Industrieunternehmen haben umfassend in Konnektivität, Dashboards und KI investiert – doch ihre Daten sind noch immer nicht durchgängig verlässlich. KPIs stimmen nicht immer mit der Realität in der Fertigung überein. Lücken, Spitzen und Inkonsistenzen treten ohne klare Ursache auf. Ownership ist nicht eindeutig geregelt und Abhängigkeiten lassen sich nur schwer zurückverfolgen.
Ohne einen Überblick darüber, wie Daten definiert, strukturiert und genutzt werden, geraten Analytics- und KI-Initiativen ins Stocken, bevor sie skaliert werden können.
Litmus Data Catalog bildet die Metadaten- und Governance-Ebene der industriellen Datenarchitektur.
Während Litmus Edge operative Daten erfasst und Litmus UNS den Echtzeit-Datenaustausch steuert, macht Data Catalog Daten interpretierbar: Data Lineage wird offengelegt, Terminologie standardisiert und Ownership zugewiesen. So entsteht eine verlässliche Grundlage für Analytics und KI.
Standardisierte industrielle Datenarchitektur
Optimierte Verpackungsprozesse und Volumenverfolgung
Standortübergreifende Echtzeitüberwachung von Anlagen
Echtzeitüberwachung und Korrekturmaßnahmen
Kernfunktionen für den zentralen Überblick über industrielle Metadaten und deren Governance.
ANBINDUNG VON DATENQUELLEN
Industriedaten befinden sich nicht in einem einzigen System, sondern sind über OT und IT verteilt. Litmus Data Catalog verbindet Metadaten aus SPS, SCADA, Historian-Systemen, Edge-Systemen und Cloud-Plattformen und schafft so einen einheitlichen Überblick über die vorhandenen Daten im gesamten Umfeld.
Kernfunktionen:
SUCHE & NAVIGATION
Mit wachsendem Metadatenvolumen wird das Auffinden des richtigen Datensatzes zum Engpass. Litmus Data Catalog entwickelt die einfache Suche zu einer strukturierten Erkundung weiter. Schnelle Such- und Navigationsfunktionen helfen Teams, Industriedaten zügig zu finden, zu verstehen und zu nutzen.
Kernfunktionen:
END-TO-END DATA LINEAGE
Industrieunternehmen benötigen einen Überblick darüber, wie Metadaten über Systeme und Workflows hinweg zusammenhängen. Litmus Data Catalog bietet End-to-End Data Lineage, um Abhängigkeiten zurückzuverfolgen, Beziehungen zu visualisieren und Metadaten über OT-, Cloud- und Unternehmensumgebungen hinweg zu verfolgen. So können Teams Ergebnisse validieren, Probleme beheben und sich auf Analytics, KPIs und KI-Workflows verlassen.
Kernfunktionen:
DATA GOVERNANCE
Metadaten werden verlässlicher, wenn Governance von Anfang an integriert ist. Litmus Data Catalog stellt sicher, dass Daten über Systeme und Teams hinweg einheitlich definiert, mit Ownership versehen und verwaltet werden.
Kernfunktionen:
DATENQUALITÄT & OBSERVABILITY
Die Qualität von Metadaten kann abnehmen, wenn sich Quellsysteme, Schemata und Data Pipelines weiterentwickeln. Litmus Data Catalog unterstützt Teams dabei, Metadaten systemübergreifend konsistent zu halten, indem Abweichungen erkannt und Probleme identifiziert werden, bevor sie Analytics oder KI beeinträchtigen.
Kernfunktionen:
KI & KONTEXTUELLE INTELLIGENZ
Industrielle Metadaten gewinnen an Wert, wenn Teams natürlicher und kontextbezogener mit ihnen interagieren können. Litmus Data Catalog hilft Nutzern, Rohmetadaten schneller in nutzbares, kontextbezogenes Verständnis zu überführen.
Key features:
Litmus Data Catalog schafft ein strukturiertes Modell für den Umgang mit Metadaten, das Verlässlichkeit, Überblick und Konsistenz über industrielle Datensysteme hinweg verbessert.
Die Verlässlichkeit von Analytics, KPIs und KI-Ergebnissen erhöhen
Die Abstammung über Systeme und Arbeitsabläufe hinweg offenlegen
Data Governance auf Metadatenebene konsequent umsetzen
Abweichungen überwachen und die Integrität von Metadaten sichern
Daten mit KI um Business- und Prozesskontext ergänzen
Industrieunternehmen nutzen Litmus, um Datenarchitekturen werksübergreifend zu standardisieren und Analytics sowie KI in Produktionsumgebungen zu skalieren.
Fallstudie
Ein global agierender Brauereikonzern hat Litmus implementiert, um Legacy-Tools abzulösen und operative Daten an 95 Standorten zu standardisieren. Mit einer einheitlichen Architektur auf Basis von Litmus Edge und Cloud Analytics optimierte das Unternehmen die Datenerfassung und schuf eine konsistente Grundlage für unternehmensweite Analytics.
Ergebnis:
Schnelle Antworten auf Ihre Fragen zu Industriedaten
