Центр архітектури промислової автоматизації

Дізнайтеся, як розгорнути незалежну від постачальника архітектуру, яка збирає дані цеху за допомогою Industrial Edge, попередньо обробляє їх за допомогою AWS IoT SiteWise Edge та надійно пересилає гармонізовані дані часових рядів та моделей активів до AWS.

Подивіться, як Siemens Industrial Edge та WinCC OA доповнюють інші системи SCADA, забезпечуючи незалежні від постачальників потоки даних, обробку подій та корпоративну інтеграцію без копіювання та заміни.

Зробіть штучний інтелект безпечним, детермінованим та підлягає перевірці. Координуйте моделі штучного інтелекту, людей та системи автоматизації за допомогою ієрархічних станових машин, синього та зеленого розгортання та повної простежуваності.

Дізнайтеся, як збирати дані OT, що не залежать від постачальників, з магазину, збагачувати їх на межі контекстом активів та виробництва та надавати керовану копію, яку можна запитувати, у Snowflake для аналітики, ML та корпоративного використання.

Успішні промислові середовища використовують штучний інтелект та великі мовні моделі (LLM) для покращення прийняття рішень, прогнозної аналітики та автоматизації, зберігаючи відкритість та взаємодію з існуючими OT та ІТ-системами.

Дізнайтеся, як промислові об'єкти можуть створити єдиний надійний рівень оперативних даних (UNS), який забезпечує послідовні, контекстуалізовані та керовані дані для всіх споживачів OT та ІТ.

Прискорюйте промислову автоматизацію, поєднуючи операції цеху, пристрої та корпоративні системи з гнучкістю низького коду.

Дізнайтеся, як створити єдиний надійний рівень оперативних даних (UNS) за допомогою HiveMQ, який забезпечує послідовні, контекстуалізовані та керовані дані як OT, так і ІТ-споживачам.

Розгортайте та експлуатуйте моделі штучного інтелекту на заводі. Упаковуйте моделі за допомогою AI SDK, розповсюджуйте їх по всьому автопарку за допомогою AI Asset Manager та виконуйте висновки локально на Industrial Edge.