Samle data for å kunne trene AI-modell
Mye kan i dag effektiviseres og optimaliseres med AI. En AI-algoritme må trenes på store mengder data før den gir tilfredsstillende resultater. Du  kan da starte med innsamling av data, gjerne fra flere lokasjoner opp i en skytjeneste. Når du har tilstrekkelig med data trenger du en modell, som så er klar til å sendes tilbake til prosessen. Man fortsetter gjerne å samle data og vil med tiden ha datagrunnlag nok for å trene en enda mer presis modell, som igjen oppdaterer versjonene kjørende i prosessen.

For å realisere eksempelet med AI-modellen er det fristende å legge alt fokuset på selve AI-modellen, men samtidig er det svært mange ting rundt dette som må ivaretas. Tenk en stor flåte med mange instanser; Kommunikasjon til automasjonsutstyr, skytilkobling, sikkerhet, hvordan distribuere/oppdatere, OS-oppdateringer, diagnostikk og administrering av enheter og applikasjoner.

Registrerer alle enheter og har full oversikt
Siemens Industrial Edge er en plattform hvor overnevnte er ivaretatt slik at utvikleren kan fokusere på selve applikasjonen og sine enheter, og øvrige problemstillinger ivaretas av plattformen. Med Edge har du et management system hvor alle aktuelle enheter blir registrert. Du får også  full oversikt over status, og kan fra sentralt hold distribuere applikasjoner, oppdateringer og firmware, enten enkeltvis eller som masseoperasjoner til dine registrerte enheter på forskjellige lokasjoner.