使用 40 多个无代码原生连接器连接到遥测、交易、时间序列数据库、历史学家、人工智能服务和云平台。使用动态请求从 SQL 和 REST 源系统收集数据。利用在 Siemens Industrial Edge 上原生运行的 Intelligence Hub 挖掘 OT 数据

开发数据模型，对工业数据进行标准化和情境化。对来自 OT 系统的工业数据进行标准化和转换，为分析、人工智能和企业应用程序创建可信、即用型数据产品。

使用智能数据模型表示机器、产品、流程和系统。通过将数千个工业数据点与其他系统的信息合并并添加元数据，对它们进行情境化。使用模板化输入和实例，在几分钟内对数百种常见资产进行建模。

在 OT 和 IT 系统之间实现安全的双向数据流。使用图形化管道生成器为 MQTT 经纪人、历史学家、数据仓库等管理复杂的数据有效负载，并跟踪流水线中数据的转换。根据模型定义验证数据有效载荷。

使用 MCP 服务器和 MCP 客户端控制工业数据在 AI 项目中的使用。为 AI 用例构建和公开自定义工具，管理授予代理的访问范围。使用情报中心作为可管理的抽象层，实现可扩展的人工智能配置。