産業用AIを拡張するデータ基盤

接続性だけでは価値は生まれません。Industrial DataOpsは、生の信号をコンテキスト化、モデル化、オーケストレーションされたデータに変換し、OTとITシステム間を確実に移動できるようにします。
主な機能
主な機能

• メタデータ、ユニット、アセット関係によるコンテキスト化
• マシン、ライン、セル、プラントにまたがる再利用可能なデータモデル
• 収集、変換、エンリッチメント、ルーティングにわたるオーケストレーション
• システム間でのリアルタイムのデータ共有

産業用データは、接続された環境、セグメント化された環境、分離された環境を安全に移動する必要があります。データ・セキュリティはシステムを保護し、アクセスを制御し、通信を保護します。
主な特長
主な特徴:

• エアギャップおよび制限されたネットワーク環境での安全な操作
• OTと企業システム間の制御されたデータゲートウェイ
• 最小特権実施による役割ベースのアクセス制御
• システム間の暗号化と証明書ベースの通信

産業規模では、分散した環境を集中管理する必要があります。セントラル・マネジメントは、デバイス、データ、アプリケーション、AIモデルを導入、監視、管理するための運用フレームワークを提供し、工場全体の一貫性を確保します。
を提供します；
主な機能

• エッジ・フリートのリモート・プロビジョニング、設定、監視
• データフロー、ストレージの動作、システムの健全性を一元的に可視化
• デプロイ、バージョン管理、ロールバックを含むアプリケーション・ライフサイクル管理
• 拠点間のデータモデルとAIモデルの管理

ナイアガラ・ボトリング社は、生産ラインやユーティリティ・システムからの産業データを標準化するため、50以上の工場にリトマスエッジを導入した。データはエッジで正規化され、高度な分析とAIのためにDatabricksにストリーミングされる。このアーキテクチャーにより、オペレーション全体で一貫した信頼できるデータレイヤーが確立されます。
を確立します；
インパクト

• 50以上の工場が標準化されたデータ・アーキテクチャで接続
• 生産ライン全体でOEEを改善し、ダウンタイムを削減
• 標準化されたプロセスとエンタープライズデータガバナンス
• 予知保全のためのAI対応データ基盤