ЦОД Siemens с поддержкой ИИ: ускоренные вычисления и безопасность

Siemens представляет промышленный дата-центр с поддержкой ИИ для революции в edge-вычислениях

Преобразование производства с помощью инфраструктуры, готовой к ИИ

На выставке Hannover Messe 2026 Siemens представила новое поколение своего промышленного дата-центра автоматизации. Эта платформа знаменует собой значительный шаг вперёд от традиционных комплексных решений к среде, готовой к ИИ. Система решает сложные ИТ-задачи современной автоматизации заводов. Более того, она упрощает интеграцию высокопроизводительных вычислений непосредственно в производственный цех. Теперь Siemens предлагает комплексное решение из одного источника, которое устраняет типичные 80 часов инженерной работы, необходимых для настройки индивидуальных ИИ-систем.

Ускорение промышленного интеллекта с технологиями NVIDIA

Интеграция ускоренных вычислений NVIDIA обеспечивает беспрецедентную вычислительную мощность на периферии. В частности, дата-центр использует высокопроизводительные GPU для выполнения критически важных производственных задач. К ним относятся контроль качества в реальном времени с помощью распознавания изображений и предиктивное обслуживание. Кроме того, Siemens внедряет блоки обработки данных NVIDIA BlueField (DPU). Эти DPU разгружают и ускоряют инфраструктурные задачи. В результате система обрабатывает огромные объёмы данных без ущерба для детерминированности базовых сетей ПЛК или DCS.

Безкомпромиссная кибербезопасность с Palo Alto Networks

Внедрение ИИ в промышленные среды увеличивает потенциальную поверхность атаки для киберугроз. Для противодействия этому Siemens сотрудничает с Palo Alto Networks, интегрируя технологию Prisma AIRS. Этот продвинутый уровень безопасности защищает интеллектуальную собственность и обеспечивает непрерывность бизнеса. Кроме того, система использует NVIDIA BlueField для анализа копий сетевого трафика. Благодаря этому анализ безопасности остаётся ненавязчивым — он контролирует потоки данных в реальном времени без добавления задержек к критически важным промышленным управляющим сигналам.

Бесшовная конвергенция IT и OT и виртуализация

Этот дата-центр служит мостом между информационными технологиями (IT) и операционными технологиями (OT). Он обеспечивает безопасную промышленную демилитаризованную зону (IDMZ) для разделения этих различных сред. Платформа поддерживает высокопроизводительную виртуализацию, позволяя запускать несколько OT-приложений на одном аппаратном комплексе. Более того, встроенные функции резервного копирования и восстановления защищают от простоев в работе. Такой преднастроенный подход гарантирует, что все компоненты — от серверов до коммутаторов — работают слаженно сразу после установки.

Мнение эксперта: ценность прединтегрированных систем

По моему опыту, главной преградой для внедрения ИИ в производстве является не алгоритм, а физическая и логическая интеграция оборудования. Индивидуально созданные ИИ-среды часто сталкиваются с проблемами совместимости между GPU и OT-протоколами. Предоставляя «проверенное комплексное решение», Siemens устраняет эти технические сложности. Производители теперь могут сосредоточиться на оптимизации производственных процессов, а не на устранении неполадок ИТ-инфраструктуры. Этот переход от «создания» к «внедрению» вероятно ускорит окупаемость инвестиций в проекты цифровой трансформации.

Управляемые сервисы для постоянной надежности

Siemens продлевает срок службы дата-центра с помощью удалённых сервисов промышленной эксплуатации. Эксперты круглосуточно контролируют ИТ/OT-инфраструктуру из специализированного Центра Оперативной Безопасности (SOC). Они обеспечивают регулярное техническое обслуживание и оперативную поддержку при инцидентах. Благодаря этому руководители предприятий могут поддерживать «беззаботную» производственную среду. Эта модель обслуживания охватывает компоненты сторонних производителей, обеспечивая комплексную защиту всего стека автоматизации.

Практические сценарии применения

• Автоматизированный контроль качества: Использование GPU для высокоскоростного компьютерного зрения с целью выявления микродефектов в производстве полупроводников.

• Предиктивное обслуживание: Анализ данных с датчиков тысяч электродвигателей для прогнозирования механических отказов до возникновения поломки.

• Автономная логистика: Запуск ИИ-управляемого поиска маршрутов для автоматизированных транспортных средств (AGV) в локальной заводской сети.

• Оптимизация энергопотребления: Использование данных DCS в реальном времени для регулирования схем потребления электроэнергии на крупном химическом производстве.