket nameščen skupaj

    Realistična uvedba uporablja vse tri ravni v kombinaciji, ker rešujejo različne težave. Razmislite o namestitvi vizualnega pregleda kakovosti na proizvodni liniji elektronike:

    • Zbiralnik podatkov Vision skupaj z aplikacijo za vidni konektor zajame slike sestavljenih plošč na vsaki kontrolni postaji. Slike in metapodatki se pretakajo v območje pristajanja podatkov (shramba v oblaku, (S) FTP) za porabo v potoku dela MLOP
    • Znanstveniki podatkov uporabljajo svoj lastni potek dela MLOP za (ponovno) usposabljanje modela AI za klasifikacijo napak na teh proizvodnih podatkih, ga potrdijo in pakirajo kot umetni artefakt s pomočjo AI SDK
    • AI Asset Manager potegne pakirani model in ga namesti na strežnik za sklepanje AI na ustreznih napravah Industrial Edge na vseh kontrolnih postajah
    • Aplikacija Vision Connector omogoča povezljivost s postajnimi kamerami za zajemanje slike plošče in jo zagotavlja kot vhod v model AI na strežniku za sklepanje
    • Strežnik za sklepanje AI izvaja model lokalno na vsaki postaji in plošče razvršča kot prehodne ali neuspešne v realnem času brez odvisnosti od oblaka
    • Rezultati sklepanja so objavljeni v podatkovni bazi in ro

      priloženo sistemom vodenja kakovosti ali nadzornim ploščam upravljavcev

    • Upravitelj sredstev zbira tudi okvirne meritve iz vsake uvajanja in uporabniku omogoča nadzorno ploščo za enostavno vizualizacijo in alarmiranje na podlagi pravil
    • Slike napak in rezultati klasifikacije se vrnejo nazaj v podatkovni cevovod prek zbiralnika podatkov o vidu. Model je prekvalificiran na razširjene podatke, prepakiran in potisnjen nazaj v floto

    Brez strežnika za sklepanje AI zahteva sklepanje povezljivost v oblaku in uvaja zakasnitev, ki ni združljiva s pregledom hitrosti linije, razen stroškov, ki nastanejo pri vsaki podatkovni transakciji. Brez upravitelja premoženja AI bi bila uvedba posodobljenega modela na petdeset postaj na treh mestih petdeset ročnih operacij. Brez zbiralnika podatkov o viziji in strukturiranega cevovoda podatkov podatki o usposabljanju ne odražajo dejanskih proizvodnih pogojev, kakovost modela pa se sčasoma poslabša. AI SDK omogoča združevanje ponovljive dostave s standardizacijo dostavljenega artefakta, ki je agnostičen glede na vrsto modela AI, ki se uporablja.

    Vrednote in koristi

    Komponente