Siemens AI-Ready duomenų centras: spartintas skaičiavimas ir saugumas

Siemens pristato AI pasiruošusį pramoninį duomenų centrą, kuris revoliucionuos edge kompiuteriją

Gamybos transformacija su AI pasiruošusia infrastruktūra

Hannover Messe 2026 renginyje Siemens pristatė naujos kartos savo pramoninės automatizacijos duomenų centrą. Ši platforma žymi reikšmingą šuolį nuo tradicinių paruoštų sprendimų prie AI pasiruošusios aplinkos. Sistema sprendžia sudėtingus šiuolaikinės gamyklos automatizacijos IT reikalavimus. Be to, ji supaprastina aukštos spartos skaičiavimo integravimą tiesiai į gamybos cechą. Siemens dabar siūlo vieno šaltinio sprendimą, kuris eliminuoja įprastą 80 valandų inžinerinį darbą, reikalingą individualiems AI sprendimams.

Pramoninės intelekto spartinimas su NVIDIA technologija

NVIDIA spartinto skaičiavimo integracija suteikia beprecedentę apdorojimo galią edge lygyje. Konkrečiai, duomenų centras naudoja aukštos spartos GPU, kad vykdytų gamybai kritines užduotis. Tai apima realaus laiko kokybės kontrolę per vaizdų atpažinimą ir prognozuojamą priežiūrą. Be to, Siemens įtraukia NVIDIA BlueField duomenų apdorojimo vienetus (DPU). Šie DPU atlaisvina ir pagreitina infrastruktūros užduotis. Dėl to sistema apdoroja milžiniškus duomenų kiekius nepažeisdama pagrindinių PLC ar DCS tinklų deterministiškumo.

Nesuderinama kibernetinio saugumo apsauga su Palo Alto Networks

AI diegimas pramoninėje aplinkoje padidina galimų kibernetinių grėsmių paviršių. Siekiant tai suvaldyti, Siemens bendradarbiauja su Palo Alto Networks integruodama Prisma AIRS technologiją. Šis pažangus saugumo sluoksnis saugo intelektinę nuosavybę ir užtikrina verslo tęstinumą. Be to, sistema naudoja NVIDIA BlueField tinklo srauto kopijų analizavimui. Todėl saugumo analizė yra neinvazinė. Ji stebi duomenų srautus realiu laiku, nepridėdama delsos kritiniams pramoniniams valdymo signalams.

Sklandi IT/OT konvergencija ir virtualizacija

Šis duomenų centras veikia kaip tiltas tarp informacinių technologijų (IT) ir operacinių technologijų (OT). Jis suteikia saugią pramoninę demilitarizuotą zoną (IDMZ), atskiriančią šias skirtingas aplinkas. Platforma palaiko aukštos spartos virtualizaciją, leidžiančią kelioms OT programoms veikti viename aparatinės įrangos rinkinyje. Be to, įmontuotos atsarginės kopijos ir atkūrimo galimybės apsaugo nuo veiklos prastovų. Šis iš anksto sukonfigūruotas sprendimas užtikrina, kad visi komponentai nuo serverių iki jungiklių veiktų darniai nuo pat atvykimo.

Eksperto įžvalga: iš anksto integruotų sistemų vertė

Mano patirtis rodo, kad didžiausia kliūtis AI diegimui gamyboje nėra algoritmas. Tai yra fizinė ir loginė aparatūros integracija. Individualiai kuriamos AI aplinkos dažnai susiduria su suderinamumo problemomis tarp GPU ir OT protokolų. Pateikdama „patvirtintą end-to-end sprendimą“, Siemens pašalina šį techninį trintį. Gamyklos dabar gali sutelkti dėmesį į gamybos procesų optimizavimą, o ne IT infrastruktūros trikčių šalinimą. Šis perėjimas nuo „kūrimo“ prie „įdiegimo“ greičiausiai pagreitins skaitmeninės transformacijos projektų investicijų grąžą.

Valdomos paslaugos nuolatiniam patikimumui

Siemens pratęsia duomenų centro gyvavimo ciklą per nuotolines pramonines operacijų paslaugas. Ekspertai visą parą stebi IT/OT infrastruktūrą iš specializuoto saugumo operacijų centro (SOC). Jie teikia reguliarią priežiūrą ir greitą incidentų palaikymą. Todėl gamyklos vadovai gali palaikyti „be rūpesčių“ gamybos aplinką. Šis paslaugų modelis apima trečiųjų šalių komponentus, užtikrindamas visapusišką apsaugą visoje automatizacijos sistemoje.

Praktinės taikymo scenarijai

• Automatinė kokybės kontrolė: Naudojant GPU greitam kompiuteriniam regėjimui identifikuoti mikro defektus puslaidininkių gamyboje.

• Prognozuojamoji priežiūra: Analizuojant tūkstančių variklių jutiklių duomenis, kad būtų galima numatyti mechaninius gedimus prieš įvykstant gedimui.

• Autonominė logistika: Vykdant AI valdomą maršruto paiešką AGV (automatiškai valdomiems transporto priemonių) lokaliame gamyklos tinkle.

• Energijos optimizavimas: Naudojant realaus laiko DCS duomenis energijos suvartojimo modeliams reguliuoti didelėje cheminės perdirbimo gamykloje.