データ収集の標準化

リアルタイム

弊社ではサイロ化した多くのシステムにさまざまな形式でデータを保有していました。それらの多くのデータソースからデータを収集し、活用(製造アプリケーション、レポート、ダッシュボードなど)のためにデータを送るには、標準的なデータハブが必要でした。品質管理エンジニアが日次レビューのためにデータを抽出し準備するためには1~1.5時間かかり、週次や月次のレポートしかないこともありました。しかし今では、ほぼリアルタイムでデータが揃うため、オペレーション・チームはコア業務に集中することができます。

Rija Nono Rakotoarisoa | Group IT Operations & Industry 4.0 Lead, Poclain Hydraulics

統一と標準化

Litmus Edge活用によるOTインフラの改善

Litmus Edgeの活用で、OT インフラ管理とデプロイの統合や自動化が改善しました。この進歩は、組織全体のデータプラクティスの統一と標準化に役立っています。

Sacha Dannewitz | Chief Information Officer

スケーラブルな製造データ運用

データから知り、KPI主導で自動化

Litmusとの密なパートナーシップにより、革新的でスケーラブルな製造データの運用が可能となり、工場や農業のユースケースにおいて、より深い洞察とKPI主導での自動化が可能となりました。我々は、完全なデータ駆動型と高度に自動化された損益ビジネスに向かい、このパートナーシップを深めていくことを楽しみにしています。

Lead Architect IoT/Analytics/AI, PFEIFER & LANGEN

スケーラビリティの改善

Litmus Edgeの活用で工場をまたいでROIが向上

Litmus Edgeのおかげで、ある工場から次の工場へ、そして他の多くの工場へ、次々とベストプラクティスを展開することが簡単になりました。Litmusのチームは、我々の目標を理解し、業務やIT環境とシームレスに統合することで、既存のシステムやツールのROIを高めてくれました。

Jan Krall | Head of Digital Transformation

ブログ

ブログで、データをもっと活用する方法をご覧ください

パース・デサイ プロフィール

Parth Desai

リトマス、ソリューション&インダストリアル・ディレクター/ファウンディング・エンジニア

リトマスエッジはどのように私のデータを理解しますか?

リトマスでは、お客様からいただくフィードバックに共通のテーマがあります。同じ生産ラインの同じ機械であっても、すべての矛盾やばらつきがある生の工業データをどのように理解すればよいのでしょうか?

リトマスエッジはどのように私のデータを理解しますか?
Industrial DataOps
Industry 4.0
Edge
デイブ・マクモラン 画像プロフィール

Dave McMorran

セールス・エンジニアリング部長

リトマスエッジによる統一名前空間アーキテクチャの採用

製造業では、デジタルトランスフォーメーションを取り入れることが重要です。リトマスエッジは、統合名前空間(UNS)アーキテクチャを簡素化し、デジタルへの移行をシームレスにし、最新の環境で成功します。

リトマスエッジによる統一名前空間アーキテクチャの採用
UNS
MQTT
スランジータ・チョードリー プロフィール写真

Suranjeeta Choudhury

プロダクト・マーケティング・ディレクター

すべてのクラウドにはゴールデン・エッジが必要:両方の世界のベストを見つける

エッジコンピューティングは、コンピューティング能力をデータソースに近づける。コンシューマー、エンタープライズ、産業用IoTエッジの3つの側面がある。産業用エッジDataOpsプラットフォームは、産業環境にリアルタイムの洞察、分析、遠隔監視を提供します。

すべてのクラウドにゴールデン・エッジが必要
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