メーカー各社は、コネクティビティと分析機能に投資してきました。しかし、機械から得られる生の信号は、そのままでは実用的で一貫性のあるデータにはなりません。構造とガバナンスが欠如していると、拠点間でデータパイプラインが機能しなくなります。
各チームは同じ統合機能を再構築することになり、ユースケースはスケールする前に停滞してしまいます。産業用AIはモデリングの問題ではなく、データアーキテクチャの問題なのです。
AIをスケールさせるには単なる接続性だけでは不十分です。資産を連携させ、データを構造化し、データフローを保護し、複数の生産拠点で横断的な導入を管理する、統合されたシステムが必要です。それこそが、産業用データ基盤が提供する価値です。従来の産業用AIの導入は本番環境への移行までに12～18ヶ月を要していました。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、わずか数日でユースケースを展開できるようになります。
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、製造データ運用、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。
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2026 産業用AI実現のためのバイヤーズ・ガイド
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規模に応じた食品・飲料製造の改善
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