産業組織は、コネクティビティ、ダッシュボード、AIに多額の投資を行っているが、データに対する信頼はまだ不足している。KPIは常に工場現場の現実と一致するとは限らない。ギャップ、スパイク、不整合が明確な原因なしに現れる。所有権が不明確で、依存関係を追跡するのが難しい。
といった問題がある；
データがどのように定義され、構造化され、利用されているかを可視化できなければ、アナリティクスやAIの取り組みは、規模を拡大する前に停滞してしまいます。
リトマスデータカタログは、インダストリアルデータアーキテクチャのメタデータとガバナンスレイヤーです。
リトマスエッジは運用データを収集し、データカタログはリアルタイムデータ交換を管理します；
Litmus Edgeが運用データを収集し、Litmus UNSがリアルタイムのデータ交換を管理する一方で、Data Catalogはデータを解釈可能にします。つまり、系統を明らかにし、用語を標準化し、所有権を割り当てて、アナリティクスとAIに信頼できるようにします。
標準化された産業データアーキテクチャ
最適化された梱包と数量追跡
標準化された産業データアーキテクチャ
リアルタイムのモニタリングと是正措置
産業用メタデータの可視化とガバナンスのためのコア機能。
データソース接続性
産業用データは1つのシステムには存在せず、OTとITに分散しています。リトマスデータカタログは、PLC、SCADA、ヒストリアン、エッジシステム、クラウドプラットフォームのメタデータを接続し、環境全体にデータがどのように存在するかを統一されたビューで表示します。
リトマスデータカタログ
主な機能
ディスカバリー＆ナビゲーション
メタデータの量が増えると、適切なデータセットを見つけることがボトルネックになります。Litmus Data Catalogは、フラットな検索から構造化された探索へと移行し、迅速な発見とナビゲーションを可能にします。
そのため、チームは産業データを素早く発見し、理解し、利用することができます；
主な機能
エンド・ツー・エンドの系譜
産業チームは、メタデータがシステムやワークフロー間でどのようにつながっているかを可視化する必要があります。Litmus Data Catalogは、OT、クラウド、エンタープライズ環境にわたって、依存関係を追跡し、関係を視覚化し、メタデータを追跡するエンドツーエンドのリネージを提供し、チームが出力を検証し、問題をトラブルシューティングし、分析、KPI、AIワークフローを信頼できるようにします。
これにより、チームは出力を検証し、問題をトラブルシューティングし、分析、KPI、AIフローを信頼することができます；
主な機能
データガバナンス
ガバナンスが組み込まれていれば、メタデータの信頼性は向上します。Litmus Data Catalog は、システムやチーム全体で一貫してデータが定義、所有、管理されることを保証します。
主な機能
主な機能
データの質と観測可能性
メタデータの品質は、ソースシステム、スキーマ、パイプラインが進化するにつれて低下する可能性があります。Litmus Data Catalog は、ドリフトを検出し、アナリティクスや AI に影響を与える前に問題を特定することで、チームがシステム間の整合性を維持できるようにします。
主な機能
主な機能
AIとコンテクスチュアル・インテリジェンス
産業用メタデータは、チームがより自然で文脈に沿った方法で扱うことができれば、より価値が高まります。Litmus Data Catalogは、ユーザが生のメタデータから使用可能でコンテキストに基づいた理解へと迅速に移行できるよう支援します。
リトマスデータカタログ
主な機能
リトマスデータカタログは、産業用データシステム全体の信頼性、可視性、一貫性を向上させる構造化メタデータ運用モデルを構築します。
アナリティクス、KPI、AIの成果に対する信頼の向上
システムおよびワークフローを横断してリネージを公開する
メタデータレベルでのガバナンスの徹底
ドリフトを監視し、メタデータの整合性を維持する
AIでビジネスとオペレーションのコンテキストを追加
産業チームはリトマスを使用して、工場全体のデータアーキテクチャを標準化し、本番環境でアナリティクスとAIを拡張しています。
ケーススタディ
ある世界的な醸造メーカーは、レガシーツールの置き換えと95拠点にまたがる業務データの標準化のためにリトマスを導入しました。Litmus Edgeとクラウド分析で構築された統一アーキテクチャにより、データ取得を合理化し、エンタープライズ分析の一貫した基盤を確立しました。
を構築しました；
インパクト
産業データに関するご質問に素早くお答えします。
