Industrielle Daten lassen sich nicht durch isolierte Tools skalieren. Sie erfordern eine koordinierte Grundlage zur Verbindung, Strukturierung, Steuerung und Verwaltung von Daten über Systeme und Standorte hinweg. Litmus führt diese Funktionen in einer nahtlosen Plattform zusammen.
Standardisierte industrielle Datenarchitektur
Optimierte Verpackungsprozesse und Volumenverfolgung
Standortübergreifende Echtzeitüberwachung von Anlagen
Echtzeitüberwachung und Korrekturmaßnahmen
Jede Ebene spielt eine andere Rolle - von der Verbindung von Daten bis hin zu deren Verwaltung, Sicherung und Skalierung - und arbeitet als ein System zusammen, um Analysen, Automatisierung und industrielle KI zu unterstützen.
Datenkonnektivität
Jede industrielle Datenstrategie beginnt mit einem zuverlässigen Zugang zu Quelldaten. Data Connectivity schafft eine durchsatzstarke Grundlage für die Verbindung von Maschinen, Steuerungssystemen, Historikern und Anwendungen in heterogenen Umgebungen. Dadurch wird die Komplexität beim Onboarding reduziert und die Daten werden für die nachfolgende Nutzung vorbereitet.
Hauptmerkmale:__
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
Industrielle Entscheidungen sind am effektivsten, wenn die Ausführung nahe am Prozess erfolgt. Edge Intelligence schafft eine lokale Ausführungsebene für Anwendungen, Analysen und künstliche Intelligenz, die die Reaktionsfähigkeit verbessert, die Latenzzeit verringert und einen stabilen Betrieb in verteilten Umgebungen ermöglicht.
Hauptmerkmale:__
Datensicherheit
Industrielle Daten müssen sicher über vernetzte, segmentierte und isolierte Umgebungen hinweg übertragen werden. Data Security schützt Systeme, kontrolliert den Zugriff und sichert die Kommunikation.
Hauptmerkmale:__
DATENVERWALTUNG
Wenn Daten wachsen, sorgt Governance dafür, dass sie vertrauenswürdig und nutzbar bleiben. Data Governance definiert, wie Daten system- und teamübergreifend kontrolliert, verstanden, nachverfolgt und verwaltet werden.
Hauptmerkmale:__
Zentrale Verwaltung
Industrielle Größe erfordert eine zentrale Kontrolle über verteilte Umgebungen. Central Management bietet den operativen Rahmen für die Bereitstellung, Überwachung und Steuerung von Geräten, Daten, Anwendungen und KI-Modellen und gewährleistet die Konsistenz in allen Werken.
Hauptmerkmale:__
Industrielle Anlagen und Systeme verbinden
Rohdaten in strukturierte, wiederverwendbare Informationen umwandeln
Ausführen von Anwendungen, Analysen und KI am Rand
Bedeutung, Abstammung, Eigentum und Politik regeln
Schutz von Systemen, Benutzern und Datenströmen
Verwalten verteilter Vorgänge von einer zentralen Steuerungsebene aus
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
