Industriedaten müssen verbunden, strukturiert, verwaltet und verteilt werden, bevor sie für Analysen und KI genutzt werden können. Die Litmus-Plattform verwaltet diesen Lebenszyklus von der Datenerfassung am Edge bis zur Nutzung im Unternehmen.
standardized industrial data architecture
optimized packing and volume tracking
standardized industrial data architecture
Real-time monitoring and corrective action
Integrierte Produkte für die Verwaltung von Industriedaten, von der Datenerfassung bis zur Unternehmensverwaltung.
Industrielle Daten-Edge-Plattform
Verbinden, kontextualisieren und handeln Sie mit Daten am Rande der Wertschöpfungskette.
Industrielle Systeme erzeugen große Mengen an rohen Maschinensignalen, die strukturiert werden müssen, bevor sie Analysen oder KI unterstützen können. Litmus Edge verbindet Maschinen und Industriesysteme, wandelt Rohsignale in kontextualisierte Betriebsdaten um und führt Anwendungen, Analysen und KI direkt am Edge aus.
Hauptmerkmale:__
Zentralisiertes Edge-Management
Skalierung des Edge-Betriebs über Standorte hinweg von einer Steuerungsebene aus__
Die Verwaltung von Hunderten von Edge-Implementierungen an verschiedenen Standorten erfordert eine einheitliche Konfiguration, Überwachung und Steuerung. Litmus Edge Manager bietet eine zentrale Steuerung für verteilte Litmus-Edge-Umgebungen und ermöglicht Teams die Standardisierung von Implementierungen und die Verwaltung von Anwendungen, Datenmodellen und KI-Workloads in verschiedenen Werken.
Hauptmerkmale:__
Unified Namespace
OT-IT-Datenaustausch in Echtzeit steuern__
Industrielle Anwendungen erfordern systemübergreifend konsistente Betriebsdaten. Litmus Unify standardisiert die Art und Weise, wie Daten strukturiert, veröffentlicht und durch einen einheitlichen Namensraum genutzt werden. So können Anwendungen, Analyseplattformen und Unternehmenssysteme ohne benutzerdefinierte Integrationen auf industrielle Echtzeitdaten zugreifen.
Hauptmerkmale:__
Industrielle Datenentdeckung
Betriebsdaten auffindbar und vertrauenswürdig machen
Da industrielle Datenumgebungen immer größer werden, benötigen Teams Einblick in Metadaten über Systeme, Pipelines und Eigentumsverhältnisse hinweg. Litmus Data Catalog bietet eine einheitliche Metadatenebene, die es Teams ermöglicht, Daten zu erkennen, die Herkunft zu verfolgen, eine gemeinsame Terminologie zu definieren und Governance in OT- und Unternehmensumgebungen anzuwenden, sodass Daten verstanden und vertrauenswürdig sind und für Analysen und KI verwendet werden können.
Hauptmerkmale:__
AI-Schnittstelle für industrielle Daten
KI-Systeme zur Interaktion mit Betriebsdaten befähigen__
KI-Systeme benötigen strukturierte Schnittstellen, um sicher mit industriellen Umgebungen zu interagieren. Der Litmus MCP Server stellt die Litmus Edge-Funktionen über das Model Context Protocol (MCP) zur Verfügung, so dass KI-Assistenten, -Anwendungen und -Agenten über eine geregelte Schnittstelle Betriebsdaten abfragen, Edge-Systeme überwachen und Workflows auslösen können.
Hauptmerkmale:__
Keine separaten Integrationen und Insellösungen für jedes Werk: Konnektivität, DataOps, Unified Namespace, Data Governance und KI in einer gemeinsamen Architektur.
Anwendungen und KI direkt an der Maschine ausführen. Auch offline und in isolierten Netzwerkumgebungen.
Datenmodelle und Implementierungen in allen Werken einheitlich standardisieren.
In vorhandene OT-/IT-Infrastrukturen, Unternehmensplattformen und Cloud-Systeme integrieren.
Industrieteams nutzen Litmus zur Standardisierung der Datenarchitektur in verschiedenen Werken und zur Skalierung von Analysen und KI in Produktionsumgebungen.
Fallstudie
Niagara Bottling setzt Litmus Edge in mehr als 50 Werken ein, um industrielle Daten aus Produktionslinien und Versorgungssystemen zu standardisieren. Die Daten werden am Edge normalisiert und zu Databricks für erweiterte Analysen und KI gestreamt. Mit dieser Architektur wird eine konsistente, vertrauenswürdige Datenschicht für alle Betriebe geschaffen.
Auswirkung:__
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