Industrielle Umgebungen umfassen Maschinen, Steuerungssysteme, Historian-Systeme, Sensoren und Anwendungen, die Daten in unterschiedlichen Formaten und Geschwindigkeiten erzeugen. Ohne eine einheitliche Konnektivitätsebene verzögert sich die Anbindung, Daten sind von Anfang an inkonsistent und die Fragmentierung setzt sich in nachgelagerten Systemen fort.
Datenkonnektivität schafft einen direkten Weg von Rohdaten aus der Anlagenkommunikation zu strukturierten, operativen Daten - und damit die Grundlage für Standardisierung, Data Governance und industrielle KI.
Datenkonnektivität ist die erste Ebene der industriellen Datenbasis. Sie bestimmt, wie schnell Anlagen angebunden werden können, wie konsistent Daten strukturiert sind und wie zuverlässig sie sich werksübergreifend skalieren lassen. Indem sie einen direkten Weg von der Rohkommunikation der Anlagen zu normalisierten operativen Daten schafft, ermöglicht diese Ebene die anschließende Standardisierung, Data Governance und industrielle KI.
Hier werden Industriedaten nutzbar - bevor sie modelliert, nach einheitlichen Regeln verwaltet und unternehmensweit skaliert werden.
Standardisierte industrielle Datenarchitektur
Optimierte Verpackungsprozesse und Volumenverfolgung
Standortübergreifende Echtzeitüberwachung von Anlagen
Echtzeitüberwachung und Korrekturmaßnahmen
Industrielle Anlagen anbinden, operative Daten erfassen und direkt an der Quelle standardisieren, damit nachgelagerte Systeme konsistente, nutzbare Daten erhalten.
Native Konnektoren
Mit einer leistungsfähigen Bibliothek nativer Treiber direkt auf industrielle Geräte zugreifen. Das reduziert den Aufwand für individuelle Integrationen und verkürzt die Zeit bis zur ersten Datennutzung.
Das wird dadurch möglich::
Verschiedene Protokolle
Industrielle Umgebungen erfordern je nach Netzwerkauslastung, Abfrageverhalten und Zuverlässigkeitsanforderungen unterschiedliche Verfahren zur Datenerfassung. Litmus unterstützt mehrere Kommunikationsverfahren, um Reaktionsfähigkeit, Datendurchsatz und Skalierbarkeit auszubalancieren.
Das wird dadurch möglich:
Mehrere Datentypen
Industrielle Prozesse basieren auf mehr als Telemetriedaten. Litmus führt Zeitreihendaten, Ereignisse, Alarme, Chargen und strukturierte Datensätze in einem konsistenten operativen Datenmodell zusammen.
Das wird dadurch möglich:
GERÄTEERKENNUNG
Die manuelle Erfassung von Anlagen verzögert die Bereitstellung und schafft Transparenzlücken. Anlagen im Netzwerk automatisch erkennen und wichtige Verbindungsinformationen bereitstellen, um die Bereitstellung zu beschleunigen und die Transparenz zu verbessern.
Das wird dadurch möglich:
TAG DISCOVERY
Signale in großem Maßstab durchsuchen, filtern und organisieren, um Engpässe durch manuelle Tag-Konfiguration zu vermeiden.
Das wird dadurch möglich:
Kürzere Time-to-Value von der Maschine bis zu verwertbaren Daten
Mehr angebundene Anlagen ohne zusätzlichen Engineering-Aufwand
Konsistente Daten, bevor sie Analytics- oder Unternehmenssysteme erreichen
Skalierbare Implementierungen in verschiedenen Werken und Umgebungen
Eine stärkere Grundlage für DataOps, Data Governance und industrielle KI
Schnelle Antworten auf Ihre Fragen zu Industriedaten
