Litmusは、点在する産業データを標準化されたシステムへと変換し、すべての工場へのスムーズなAI展開を実現します。

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。
データ接続
産業用資産とシステムの接続
データ・セキュリティ
産業環境とデータフローを保護します。
インダストリアル・データオペレーション
運用データの文脈化とモデル化
データガバナンス
定義を標準化し、信頼できるデータを維持する。
エッジ・インテリジェンス
アナリティクスとAIをエッジで実行する。
集中管理
拠点間のデータパイプラインの展開と管理。
製造データのアーキテクチャを標準化

梱包の最適化と出荷量の追跡

製造データのアーキテクチャを標準化

リアルタイムの監視と是正措置

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は必要な機能を1つのプラットフォームに集約。複数のシステムを繋ぎ合わせることなく、データの収集から活用・運用までをスムーズに完結できます。
産業エッジデータプラットフォーム
Litmus Edge
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
Litmus Edge Manager
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
Litmus Unify
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
Litmus Data Catalog
信頼できる産業データの管理、整理、維持。

産業データ用AIインターフェース
Litmus MCP Server
AI主導のワークフローを通じてデータシステムと対話。

製造企業が産業用AIの計画、検証、拡大するために役立つガイド、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。

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を拡張した方法とは。