領域級別：西門子 Industrial Edge 作為 OT 基礎
在廠房內，西門子 Industrial Edge 使用乙太網 /IP、Modbus TCP 和 OPC UA 等協議，以及涵蓋絕大多數工業安裝基地等多種其他通訊協定直接連接到 PLC、驅動器人、機器人和其他自動化設備。預先配置的 OT 和 IT 連接器的庫可以消除大部分的整合工作，這些工作傳統上會減慢數位化專案的速度。
本機應用程式與相同的西門子工業邊緣裝置上的連接器一起執行，包括用於視覺化的 WinCC 整合、虛擬 PLC 和 LiveTwin 用於控制和可執行數位雙重的 LiveTwin、用於裝置上機器學習的 AI 推論伺服器，以及用於運營 KPI 的 Energy Manager 和 Performance Insight 等工具。基於 MQTT 的數據庫使這些應用程序可以輕鬆地連接並易於擴展。Industrial Information Hub (IIH) 套件負責處理資料協調、預處理和情境化，使工廠資料可用於邊緣、工廠資料中心和雲端的智慧應用程式中。
然後 IIH 可以連線到多個北向目標，包括 Azure IoT 作業、Azure 物聯網中樞（直接到雲端）、Azure 事件網格（直接到雲端）、企業 MQTT 代理商以及在 Azure 上執行的雲端應用程式，例如雲端預測維護解決方案 Senseye。Senseye 使用 AI 預測機器故障，協助企業減少停機時間。Insights Hub 是一個可擴展的 IIoT 平台，用於收集、儲存和分析工業資料。Senseye 和 Insights Hub 均可在 Azure 市場上使用。
工廠層級：Azure IoT 作業作為自適應工廠的關鍵元素
在工廠層級，Azure IoT 作業 (在支援 Azure ARC 的 Kubernetes 上執行) 建立標準化的工業資料平面，可連接 OT 與 IT，並提供一致的即時資料基礎。
它透過內建連接器 (例如 OPC UA、MQTT、REST) 從分散式邊緣環境擷取資料，套用資產建模和結構描述定義，並將原始訊號轉換為結構化的情境化資料。
整合式 MQTT 代理程式充當核心訊息骨幹，可實現跨系統雙向通訊和統一的命名空間模式。資料流定義資料的處理、路由和傳遞至 Microsoft Fabric 的方式。
Azure IoT Operations 以 AKRI 為基礎的連接器、結構描述登錄和資產登錄基礎的 Kubernetes 建構，提供具有內建緩衝區的模組化、可擴充架構，以確保在中斷期間的資料連續性。
這可建立統一的資料骨幹，可實現封閉迴路、自適應的作業 — 資料從機器無縫流動到企業系統，從而為人工智慧、分析和持續最佳化提供支援。
IT 和企業層級：Azure 資料與 AI 堆疊
一旦資料到達 Azure，一組分層服務將其轉化為商業價值：
- 利用 Microsoft 網狀架構、網狀架構即時智慧和 Power BI 進行資料管理和即時分析
- 結構智商、鑄造商智商和工作智商的情境智慧和知識層，為原始信號增添工業意義
- 使用 Azure 機器學習和 Microsoft Foundry 進行 AI 訓練和資料工程，包括模型部署回邊緣
- 透過 Azure IoT 中心和事件網格進行連線和訊息傳遞，實現安全雙向通訊
- 雲端型工業工作負載，包括 Senseye 預測性維護、洞察中心、Mendix 以及 RapidMiner AI 雲端和圖形工作室。
跨堆疊可擴充的生產級基礎架構管理
西門子 Industrial Edge 管理應用程式提供統一的作業層，可在所有站點上部署應用程式、推送更新、監控裝置健康狀況，以及管理 AI 模型。結合 Azure 的原生治理和身分識別工具，這可為 IT 和 OT 團隊提供共用作業模式，而不會強迫任何一方放棄對其網域的控制權。Azure Arc 提供單一窗格，用於從雲端到工廠的 IT 基礎架構管理。
