Isolierte Einzellösungen reichen nicht aus, um Industriedaten system- und standortübergreifend nutzbar zu machen. Dafür müssen Daten einheitlich angebunden, strukturiert, verwaltet und kontrolliert werden. Litmus bündelt diese Funktionen auf einer gemeinsamen Plattform.
Standardisierte industrielle Datenarchitektur
Optimierte Verpackungsprozesse und Volumenverfolgung
Standortübergreifende Echtzeitüberwachung von Anlagen
Echtzeitüberwachung und Korrekturmaßnahmen
Jede Ebene erfüllt eine eigene Aufgabe – von der Anbindung über die Verwaltung und Absicherung bis hin zur Skalierung von Daten. Gemeinsam bilden sie ein System, das Analytics, Automatisierung und industrielle KI unterstützt.
Datenkonnektivität
Jede Industriedatenstrategie beginnt mit einem zuverlässigen Zugriff auf die Quelldaten. Datenkonnektivität schafft ein leistungsfähiges Fundament für die Anbindung von Maschinen, Steuerungssystemen, Historian-Systemen und Anwendungen in heterogenen Umgebungen. Das reduziert den Integrationsaufwand und bereitet die Daten auf ihre weitere Nutzung vor.
Kernfunktionen:
Industrial DataOps
Konnektivität allein schafft noch keinen Mehrwert. Industrial DataOps verwandelt Rohsignale in kontextualisierte, modellierte und orchestrierte Daten, die zuverlässig zwischen OT- und IT-Systemen übertragen werden können. So entsteht ein einheitliches Fundament für Analytics, Automatisierung und KI.
Kernfunktionen:
Edge Intelligence
Entscheidungen in der Industrie sind dann am wirksamsten, wenn sie direkt am Prozess umgesetzt werden. Edge Intelligence schafft eine lokale Ausführungsebene für Anwendungen, Analytics und KI. Das ermöglicht schnellere Reaktionen, reduziert Latenzen und sorgt für robuste Abläufe in verteilten Umgebungen.
Kernfunktionen:
Datensicherheit
Industriedaten müssen sicher zwischen vernetzten, segmentierten und isolierten Umgebungen übertragen werden. Die Datensicherheit schützt Systeme, kontrolliert Zugriffe und sichert die Kommunikation.
Kernfunktionen:
DATENVERWALTUNG
Mit zunehmenden Datenmengen stellt Data Governance sicher, dass Daten verlässlich und nutzbar bleiben. Sie legt fest, wie Daten system- und teamübergreifend kontrolliert, verstanden und nachverfolgt werden und wer für sie verantwortlich ist.
Kernfunktionen:
Zentrales Management
Industrielle Skalierung erfordert eine zentrale Kontrolle verteilter Umgebungen. Das zentrale Management stellt den operativen Rahmen bereit, um Geräte, Daten, Anwendungen und KI-Modelle bereitzustellen, zu überwachen und zu verwalten. So wird ein einheitlicher Betrieb über alle Werke hinweg sichergestellt.
Kernfunktionen:
Industrielle Assets und Systeme anbinden
Rohdaten in strukturierte, wiederverwendbare Informationen umwandeln
Anwendungen, Analytics und KI am Edge ausführen
Datensemantik, Data Lineage, Verantwortlichkeiten und Richtlinien einheitlich verwalten
Systeme, Benutzer und Datenflüsse schützen
Verteilte Prozesse über eine zentrale Steuerungsebene verwalten
Industrieunternehmen nutzen Litmus, um Datenarchitekturen werksübergreifend zu standardisieren und Analytics sowie KI in Produktionsumgebungen zu skalieren.
Case Study
Niagara Bottling hat Litmus Edge in mehr als 50 Werken implementiert, um Industriedaten aus Produktionslinien und Versorgungssystemen zu standardisieren. Die Daten werden am Edge normalisiert und für fortschrittliche Analytics- und KI-Anwendungen an Databricks übertragen. Diese Architektur schafft eine einheitliche, verlässliche Datenebene für sämtliche Prozesse.
Ergebnisse:
Schnelle Antworten auf Ihre Fragen zu Industriedaten
