インダストリアル IoT を実現するためには、
容易な利用と導入が可能な、柔軟性と拡張性に優れた
エッジプラットフォームが不可欠です。

企業は、柔軟で拡張性に優れたエッジプラットフォームに投資することで、あらゆるアセットに接続して、データを収集および分析できるようになることに加え、クラウドやビッグデータアプリケーションと連携して、高度な分析や機械学習を行い、インダストリアル IoT の価値や効果を最大限に高めることができます。OT や IT チームは、 Litmus を使ってインダストリアル IoT の実現に不可欠なデータを提供し、アセットやプロセスの稼動時間、パフォーマンスや品質を向上させることができます。

  • データソース側に導入可能なオールインワンのエッジプラットフォーム

    単一のソリューションで企業全体のビジネスニーズを満足できるよう、あらゆるアセットからリアルタイムデータを収集、正規化、分析し、アクションを取ることができるプラットフォームです。プリロード済みの 250以上のドライバを使って、どんなアセットに対してもプログラミング不要で接続し、エッジですぐ分析を行い、クラウドにデータを送って処理を行うことができます。

  • プリビルドの分析機能とリアルタイムでのデータ可視化

    瞬時の分析やプリビルドのダッシュボード、アセットの使用率や稼動・停止時間といった KPI によって、OT チームに対して直ちに価値を提供することができます。アセットのデータを分析して、クラウドやデータレイク、エンタープライズアプリケーションに提供し、結果をアセットにフィードバックするなど、あらゆる場所を横断する形でデータの移動が可能です。

  • Docker を使ったアプリや集中管理機能による開発の迅速化

    パブリックまたはプライベートのアプリケーションマーケットプレイスから、ワンクリックでアプリケーションをオーケストレーションしたり、Docker コンテナベースのアプリケーションを導入することができます。プロジェクト全体をスムーズに進行させ、一箇所から複数の施設をコントロールし拡張していくなど、その立ち上げからリプレースに至るまで、エッジコンピューティングデバイスのライフサイクル管理が可能です。

  • 既存の投資を活かしながら数十ものユースケースに対応

    既存のシステムと連携することで、SCADA や Historian といったこれまでの投資を保護することができます。既存のシステムに組み込み、インテリジェンスのレイヤを追加し、データに基づいて活動を行うことで、即座に結果を出すことができます。さらにデータプラットフォームを導入することで、OEE やアセットの状態監視、予防保守、機械学習といった、様々なインダストリアル IoT のユースケースに対応できるようになります。

  • エンタープライズ、クラウド、ビッグデータアプリケーションとのデータ連携

    データの全体像をベースにした意思決定が可能となります。リアルタイムおよび時系列の両データを分析することで、プロセスを向上し予防保守を促進できます。サードパーティーのクラウド、ビッグデータ、エンタープライズアプリケーションにデータを送信し処理することもできます。
    OT データに IT チームが容易にアクセスできることで、企業全体の向上を図ることができます。

Industry 4.0 のためのエッジプラットフォーム

柔軟性と拡張性に優れたLitmus のエッジプラットフォームは、Industry 4.0 への取り組みや、スマート・マニュファクチャリング、インダストリアル IoT、予防保守、機械学習といったユースケースに対応します。Litmus は、大規模なアセットの可視化、パフォーマンス、稼動時間の向上に必要なデータの収集、分析、管理、および OT-IT の連携機能を提供します。

予防保守

Litmus for Predictive Maintenance は、計画外のライン停止時間の低減や、保守作業の効率化に求められるアセットデータの収集、分析、機械学習機能を提供します。

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アセット状態監視

Litmus for Asset Condition Monitoring によって、アセットデータを収集、分析、管理、統合することにより、推察によるアセット状態の把握を排除し、設備投資に対する結果を十分に引き出せるようになります。

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OEE

Litmus for OEE は、エッジに分散したアセット内に埋もれた重要なデータを統合することで、総合設備効率 (OEE: Overall Equipment Effectiveness) 算出における大幅な簡素化やスループットの最適化、品質の向上、そしてパフォーマンスの改善に貢献します。

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機械学習

Litmus Machine Learning によって、価値ある正規化されたデータを機械学習モデルにフィードし、エッジ側で新しいモデルを稼動させて、フィードバックループを回しながら、継続的に最適化を行っていくことができます。

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スマート・マニュファクチャリング

オールインワンのエッジプラットフォーム である Litmus for Smart Manufacturing は、アセットに近い位置に導入し、生産現場からのリアルタイムデータを収集、分析、管理、統合することで、企業全体の業務要件に対応することができます。

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エッジコンピューティング

Litmus for Edge Computing は、どんなインダストリアルアセットやデータソースに対しても容易に接続し、エッジでデータを分析、可視化して、価値あるエッジデータをエンタープライスシステムと容易に共有することができる専用のソリューションです。

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