让 AI 安全、确定性且可审计。使用分层状态机、蓝绿部署以及完全可追溯性来协调 AI 模型、人员和自动化系统。
Industrial AI 编排层是人工智能和现实世界机械之间的保障。它确保人工智能驱动的洞察力能够在不影响安全性、可靠性或操作员权限的情况下始终增强运营。协调层充当策略、安全和控制网关，在任何内容到达 PLC 之前，根据机器状态、联锁、权限和工厂规则对每个 AI 建议进行验证。
它可以防止不安全的命令，解决多个 AI 系统之间的冲突，为操作员提供完全的透明度，并确保在部署之前通过虚拟调试对所有模型更新进行测试。
该层使制造商能够自信地采用人工智能，在保持工业控制环境的严格标准的同时，解锁更高的效率和更智能的自动化。
Industrial Edge充当现场数据采集和预处理的安全网关，通过MQTT、OPC UA和REST API连接与供应商无关的自动化设备。
然后将数据汇总到 WinCC OA 中，该系统提供工厂级别的事件管理、数据库集成和 SCADA 功能。
从那以后，企业应用程序和基于云的LLM平台，例如OpenAI、AWS Bedrock、Claude和Gemini，将通过WinCC OA MCP服务器无缝集成，从而实现人工智能驱动的洞察和自动化。
通过 LLM 集成，解锁高级分析和预测决策。
支持多个 LLM 提供商和企业应用程序，不受供应商限制。
Industrial Edge 可确保安全连接和可扩展架构，以备将来采用人工智能。
自然语言接口简化了复杂的操作和故障排除。
从车间到云端 AI 服务，确保数据一致性和治理。
• 以低延迟在计算机附近运行应用程序和 AI
• 大规模安全地管理和更新设备
• 将车间设备与更高级别的 IT 和云系统连接起来
• 将原始生产数据转化为可操作的人工智能见解
• 跨线路和站点部署和管理 AI 模型
• 保持模型输出协调、可解释和可追踪
• 将机器信号标准化为通用数据格式
• 安全地将设备数据暴露给更高级别的系统
• 预处理靠近机器的数据，以更快地进行 AI 决策
• 为所有系统创建一种共享数据语言
• 为 AI 和分析提供背景和历史记录
• 控制谁发布和使用工业数据
• 监控 AI 决策必须遵循的工厂状态
• 使用警报和事件作为安全护栏
• 让操作员清晰地了解人工智能辅助操作
• 存储和分析一段时间内来自多个工厂的数据
• 跟踪 AI 性能和关键流程 KPI
• 将见解反馈到模型和编排规则中