メーカーは接続性と分析に投資してきた。しかし、未加工の機械信号は、使用可能で一貫性のあるデータには変換されない。構造とガバナンスがなければ、パイプラインは拠点間で断絶する。
チームは同じ統合を作り直し、ユースケースはスケールする前に行き詰まる。産業用AIはモデリングの問題ではない。データ・アーキテクチャの問題なのです。

AIを拡張するには、接続性以上のものが必要だ。資産を接続し、データを構造化し、フローを確保し、拠点間の展開を管理する協調システムが必要です。それが産業用データ基盤です。従来の産業用AIの導入は、本番稼動まで12~18カ月かかる。しかし、適切なデータ基盤があれば、チームはデータを標準化し、数ヶ月ではなく数日でユースケースを展開することができます。
標準化された産業データアーキテクチャ

最適化された梱包と数量追跡

標準化された産業データアーキテクチャ

リアルタイムのモニタリングと是正措置

サイトごとの統合作業やポイントソリューションに代わるもの。接続性、DataOps、UNS、ガバナンス、AIを1つのアーキテクチャに。
オフライン環境とエアギャップ環境のサポートにより、アプリケーションとAIをマシンの近くで実行。
工場間で一貫してデータモデルと展開を標準化する。
既存のOT/ITインフラ、エンタープライズプラットフォーム、クラウドシステムとの統合。
Litmusはこれらの機能を単一のプラットフォームに統合し、チームが複数のシステムをつなぎ合わせることなく、データの接続、モデル化、管理、運用を行えるようにしている。
インダストリアル・エッジ・データ・プラットフォーム
リトマスエッジ
資産を接続し、データをモデル化し、エッジ・アプリケーションとAIを実行する。

エッジ集中管理
リトマスエッジマネージャー
拠点間のエッジ環境の導入、監視、管理。

統一ネームスペース
リトマス ユニファイ
統一されたネームスペースでシステム間のデータを標準化。

産業データガバナンス
リトマスデータカタログ
信頼できる産業データを管理、整理、維持する。

産業データ用AIインターフェース
リトマスMCPサーバー
AI主導のワークフローを通じてデータシステムと対話する。

Edge Data Development Environment
リトマスエッジ開発者版
Litmus Edgeに無料でアクセスし、2時間のセッションを無制限に利用できます。
産業用AIを計画、検証、拡張するためにメーカーが使用しているガイド、ウェビナー、顧客事例をご覧ください。

2026 産業用AI実現のためのバイヤーズ・ガイド
最新の産業用データ基盤が産業用AIをどのように解き放つかをご覧ください。

産業用AIのための適切なデータ基盤を構築する
有意義なAIの成果を生み出す初期の決断を30日間で学ぶ。

規模に応じた食品・飲料製造の改善
このメーカーがわずか10ヶ月で産業用AIを拡張した方法をご覧ください。