データを効率化し、業務を強化する:リトマスエッジのフローとアナリティクス

この記事では、Litmus Edgeの2つの機能であるFlowsとAnalyticsの核心に迫り、それらがいかにデータ管理を簡素化し、ビジネスに力を与えるかを紹介する。

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データを効率化し、業務を強化する:リトマスエッジのフローとアナリティクス
データを効率化し、業務を強化する:リトマスエッジのフローとアナリティクス

インダストリー4.0の時代、データは頂点に君臨している。産業環境ではこれまで以上に多くの情報が生成されていますが、その真の可能性を引き出すには高度なツールが必要です。そこでリトマスエッジは、産業データ運用の旅を簡素化し、価値実現までの時間を短縮します。

この記事では、フローとアナリティクスという2つの機能の核心に迫り、それらがいかにデータ管理を簡素化し、ビジネスに力を与えるかを紹介する。

リトマスエッジフローでデータフローをマスターする

Litmus Edge Flowsは、産業用データシンフォニーのオーケストレータとして機能します。直感的なNode-REDフレームワーク上に構築されており、あらゆるプログラミングレベルのユーザが以下を行うことができます:

  • ワークフローを視覚的にデザイン:

    ノードをドラッグ&ドロップして、複雑なデータパイプラインを簡単に作成できます。

  • データの処理と分析

    生の入力を、最適化されたオペレーションのための実用的な洞察に変換します。

  • 効率を高める:

    反復的なタスクを自動化し、戦略的イニシアティブのためにリソースを解放します。

  • メンテナンスを予測する:

    ダウンタイムを回避し、円滑な生産を確保するための事前対策を実施する。

  • プロセスを最適化する:

    効率と生産性を最大化するために、オペレーションを微調整します。

リトマスエッジアナリティクスでインテリジェンスを引き出す

アナリティクス・スイートは、データにインテリジェンスのレイヤーを追加し、提供します:

  • あらかじめ定義された機能:リアルタイム・モニタリング、予知保全など、既製のツールを活用できます。

  • シンプルなセットアップ:最小限のコーディングの専門知識ですぐに始められます。

  • 多様な分析手法:ARIMAフィルター、特徴抽出、正規化プロセッサー、線形予測、統計的予測、機械学習(ML)モデルなど、予測、分類、異常検出タスクのためのオプションを検討します。

  • オーダーメイドのソリューション:業界に特化した機能で、的を絞ったインサイトを提供します。

Litmus Edgeには、特定の産業シナリオに合わせた様々なタイプのAnalytics機能があります。これらの機能を導入することで、企業はダウンタイムを大幅に削減し、生産性を向上させ、オペレーションにおけるイノベーションを促進することができる。これは、インダストリー4.0の目標実現に向けた大きな飛躍を意味する。

仕事に適した道具を選ぶ

Litmus EdgeのFlowsとAnalyticsの両機能は、データ管理のための明確な機能を提供します。

フロー

フローを完全にカスタマイズするにはJSONの知識が必要で、複雑なデータ・ルーティングやフォーマットの解析が可能で、特殊なダッシュボードの作成やアラートの送信などのオプションも用意されている。

フローは製造シーケンスを自動化し、改良し、ライブデータに応じてオペレーションを調整する。工具の性能を微調整し、メンテナンスを予測することで、設備の故障を未然に防ぐことができます。

  • 製造ワークフローの自動化

    :データ入力にリアルタイムで応答し、製造オペレーションを動的に制御するためにフローを使用します。

  • カスタマイズされたデータ処理

    :精度に依存する設定において、機器の性能を最適化するためにフローを調整し、ツールの寿命を確保し、故障を未然に防ぎます。

アナリティクス

Analyticsは、あらかじめ設定された機能と簡単なセットアップでプロセスを簡素化するため、コーディング経験の浅い人には理想的だが、カスタマイズには限界がある。トピックの出力やデータの視覚化が可能で、産業データプロセスにおけるさまざまなユーザーニーズに対応する。

アナリティクスは予知保全において際立っており、データトレンドを活用して機器の故障を予測します。この先見性により、タイムリーな介入が可能になり、コストを節約し、中断のない生産を維持することができます。

  • 定期的なパフォーマンス・モニタリング

    :製造業におけるKPIの追跡、パフォーマンス指標の明確化、情報に基づいた意思決定の促進に最適です。

  • 予知保全

    :過去とリアルタイムのデータを活用し、機械の故障を予測してメンテナンスを計画し、ダウンタイムを防ぎます。

概要

データ処理の合理化、実用的な洞察の獲得、オペレーションの最適化により、達成することができます:

  • 効率性と生産性の向上

  • ダウンタイムとメンテナンスコストの削減

  • 意思決定の改善

  • イノベーションと競争優位性の強化

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Mrinal Walia

機械学習:産業界の意思決定をよりスマートにする鍵

Mrinal WaliaはLitmusのテクニカルライター。

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