Litmus EdgeとInfluxDB 3 Enterpriseを統合することで、産業データのための統一されたハブ・アンド・スポーク・アーキテクチャが構築されます。Litmusはエッジでデータを接続、変換、コンテキスト化し、InfluxDBは高解像度のテレメトリを大規模に取得、分析することで、組織がリアルタイムにデータに対応できるようにします。この統合ソリューションにより、産業チームは断片化されたデータ環境から、高度なアナリティクスとAIイニシアチブをサポートする単一のスケーラブルなデータ基盤に移行することができます。
統合産業データ層
産業用テレメトリを単一のスケーラブルなデータレイヤーに統合し、複雑な統合を行うことなくリアルタイムの可視性を実現します。
スケーラブルな時系列分析
あらゆる信号を妥協することなくキャプチャし、分析します。InfluxDBは、高頻度の産業用テレメトリを完全な忠実度で保存・照会し、リアルタイムオペレーションと高度な分析の両方をサポートします。
産業用データ接続
カスタム開発なしであらゆる産業用システムに接続リトマスは、ミドルウェアやカスタム統合の必要性を排除し、産業用資産やシステムへのネイティブな接続性を提供します。
コスト効率の良いデータ保持
コストを増加させることなく、より多くのデータをより長く保存。圧縮とオブジェクトストレージを活用し、高解像度のデータを保持しながら、インフラストラクチャのコストを最適化します。
| Industrial AI | Enterprise Analytics | OT-IT Convergence |
|---|---|---|
| Deliver clean, contextualized data into AI models to enable scalable, real-time intelligence across operations. | Standardize and stream OT data into analytics platforms for cross-site visibility and decision-making. | Bridge industrial systems with enterprise infrastructure to create a unified, governed data architecture. |
| Predictive Maintenance | Anomaly Detection | Industrial IoT Analytics | Cross-Site Visibility |
|---|---|---|---|
| Detect early signs of failure using high-resolution telemetry and contextual data. | Identify and respond to deviations in machine behavior in real time. | Analyze IoT data streams to improve efficiency, quality, and throughput. | Benchmark performance across facilities and standardize operations at scale. |
断片化された産業データ環境は、可視性を制限し、意思決定を遅らせます。Litmus + InfluxDBを利用することで、データは利用可能で信頼できる資産となり、リアルタイムで、大規模で、チームが行動できる形式で提供されます。
