Litmusは、Gartner® Magic Quadrant™で3年連続で評価を獲得しており、2024年には「ニッチ・プレイヤー」、2025年には「チャレンジャー」、2026年には「リーダー」に位置づけられています。
これは、製造業がもはや工場ごとに解決することのできない問題、すなわち、企業全体にわたってAIのための一貫性のある産業データ基盤を構築することの重要性を示していると考えています。
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
拠点横断での設備のリアルタイム監視
リアルタイムの監視と是正措置
工場は一つとして同じものはありません。設備、プロトコル、データ構造、運用環境は工場ごとに異なります。共通の基盤がなければ、AIの活用事例を成功に導いたデータアーキテクチャであっても、次の現場では再構築を余儀なくされることがよくあります。
工場データの整合性を確保
産業データをソースで連携・コンテキスト化することで、エンタープライズシステムやAIアプリケーションが、実用的な構造化データを受け取れるようにします。
デプロイを反復可能
工場ごとにデータアーキテクチャを再構築するのではなく、サイト全体で同一のデータアーキテクチャを一元的にデプロイ・管理します。
オープンなAIスタックを維持
ガバナンスが効いた産業用データを、すでに利用しているクラウド、分析、AIプラットフォームに提供するか、ユースケースに応じてエッジでAIを実行します。
Litmusは、製造業が産業データをAIに活用するために必要な機能を単一のプラットフォームに統合しています。これにより、製造業は工場ごとに基盤となるデータアーキテクチャを再構築することなく、AIをスケールアップすることができます。
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。
*GartnerおよびMagic Quadrantは、Gartner, Inc.およびその関連会社の商標です。
Gartner社は、調査刊行物に掲載された特定の企業、ベンダー、製品、サービスを推奨するものではありません。また、最高評価やその他の指定を獲得したベンダーのみを選択するようテクノロジー・ユーザーに助言するものでもありません。Gartnerの調査出版物は、Gartnerの調査組織の意見で構成されており、事実の記述として解釈されるべきではありません。Gartnerは、この調査出版物に関し、明示または黙示を問わず、商品性または特定の目的への適合性の保証を含む一切の保証を否認します。
この図表は、Gartner, Inc.がより大規模な調査レポートの一部として公開したものです。評価にあたっては、レポート全体の内容をご確認ください。Gartnerのレポートは、Litmusを通じてご請求いただけます。
