工業自動化架構中心

瞭解如何部署獨立供應商架構，以利用 Industrial Edge 擷取廠房資料、使用 AWS IoT SiteWise Edge 預先處理，並安全地將協調的時間序列和資產模型資料轉送到 AWS。

了解西門子 Industrial Edge 和 WinCC OA 如何搭配其他 SCADA 系統，從而實現供應商無關的資料流程、事件處理和企業整合，而無需翻錄和更換。

使 AI 安全、確定性且可稽核。使用階層狀態機器、藍色和綠色推出以及完整的可追溯性來協調 AI 模型、人體和自動化系統。

瞭解如何從廠房收集供應商無關的 OT 資料、利用資產和生產前後關聯來豐富其邊緣，並將受管理且可查詢的副本交付到 Snowflake 中，以供分析、ML 和企業使用。

成功的工業環境利用 AI 和大型語言模型 (LLM) 來增強決策、預測分析和自動化，同時保持與現有 OT 和 IT 系統的開放性和互通性。

瞭解工業站點如何建立單一可信任的作業資料層 (UNS)，為所有 OT 和 IT 消費者提供一致、上下文化且受管控的資料。

透過低程式碼彈性連接廠房營運、裝置和企業系統來加速工業自動化。

了解如何使用 HiveMQ 建立一個值得信賴的單一作業資料層 (UNS)，該層為 OT 和 IT 消費者提供一致、上下文化且受管控的資料。

在工廠部署和操作 AI 模型。使用 AI SDK 封裝模型，使用 AI 資產管理員在整個車隊中分發，並在 Industrial Edge 上本地執行推論。

透過無供應商的 OT 連線、統一語義資料模型和集中式應用程式生命週期管理，直接在 Industrial Edge 裝置上執行容器化的低程式碼應用程式

使用 Industrial Edge 將現場設備連接到 Opcenter，以實現供應商無關的 OT 連接，同時 Connect MOM 和自動化閘道處理 MES 交易和數據收集。

從廠房收集供應商無關的 OT 資料，利用邊緣的資產和生產環境豐富，並將受管理的 AI 準備複本交付到 Databricks 中，以進行進階分析、Industrial AI 和企業消費。

利用開放、邊緣優先架構，將廠房資料帶入 Microsoft Azure 生態系統。西門子 Industrial Edge 處理工廠方面的連接、資料協調和情境化，以及本地智慧。