Litmus führt fragmentierte Industriedaten zu einer einheitlichen Datenbasis zusammen und ermöglicht so die standardisierte Implementierung von KI-Anwendungen in allen Werken.
Gartner, Magic Quadrant for Global Industrial AIoT Platforms, By Scot Kim, Sudip Pattanayak et al., 15 September 2026. Gartner and Magic Quadrant are trademarks of Gartner, Inc., and/or its affiliates. Gartner does not endorse any company, vendor, product or service depicted in its publications, and does not advise technology users to select only those vendors with the highest ratings or other designation. Gartner publications consist of the opinions of Gartner’s business and technology insights organization and should not be construed as statements of fact. Gartner disclaims all warranties, expressed or implied, with respect to this publication, including any warranties of merchantability or fitness for a particular purpose.
Manufacturers have invested in connectivity and analytics. But raw machine signals don’t translate into usable, consistent data. Without structure and governance, pipelines break across sites.
Teams rebuild the same integrations, and use cases stall before they scale. Industrial AI isn’t a modeling problem. It’s a data architecture problem.
Um KI zu skalieren, braucht es mehr als Konnektivität. Erforderlich ist ein koordiniertes System, das Anlagen verbindet, Daten strukturiert, Datenflüsse absichert und Implementierungen standortübergreifend verwaltet. Genau das leistet eine gemeinsame industrielle Datengrundlage. Bei herkömmlichen Industrial-AI-Projekten dauert es 12 bis 18 Monate bis zum produktiven Einsatz. Mit dem richtigen Datenfundament können Teams ihre Daten standardisieren und Anwendungsfälle innerhalb weniger Tage statt erst nach Monaten implementieren.
Datenkonnektivität
Industrielle Anlagen und Systeme verbinden.
Datensicherheit
Industrielle Umgebungen und Datenflüsse schützen.
Industrial DataOps
Betriebsdaten kontextualisieren und modellieren.
Data Governance
Definitionen standardisieren und dauerhaft verlässliche Daten gewährleisten.
Edge Intelligence
Analysen und KI direkt an der Edge ausführen.
Zentrales Management
Data Pipelines standortübergreifend implementieren und verwalten.
standardized industrial data architecture
optimized packing and volume tracking
Standardisierte industrielle Datenarchitektur
Real-time monitoring and corrective action
Keine separaten Integrationen und Insellösungen für jedes Werk: Konnektivität, DataOps, Unified Namespace, Data Governance und KI in einer gemeinsamen Architektur.
Anwendungen und KI maschinennah ausführen, ob in Offline- oder Air-Gap-Umgebungen.
Datenmodelle und Deployments werksübergreifend konsistent standardisieren.
Bestehende OT-/IT-Infrastrukturen, Unternehmensplattformen und Cloud-Systeme integrieren.
Litmus vereint all diese Funktionen auf einer zentralen Plattform. So können Teams Daten anbinden, modellieren, verwalten und produktiv nutzen, ohne dafür verschiedene Systeme miteinander verbinden zu müssen.
Industrial Edge-Datenplattform
Litmus Edge
Maschinen und Anlagen anbinden, Daten modellieren und Edge-Anwendungen sowie KI direkt vor Ort ausführen.
ZENTRALES EDGE-MANAGEMENT
Litmus Edge Manager
Edge-Umgebungen standortübergreifend bereitstellen, überwachen und verwalten.
Unified Namespace
Lackmus Unify
Daten systemübergreifend mit einem Unified Namespace standardisieren.
Data Governance für Industriedaten
Litmus Data Catalog
Verlässliche Industriedaten nach einheitlichen Regeln verwalten, organisieren und pflegen.
KI-SCHNITTSTELLE FÜR INDUSTRIEDATEN
Litmus MCP-Server
Über KI-gestützte Workflows mit Datensystemen interagieren.
Transparenz über die Produktionsleistung in allen Werken verbessern.
Echtzeitdaten analysieren, um den Energieverbrauch zu senken.
Anlagenausfälle erkennen, bevor sie eintreten.
Fehler bereits früher im Produktionsprozess erkennen.
Abweichungen im Betrieb in Echtzeit erkennen.
Virtuelle Modelle von Produktionssystemen erstellen.
Entdecken Sie Leitfäden, Webinare und Kundenberichte, mit denen Industrieunternehmen Industrial AI planen, validieren und skalieren.
Kaufleitfaden 2026: Die richtige Grundlage für industrielle KI
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